DAX를 사용하여 LuckyTemplates의 마스터 가상 테이블

이 블로그 게시물에서는 누구에게나 감탄을 자아낼 것이라고 확신하는 진정으로 강력한 분석 기술을 살펴보겠습니다. 가상 테이블은 LuckyTemplates 내에서 흥미로운 인사이트를 시각화하는 데 사용할 수 있는 고유한 분석 기술입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

내가 보여줄 예는 적용할 수 있는 많은 기술 중 하나일 뿐입니다. "알고리즘"이라는 용어를 사용하는 이유는 이것을 확장하고 더 발전시킬 수 있기 때문입니다.

가상 테이블 알고리즘은 DAX가 얼마나 강력한지, 그리고 DAX 공식을 얼마나 발전시킬 수 있는지 보여줍니다.

목차

• 가상 테이블 알고리즘을 사용하는 위치
• 판매, 이익 및 마진: 더 큰 그림 보기
• 고객 순위 결정
• 고객 판매 순위
• 고객 이익 순위
• 가상 테이블 사용
• 반복 함수로 SUMX 사용
• 가상 테이블의 이점
• 결론

가상 테이블 알고리즘을 사용하는 위치

다양한 변수에 걸쳐 고객의 순위를 매기려는 경우가 있습니다. 그러나 궁극적으로 단 하나의 변수를 사용하여 다시 가져오고 싶습니다 .

이를 위해서는 차원(이 경우 내 고객)에 따라 이러한 모든 다양한 변수와 요인을 분석할 수 있는 알고리즘을 만들어야 합니다.

그러나 당신은 또한 그것을 하나의 숫자로 되돌리고 싶을 것입니다. 이렇게 하면 3~10개의 변수를 고려하는 대신 이 한 가지 요소를 기반으로 고객이 좋은지 나쁜지 판단할 수 있습니다.

판매, 이익 및 마진: 더 큰 그림 보기

이 자습서에서는 이미 sales , profit 및 margin 을 다루었습니다 . 다음으로 할 일은 내에서 하나의 숫자를 제공하는 알고리즘을 만드는 것입니다. 이 숫자는 고객이 좋은지 나쁜지를 알려줍니다.

예를 들어 판매 와 같이 한 가지만 단독으로 볼 때 전체 그림을 제공하지 못하는 경우가 있습니다. 이익을 평가할 필요가 있기 때문입니다 . 적은 이익을 낸 고객이 많은 매출을 올린 사람보다 낫습니다.

여백 도 매우 중요합니다. 거래량이 적은 고객으로부터 매우 높은 마진을 추출하는 경우 해당 고객을 우량 고객으로 분류할 수 있습니다.

따라서 전반적으로 우리의 목표는 이 세 가지 변수( 총 매출 , 총 이익 및 이익 마진 )를 모두 살펴보고 누가 우리의 상위 고객과 하위 고객인지 파악하는 알고리즘을 만드는 것입니다.

고객 순위 결정

나는 이미 이러한 계산을 표에서 하나씩 분류했습니다. 고객 판매 순위 , 고객 이익 순위 및 고객 마진 순위 가 있습니다 .

우리는 이 세 등급을 세고 나서 최고 고객과 최악의 고객을 구분할 것입니다.

고객 판매 순위

각 개별 측정에 사용한 공식을 살펴보겠습니다. 저는 모든 고객과 특정 표현 또는 척도의 순위를 매기는 데 완벽한 RANKX를 사용했습니다.

고객 판매 순위 의 경우 총 판매액을 기준으로 고객 순위를 1부터 무엇이든 지정했습니다.

테이블 맨 위에 William Andrews가 있는 것을 볼 수 있습니다. 그는 우리의 최고 고객이므로 순위 1입니다.

고객 이익 순위

고객 이익 순위를 산출하기 위해 이전 측정과 동일한 기술을 적용했습니다 .

여기서 우리는 최고 고객이 마진 기준으로 최고 고객이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 그들의 마진은 실제로 훨씬 낮습니다.

따라서 상위 고객을 마진 기준으로 보면 판매 측면에서 실제로 훨씬 낮습니다.

가상 테이블 사용

앞서 언급했듯이 이 하나의 숫자를 만들고자 하며 가상 테이블을 사용하여 수행하는 방법을 보여 드리겠습니다. 몇 가지 방법이 있지만 가상 테이블을 사용하면 수식을 단순화할 수 있습니다 .

실제로 이러한 개별 수식을 각각 만들거나 분리할 필요조차 없습니다. 가상 테이블 안에 넣은 다음 가상 테이블 안에 넣은 열을 활용할 수 있습니다.

이 하나의 수식( 저는 Overall Ranking Factor 라고 함) 내에서 VARIABLES를 사용하여 Customer Sales Rank , Customer Profits Rank 및 Customer Margins Rank 측정값 과 같은 개별 수식을 만들었습니다 .

반복 함수로 SUMX 사용

이것은 가상 테이블을 사용하여 이 모든 다양한 고객 순위의 합계를 계산한 부분입니다. 또한 SUMX 함수가 들어오는 반복자를 만들어야 했습니다 .

SUMX 를 사용하면 테이블을 반복해야 합니다. 맞습니까? 가상 테이블로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 가상 테이블의 놀라운 점은 우리가 만든 모든 테이블에 넣을 수 있다는 것입니다.

내가 한 것은 SUMMARIZE를 통해 모든 순위의 이 테이블을 만들 수 있는 가상 테이블을 만드는 것입니다. 계산이나 측정을 개별적으로 참조할 필요 없이 가상으로 생성할 수 있습니다. 모든 것이 이 하나의 척도 안에 있습니다.

Customer Name , Sales Rank , Profit Rank , Margin Rank 를 하나씩, 그리고 서로 옆에 나열하는 가상 테이블을 만들었습니다 .

또한 놀라운 점은 이 반복 기능 내에서 모든 고객을 반복한 다음 가상 테이블 내에 배치한 열을 참조할 수 있다는 것입니다.

이것은 단일 측정 내에서 모든 다른 순위와 내부 계산을 합산합니다. 이 기술을 활용하면 여러 측정값으로 나눌 필요가 없습니다.

알고리즘에 추가하려는 모든 다른 계산을 포함하는 이 하나의 측정값을 만들 수 있습니다. 매우 발전된 복잡한 알고리즘을 만든 다음 모두 하나의 깔끔한 측정값에 넣을 수 있습니다.

마지막으로 전체 순위 요소 측정값을 테이블로 가져올 수 있습니다 . 이제 방금 만든 알고리즘의 출력을 보고 분석에 활용할 수 있습니다.

판매, 이익 및 마진에서 나온 모든 숫자에 대한 하나의 숫자입니다. 예를 들어, 우리 고객 Peter Boyd는 매출 순위 36위, 수익성 순위 8위, 마진 순위 29위, 전체 순위 73위입니다. 이것이 우리가 이러한 모든 요소를 ​​사용하여 최고의 고객을 분류하는 방법입니다.

가상 테이블의 이점

많은 LuckyTemplates 사용자는 물리적으로 데이터 모델에 있는 열이나 테이블을 통해서만 항상 계산과 고급 논리를 실행할 필요가 없다는 사실조차 깨닫지 못할 것입니다.

가상 테이블을 생성한 다음 이러한 테이블이 실제로 모델 내부 어디에도 존재하지 않더라도 이러한 테이블을 통해 논리를 실행할 수 있습니다.

이러한 테이블은 다양한 시나리오에서 활용하고 조치를 취할 수 있는 통찰력을 생성할 수 있는 고급 논리를 실행하는 완벽하고 빠른 방법입니다 .

결론

LuckyTemplates를 사용하면 측정값 내에서 고급 알고리즘을 만들 수 있습니다. 은행이나 보험 회사는 항상 다양한 요소를 기반으로 순위를 매기고 알고리즘을 실행하려고 하기 때문에 이 기술을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

그들은 누군가가 불이행할 가능성이 얼마나 되는지 또는 그들이 보험 청구를 지불해야 할 가능성이 얼마나 되는지 알아낼 수 있습니다. 측정값 내에서 이러한 유형의 계산을 구현할 수 있다는 것은 정말 강력합니다.

이것이 LuckyTemplates 내에서, 특히 측정값과 함께 작동하는 방식을 이해할 수 있다면 LuckyTemplates 내에서 몇 가지 놀라운 분석 작업을 개발할 수 있습니다.

LuckyTemplates에 대한 더 많은 고급 분석 기술에 대해서는 에 있는 아래 과정 모듈을 확인하십시오 .