지원 테이블을 사용하는 LuckyTemplates의 데이터 모델링

모델에 대한 분석을 수행할 때 테이블 내의 어떤 것과도 관련되지 않은 통찰력을 찾고 싶을 수 있습니다. 여기에서 LuckyTemplates 데이터 모델링을 위한 지원 테이블 사용 개념이 등장합니다.

지원 테이블은 테이블과 관계가 없지만 보고서에서 시각화를 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 

목차

• LuckyTemplates의 데이터 모델링을 위한 샘플 시나리오
• LuckyTemplates에서 데이터 모델링을 위한 지원 테이블 만들기
• LuckyTemplates 데이터 모델링을 위한 측정값 테이블 만들기
• LuckyTemplates에서 사용자 지정 시각화 만들기
• 결론

LuckyTemplates의 데이터 모델링을 위한 샘플 시나리오

이 예에서는 Customers 테이블 에 대한 지원 테이블을 만듭니다 . 지원 테이블에 정보를 오버레이할 수 있습니다. 그런 다음 DAX 논리를 실행하여 현재 Customers 테이블 에 있는 것으로는 불가능한 시각화를 만듭니다 . 

보고서 보기 에는 각 고객의 총 트랜잭션을 표시하는 시각화가 있습니다. 이 예에서 고객의 가장 높은 트랜잭션은 33 입니다 .

그러면 가장 낮은 값은 8 입니다 .

예를 들어 거래를 기반으로 고객의 빈도를 보여주는 시각화를 만들고 싶습니다. 모델 어디에도 존재하지 않는 높은 빈도, 중간 범위 및 낮은 빈도 고객의 총 매출을 보여주는 시각화입니다. 우리가 할 수 있는 것은 이러한 빈도를 포함할 테이블을 생성하여 이를 통해 논리를 실행할 수 있도록 하는 것입니다.

LuckyTemplates에서 데이터 모델링을 위한 지원 테이블 만들기

테이블을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 예에서는 홈 탭 에서 데이터 입력 옵션을 사용하겠습니다 . 

이 테이블의 이름을 " 구매 빈도 " 로 지정하겠습니다 . 그런 다음 첫 번째 열을 Frequency Group 으로 설정 하고 빈도 값을 High , Ok 및 Low 로 추가합니다 . Min 및 Max 열도 추가합니다 . 현재 표에서 고주파 고객은 최소 25 – 40 건의 거래가 있어야 한다고 말하고 있습니다 . 중빈 도 고객은 15 ~ 25건의 거래가 있어야 하며 , 저빈도 고객은 0 ~ 15 건의 거래 만 있는 고객입니다 .

관계 보기 에서 오른쪽에 추가된 구매 빈도 테이블을 배치합니다 . 이는 구매 빈도 테이블이 보조 테이블 이기 때문입니다 . 이 테이블에 생성된 열은 데이터 모델의 어떤 테이블과도 관계가 없습니다. 보고서에서 만들려는  시각화를 지원하기 위해 DAX 논리를 실행하는 데만 이를 사용합니다 .

LuckyTemplates 데이터 모델링을 위한 측정값 테이블 만들기

구매 빈도 테이블 외에 데이터 입력 옵션을 사용하여 다른 테이블도 만들어 보겠습니다 . 이름을 동적 그룹화 로 지정하겠습니다 . 그런 다음 이 테이블 내에 측정값을 만듭니다.

측정값의 이름을 빈도 그룹별 판매 테이블로 바꿉니다. 이 링크를 통해 측정 테이블 생성 에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

측정을 위해 매우 복잡한 DAX 코드를 사용합니다. 이 측정값은 Customers 테이블 에 있는 각 고객의 총 매출을 계산합니다 . 총 트랜잭션이 우리가 생성한 지원 테이블인  구매 빈도 테이블의 MIN 및 MAX 값 내에 있는지 식별합니다 .

여기서 중요한 점은 구매 빈도 테이블이 고객 테이블이나 다른 테이블과 아무런 관계가 없다는 것입니다. 그러나 측정값과 DAX 코드를 사용하여 논리를 생성함으로써 이제 이를 사용하여 다른 테이블과 함께 시각화를 지원하거나 생성할 수 있습니다.

LuckyTemplates에서 사용자 지정 시각화 만들기

원하는 시각화를 만들려면 동적 그룹화 테이블 의 빈도 그룹 열을 캔버스로 드래그하기만 하면 됩니다.

그런 다음 빈도 그룹 별 매출 측정값을 캔버스의 빈도 그룹 으로 드래그합니다 .

그 결과 이제 높음, 낮음 및 중간 범위( Ok ) 주파수 에서 고객의 총 판매를 보여주는 시각화가 있습니다 .

그런 다음 이것을 도넛형 차트 시각화로 바꿀 수 있습니다. 그런 다음 지원 테이블로 만든 논리를 기반으로 대부분의 고객이 중간 범위( Ok) 주파수 내에 있음을 확인할 수 있습니다.  

고객의 총 거래를 확인하면 대부분 20-21건의 거래가 있기 때문에 이치에 맞습니다.

이는 지원 테이블( 주파수 그룹 )을 기준으로 중간 범위 15-25( Ok ) 주파수 내에 있습니다 .

고객 이름 시각화 내에서 측정값( 빈도 그룹별 매출 ) 을 드래그하여 또 다른 시각화를 만들 수도 있습니다 .

… 그리고 지원 테이블( 구매 빈도 )의 빈도 그룹 열입니다 .

그 결과 이제 시각화에 고객 이름, 총 매출 및 거래 빈도가 표시됩니다. 

그런 다음 원하는 경우 이 시각화를 막대 차트 로 변환할 수 있습니다 .

마지막으로, 고객 이름 및 빈도 그룹별 빈도 그룹별 매출 및 빈도 그룹별 빈도 그룹별 매출 에 대한 이러한 시각화가 있습니다 .

결론

요약하면 지원 테이블을 만들어 LuckyTemplates에서 데이터 모델링에 사용할 수 있었습니다. 다음은 지원 테이블을 사용할 때 달성할 수 있는 몇 가지 강력한 기술입니다.

이제 여기서 논리를 확장할 수 있는 방법에 대해 생각해 보십시오. 이 경우 트랜잭션을 격리했지만 판매, 마진, 성장 등의 사람들 그룹에 대한 다른 계산에도 이 작업을 수행할 수 있습니다.

보조 테이블 사용의 논리와 중요성을 볼 수 있었으면 합니다 . 다시 말하지만, 우리가 만들고자 하는 논리와 시각화를 지원하는 데 순전히 사용되며 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 자신의 모델에 환상적인 분석 기술을 추가할 수 있습니다.

모두 제일 좋다,