다른 날 결과에 대한 LuckyTemplates의 데이터 정규화

이 튜토리얼은 데이터 정규화 에 대한 또 다른 질문에서 비롯됩니다 . 내가 가르쳐 줄 기술은 데이터 분석 중에 상황을 복잡하게 만들 수 있는 이상 현상을 제거하는 데 중요합니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

경우에 따라 LuckyTemplates에서 분석을 실행할 때 다른 국가에서 오는 주말 또는 공휴일의 판매를 고려해야 할 수 있습니다 . 문제는 특정 국가의 공휴일이지만 다른 국가에서는 그렇지 않은 경우입니다. 국가마다 다른 요일을 고려하여 보고하는 동안 이 판매 데이터를 정규화하는 것은 어려울 것입니다. 여기에서 데이터 정규화 기술이 사용됩니다.

목표는 다양한 판매를 모두 가져와 보고 국가의 실제 영업일에 다시 배치하는 것입니다.

이것은 LuckyTemplates의 시간 인텔리전스 기술의 매우 독특한 예입니다. 그럼에도 불구하고 제한된 데이터 또는 원시 정보 에 데이터가 나타나지 않는 특정 시나리오를 처리하는 경우 매우 유용합니다 .

목차

• 다른 날짜의 판매에 대한 샘플 데이터 정규화
• 비 주말 판매 운동
• 누적 합계 생성
• 결론

다른 날짜의 판매에 대한 샘플 데이터 정규화

이 자습서에서 살펴보고 싶은 가장 중요한 것은 보고 날짜의 위치 또는 특정 날짜의 결과를 변경하기 위해 수식에 몇 가지 논리를 작성하는 방법입니다.

이 표를 보고 예에 집중해 봅시다. 특정 날짜에서 다른 날짜로 결과를 이동해야 하는 유사한 작업을 수행하는 경우 이 자습서가 도움이 될 것입니다.

보고서에서 Date 및 DaysOfWeekName 열에 있는 요일과 날짜를 볼 수 있습니다 . 총 판매 열 에서 특정 날짜의 총 판매 수를 볼 수도 있습니다 .

이제 토요일 과 일요일 의 판매 데이터를 월요일 의 판매 데이터로 옮기는 로직을 만들었습니다 . 주말 영업을 주중 영업일(월요일~금요일)로 등록하고 싶기 때문입니다. 아래의 Total Sales Non Weekend Days 열 에서 업데이트된 판매 데이터를 볼 수 있습니다 .

또한 이 테이블을 동적으로 만들고 싶었기 때문에 판매 데이터의 시간 프레임을 쉽게 변경할 수 있는 데이터 선택기를 추가했습니다. 해당 시간 프레임을 선택하면 Total Sales Non Weekend Days 열의 데이터가 자동으로 업데이트됩니다.

또한 누적 합계, 이동 평균 등과 같은 다른 계산으로 분기하고 싶습니다. 보시다시피 누적 합계 조정을 추가했습니다. 및 누적 판매 열. 이러한 매우 구체적인 인사이트를 해결하기 위해 약간 재정렬하고 일부 DAX 계산에 들어가야 했습니다.

비 주말 판매 운동

이제 비주말 총매출액 계산 및 설정 방법을 알려드리겠습니다. 이것이 이 데이터 정규화 자습서의 핵심입니다.

주말 확인 및 WorkdayCheck 계산을 위한 몇 가지 변수( ) 가 있습니다 . 여기서 제가 하는 일은 특정 맥락에서 어떤 것이 주말이고 어떤 것이 월요일인지 식별하는 것입니다.

날짜 테이블로 돌아가서 매우 간단한 논리를 사용하여 Day Type 열을 만들었습니다. 따라서 토요일이나 일요일이 아닌 경우 Workday 로 지정하겠습니다 . 토요일(6) 또는 일요일(0)이면 주말 이라고 하겠습니다 .

이제 공식의 첫 번째 부분에 이어 이 부분에 대해 설명하겠습니다.

따라서 WeekendCheck 가 true이면(주말임을 의미) 해당 결과는 공백으로 설정됩니다. 그런 다음 WorkdayCheck가 false이거나 선택한 값이 Monday인 경우 False이면 Total Sales를 반환합니다 .

WorkdayCheck 가 참 이면 , 즉 월요일이면 여기에서 이 논리를 실행하겠습니다.

및 기능 의 조합입니다 . 먼저 월요일과 주말 판매의 합계를 구합니다. FILTER 함수는 모든 날짜를 검토하고 현재 날짜에서 3을 뺀 날짜보다 큰 날짜만 반환합니다 .

문과 같은 기술과 다양한 기능 을 조합하여 토요일과 일요일의 총 매출을 월요일로 옮기는 것뿐입니다 . 이것이 이러한 유형의 분석에서 데이터 정규화가 작동하는 방식입니다.

휴일이나 그와 비슷한 일을 할 때도 같은 기술이 매우 유용할 것입니다. 여기에서 WeekendChecks 대신 HolidayChecks와 같은 몇 가지 사항만 변경하면 됩니다. 그럼에도 불구하고 유사한 논리이며 이러한 시나리오에 이 솔루션을 항상 적용할 수 있습니다.

누적 합계 생성

다음으로 알려드릴 내용은 총매출액과 비주말 총매출액의 누적합계를 만드는 방법입니다.

한 가지 알 수 있는 것은 이 열의 주말 누적 총 데이터는 시간 프레임에 관계없이 실제로 데이터가 없기 때문에 항상 일정하다는 것입니다.

이와 관련하여 누적 총액 조정과 누적 매출을 비교하는 비주얼리제이션을 만들었습니다.

이것은 데이터를 정규화할 때 며칠 안에 활용할 수 있는 또 다른 흥미로운 기술입니다. 아래 수식을 살펴보자.

함수를 사용하여 Date 및 Total Sales Non Weekend Days 열을 다시 만들어 조정 판매 테이블을 만들었습니다 .

기능을 추가했습니다 . 보시다시피 조정 판매 테이블은 FILTER 함수 안에 있습니다. 모든 날짜를 확인하는 대신 조정된 총 판매 휴무일을 지정했습니다. 마지막으로 SUMX 를 사용하여 매일 반복하고 최대 날짜보다 작거나 같은 날짜를 계산합니다. 그런 다음 Normalized Sales 에 대한 열을 계산합니다 .

이 데이터 정규화 기술은 여러 국가에서 작업할 때 매우 적합합니다. 보시다시피 이는 모든 다른 지역의 판매를 보고서로 정규화하는 효과적인 방법입니다.

LuckyTemplates를 사용하여 선택한 날짜 이전 또는 이후 날짜 표시 Power
BI에서 현재 날짜 또는 특정 날짜까지 결과 표시 LuckyTemplates
에서 여러 날짜로 작업하는 방법

결론

LuckyTemplates 내에서 몇 가지 고유한 시간 관련 분석을 실행할 수 있는 유용한 기술을 자습서에서 많이 언급했습니다  . 함수, ​​일부 테이블 함수  및 기타 간단한 필터와 같은 다양한 DAX 함수를 살펴보았습니다 .

LuckyTemplates 내부의 다양한 시간 인텔리전스 기술에 대해 자세히 알아보려면 특히 이러한 유형의 분석을 제공하는 LuckyTemplates 온라인 과정 모듈을 살펴보는 것이 좋습니다.

이 자세한 비디오를 통해 작업을 즐기십시오.