예측 기술: LuckyTemplates 모델에서 예측 논리 탐색

LuckyTemplates를 사용한 예측의 실제 예제 시나리오를 보려면 올바른 페이지에 있습니다. 이 자습서에서 자신의 작업 환경에서 확실히 구현할 수 있는 예측 기술을 찾을 수 있습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 예에서는 실제 결과를 예측과 비교하고 누적하여 살펴봅니다. 누적 총계는 훨씬 더 나은 개요를 제공하고 추세가 나타나는 시기를 알 수 있도록 합니다. 이 자습서에서 설명하는 예측 기술을 사용하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

하지만 먼저 실제 예측을 생성해야 합니다. 별도의 데이터 원본이나 스프레드시트에 이 정보가 있거나 아직 없는 경우 생성해야 할 수 있습니다. 만들 수 있는 방법은 많습니다. 간단할 때도 있고 필요 이상으로 복잡할 때도 있습니다.

설정이 완료되면 몇 가지 간단한 논리를 개발하고 DAX로 수식을 활용하면 실제로 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

실제 결과 자체를 검토하는 것은 괜찮지만 많은 경우 상대적인 성능을 실제로 보여주기 위해 벤치마크가 필요합니다.

수치에 대한 철저한 이해가 없는 한 벤치마크 또는 예측(이 경우와 같이)을 사용하는 것이 소비자에게 이를 보여주는 가장 좋은 방법입니다.

또한 데이터 모델의 다른 필터를 사용하여 보고서를 설정하여 데이터 세트의 특정 영역을 효과적으로 조사 하고 고유한 벤치마크와 비교하여 결과가 어떻게 수행되었는지 확인할 수 있습니다. 때로는 이해해야 할 몇 가지 뉘앙스가 있지만 이것은 또 다른 자습서입니다.

목차

• 예측 생성
• 누적 예측 작업
• 예측 대 판매
• 결론

예측 생성

여기에는 기록 정보에 불과한 Total Sales가 포함된 간단한 데이터 모델이 있으므로 예측을 생성해야 합니다. 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만 간단한 방법을 만드는 방법을 보여 드리겠습니다.

Total Sales 와 함께 사용한 다음 로 이동하고 Dates를 입력합니다 .

이것은 우리에게 작년의 매출을 줄 것입니다. 여기 표에서 입력된 첫 번째 데이터가 2014년 6월 1일임을 알 수 있습니다.

이제 2015년(작년 총 매출)에 반영되었습니다.

그러나 우리는 한 단계 더 나아가야 합니다. 2016년을 예측하려고 하므로 데이터를 2016년 1월부터 시작하여 1년 전체에 적용합니다. 이를 위해 계산 컨텍스트를 변경하지만( CALCULATE 사용 ) 2016년에 없는 정보를 필터링합니다( 문 사용). 따라서 연도가 2016인 Dates 테이블을 필터링합니다.

이것은 말 그대로 이 예측에서 2016년이 아닌 날짜를 없애거나 공백으로 만들 것입니다. 테이블로 드래그하면 데이터가 2016년 1월부터 시작되는 것을 볼 수 있습니다.

이제 2016년 예측이 있습니다.

차트에 표시하면 일별 총 판매액과 전년도의 예측인 판매 예측을 볼 수 있습니다.

누적 예측 작업

이제 우리는 이것을 누적 총계로 변환하고 이를 누적적으로 살펴봄으로써 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 누적 매출을 계산하는 것입니다 .

그런 다음 이를 재사용하여 누적 2016 예측을 계산할 수 있습니다 . 우리가 해야 할 일은 2016 Forecast 로 Total Sales 를 하위에 추가하는 것뿐입니다 .

이제 2015년 예상 결과인 2016 예측의 누적 총계가 있습니다 . 우리는 이를 누적 총계로 전환하여 올해 누적 판매액과 비교할 수 있습니다 .

우리는 이것을 시각화로 바꿀 수 있고 우리가 어떻게 진행되고 있는지에 대한 이 정보를 누적적으로 분석할 수 있습니다. 정보가 없고 원하지 않는데도 불구하고 누적 총계가 끝까지 예상되는 약간의 문제가 있습니다.

수식에 추가하여 매우 쉽게 수정할 수 있습니다 . 따라서 해당 날짜에 문자 그대로 판매가 없으면 반환됩니다 . 이것은 특정 날짜부터 전달되는 모든 정보를 제거할 것입니다.

Enter 키를 누르면 차트에서 선이 사라지는 것을 볼 수 있습니다. 현재 판매량과 예상 판매량을 오버레이하고 있기 때문입니다.

예측 대 판매

여기에서 측정 분기를 통해 판매 대 예측을 계산할 수 있습니다 .

그리고 우리는 이것을 시각화로만 바꿀 수 있지만, 9월부터 12월까지의 데이터가 없고 단지 0으로 간주하기 때문에 현재 우리에게 어떤 통찰력도 생성하지 않습니다.

ISBLANK 논리를 삽입하여 이 문제를 다시 해결할 수 있습니다 .

이를 통해 이제 누적 예측 대비 시간 경과를 확인할 수 있습니다.

또한 이것은 데이터 모델에 연결되어 있기 때문에 예를 들어 제품을 가져올 수 있습니다. 우리는 그것을 슬라이서로 바꾸고 각 제품이 어떻게 진행되고 있는지 확인합니다.

모든 제품을 동적으로 선택하고 추적 방법을 확인할 수 있습니다.

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결론

이것은 제가 이 튜토리얼에서 보여드린 고유한 예측 기법입니다. 먼저 예측을 생성하고 매우 간단하게 유지한 다음 누적 합계를 사용하여 더 잘 시각화했습니다. 그 후, 우리는 그것을 비교하고 시간을 통해 추적할 수 있었고 모든 판매가 어떻게 진행되고 있는지 확인할 수 있었습니다.

비즈니스 애플리케이션에 관한 모든 것입니다. 에서 예측과 관련된 많은 유사한 응용 프로그램을 다룹니다  . 예측 기술, 예산 편성, 세그먼트 및 그룹화 기술, 시나리오 분석에 대해 더 자세히 알고 싶다면 확인해 볼 가치가 있습니다.

이 예측 기술을 자신의 작업에 통합하는 방법을 찾을 수 있기를 바랍니다.

모두 제일 좋다!

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