동적 매개변수를 사용한 동적 분할 - 고급 LuckyTemplates 및 DAX 기술

LuckyTemplates 지원 포럼에서 멤버들이 여러 번 질문하는 것을 보았기 때문에 동적 매개변수를 사용한 동적 분할에 대해 이야기하겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

여기서 어려운 점은 먼저 세분화할 영역을 파악하는 것입니다. 또한 동적 매개변수를 수식에 입력하는 방법을 찾아야 합니다. 여기서 보여줄 예제를 통해 모든 것을 단순화할 것입니다.

목차

• What-If 매개변수 생성
• 동적 매개변수 적용
• 결과 시각화
• 결론

What-If 매개변수 생성

가장 먼저 필요한 것은 매개변수입니다. 이 경우 Customer Rank 매개변수를 생성했습니다.

Modeling으로 이동한 다음 New Parameter를 클릭하여 이 매개변수를 생성했습니다.

what-if 매개변수는 나를 위해 자동으로 테이블을 생성합니다. 또한 내가 선택한 항목에 대한 측정값을 생성합니다.

이것을 내 보고서로 드래그하면 슬라이서에서 선택한 항목이 표시됩니다.

여기서 기억해야 할 핵심 사항은 맞춤 세분화를 수행할 때마다 매개변수가 결과를 분할해야 한다는 것입니다 .

따라서 고객 순위 매개변수 외에도 매장이 있는 지역에 대한 정보도 있습니다.

계산의 맥락은 이것을 올바르게 하는 핵심 요소 중 하나입니다. 여기에 상점이 어디에 있는지 보여주는 추가 컨텍스트도 있습니다.

이제 상위 고객과 하위 고객을 비교하여 수익을 구분하려고 합니다. 또한 이 상위 그룹과 하위 그룹이 모두 동적이기를 원합니다. 여기에서 동적 매개변수가 등장합니다.

동적 매개변수 적용

따라서 데이터를 어떻게 보느냐에 따라 결과가 달라져야 합니다. 즉, Customer Rank 에 대한 슬라이서를 변경하면 테이블의 데이터도 변경되어야 합니다.

가장 먼저 할 일은 수식을 사용하여 최고의 고객을 테이블로 끌어들이는 것입니다.

Total Revenue 에 대해 함수를 사용한 다음 순위 함수로 TOPN은 또한 순위 결과를 기반으로 가상 테이블을 반환합니다.

상위 순위 고객만 보고 있기 때문에 총 수익을 계산할 때 여기에 컨텍스트를 추가했습니다 . 해당 순위는 고객 순위 값 에 의해 결정됩니다 .

TOPN을 사용하여 모든 고객 데이터를 살펴보겠습니다. 그러나 테이블에서 설정되는 매개변수이므로 상위 4개에 대한 컨텍스트만 유지합니다. 슬라이서에서 설정한 값입니다.

슬라이서를 3으로 옮길 수 있으며 결과도 상위 3개에 대한 데이터만 변경하고 반영해야 합니다.

또한 최하위 고객도 살펴보고 싶기 때문에 이를 내 테이블에 추가하겠습니다.

저층 고객을 거기에 두었기 때문에 주어진 시간 프레임 내에서 매장당 총 고객 수가 필요하다는 점에 유의하는 것도 중요합니다.

Total Customers를 얻기 위해 함수를 사용했습니다 .

이것은 모두 샘플 데이터일 뿐이므로 이 공식에서 얻은 숫자는 작고 비현실적으로 보일 수 있습니다. 그러나이 계산은 실제 시나리오에 적용되면 더 큰 빈도에도 적용됩니다.

다음은 저층 고객을 확보하는 데 사용한 공식입니다. Top Customers 에 사용한 것과 매우 유사 하지만 약간의 조정이 있습니다.

여기에서도 CALCULATE 및 TOPN 기능을 모두 사용했습니다 . 하지만 Customer Rank 를 그냥 넣는 대신 Total Customers 와 Customer Rank Value 의 차이를 사용했습니다 . 

및 Customer Names 를 배치하는 대신 로직을 추가해야 했습니다. 상위 고객 대신 하위 고객을 확보하고 있으므로 DESC 대신 ASC를 사용하겠습니다 .

이전 공식은 모든 단일 고객을 통해 반복되어 최고의 고객을 얻습니다. 그러나 최하위 고객을 확보하고 있으므로 판매가 0인 경우도 계산됩니다 .

하위 고객으로 집계된 고객도 구매했는지 확인해야 합니다. 이것이 값이 0보다 커야 한다고 추가한 이유입니다 .

그 때문에 내 데이터는 이제 얼마나 많은 고객이 실제로 구��했는지 보여줍니다. 이 첫 번째 행에는 11명의 고객이 주어진 기간 내에 특정 매장에서 무언가를 구매했음을 보여줍니다.

TOPN이 이미 가상 테이블을 생성하고 있기 때문에 이 부분에서 상당히 까다로울 수 있지만 그 안에 또 다른 가상 테이블도 생성하고 있습니다. 이 가상 테이블은 전체 고객이 아니라 훨씬 작은 고객 하위 집합을 봅니다.

그래서 여기 Total Revenue 공식의 끝에 또 다른 순위를 지정하고 있습니다 . 그리고 앞서 언급했듯이 DESC 대신 ASC를 사용하고 있습니다 .

이 공식을 사용하여 이제 동적 분할에 동적 매개변수를 추가했습니다.

결과 시각화

내가 사용한 기술은 잠재적으로 훨씬 더 큰 데이터 세트에 사용될 수 있습니다. 즉, 결과를 더 잘 이해하려면 결과를 보여주는 몇 가지 시각화가 있으면 유용합니다.

각 매장의 상위 고객과 하위 고객을 비교할 수 있는 간단한 차트부터 시작하겠습니다.

숫자가 충분히 크고 그런 식으로 더 잘 표시되는 경우 이를 변경하고 누적 막대 차트를 사용할 수도 있습니다.

이러한 시각화를 통해 숫자에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 어떤 상점이 더 위험에 처해 있는지 보여줍니다. 어떤 매장에 고객이 거의 없어 수익이 낮은지 알 수 있습니다.

동적 세분화: 데이터 모델을 사용하여 고급 DAX 고객 세분화 기술을 사용하여 고객을 그룹으로 세분화하는 방법 - LuckyTemplates 및
LuckyTemplates에서 고급 DAX를 사용하는 DAX 세분화 예

결론

여기서 사용한 데이터는 빈도가 매우 낮지만 더 큰 데이터 세트에 적용할 때의 가능성을 상상해 보십시오. 이 기술은 또한 다른 정보를 세분화하고 상위 및 하위 고객 또는 매장 위치 외에 다양한 매개 변수를 추가할 수 있습니다.

이 예에서는 측정값 내부의 측정값으로 작업하는 방법도 보여줍니다. 이와 같은 기술은 적용되는 위치에 관계없이 데이터에 대한 놀라운 통찰력을 제공합니다.

모두 제일 좋다,