LuckyTemplates를 사용하여 최고 및 최저 성과에 대한 예산 분석

이러한 유형의 분석에 LuckyTemplates를 사용하는 것이 매우 효과적이라고 생각하기 때문에 많은 예산 분석을 실행합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

도구로서의 LuckyTemplates는 이 분석 작업을 완료하기 위해 잘 실행되어야 하는 많은 분석 구성 요소를 다룬 다음 이를 효과적인 방식으로 보여줍니다.

이 자습서에서는 초기 예산 계산에서 분기할 수 있는 방법을 보여 주기로 결정했습니다.

때로는 예산과 결과를 보여주는 것만으로는 충분하지 않습니다 . 실제로 그 차이를 보여주고 싶을 수도 있습니다. 그런 다음 어떻게든 예산 대비 실적이 좋은 사람과 예산 대비 실적이 저조한 사람을 역동적인 방식으로 보여주고 싶을 수도 있습니다.

LuckyTemplates에서 이 작업을 수행하면 이러한 통찰력을 정말 역동적인 방식으로 보여줄 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

LuckyTemplates 내의 기능이 이를 성공적으로 구현할 수 있는 지점까지 개발되기 전까지는 실제로 가능하지 않았습니다.

그래서 최고의 성과와 최악의 성과를 예산 대비 어떻게 구분할 수 있는지 살펴본 다음 이를 시각화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 이를 달성하려면 적절한 데이터 모델과 올바른 DAX 계산이 있어야 합니다 .

목차

• 이 예산 분석의 논리
• 데이터 모델 설정
• 최고 성과자와 최저 성과자 구분
• 결론

이 예산 분석의 논리

이 예에서는 2016년에 대한 일부 예산이 있으므로 이것은 과거 데이터 세트입니다. 하지만 실제 데이터는 일일 수준이고 예산은 연간 수준입니다.

저는 예산 책정 기술을 살펴보고 적용했으며 서로 다른 세분성에서 데이터를 일치시켰습니다.

이러한 통찰력 을 얻기 위한 핵심은 이 예에서와 같이 일일 수준에서 연간 예산을 할당할 수 있는 일부 논리 또는 할당 알고리즘을 작동하는 예산 할당을 해결하는 것입니다 . 일일 수준의 월 예산일 수도 있습니다.

여러가지 변수를 만들어 봤습니다...

...궁극적으로 아래의 매우 간단한 계산(예산 할당에 대한 전체 논리 또는 공식의 일부)을 만들어 매일 연간 숫자인 무언가를 할당했습니다.

일일 컨텍스트에 있으므로 d 1을 365일 곱한 총 예산으로 나눕니다 . 이것이 바로 예산 할당을 얻을 수 있는 방법입니다.

Total Sales and Budget Allocation 을 사용하여 결과를 예산으로 계산합니다 . 그렇게 함으로써 다른 계산을 실행하거나 적어도 이 계산으로 분기할 수 있었습니다.

이것은 매우 간단한 계산이지만 먼저 예산 할당 계산을 살펴보고 정렬해야 합니다.

데이터 모델 설정

모든 LuckyTemplates 분석 에서 중요한 한 가지는 데이터 모델입니다. 모든 것이 제대로 설정되었는지 확인해야 합니다.

이 데모의 핵심은 예산이 도시 세분성이므로 판매 테이블과 예산 테이블을 동시에 정확하게 필터링할 수 있으려면 도시를 분리해야 한다는 것입니다. 이것이 제가 여기서 수행한 작업입니다. :

여기에서 무언가를 필터링하면 지역 테이블을 통해 아래로 흐르고 판매 테이블에 도달한 다음 예산 데이터 테이블도 필터링합니다.

따라서 이 테이블에는 도시 이름 차원이 있어 총 판매, 예산을 얻은 다음 실제 대 제품 예산을 찾을 수 있습니다.

최고 성과자와 최저 성과자 구분

시각화에서 X축에는 Total Sales가 있고 Y축에는 예산 할당이 있습니다. 그러나 전설이 없으면 무엇이 좋고 나쁨을 알기 어렵습니다.

의미 있는 통찰을 얻으려면 우리의 성과가 좋은 사람과 나쁜 사람이 누구인지 정말 분명하고 분명하게 밝혀야 합니다.

최상의 차원과 최악의 차원이 데이터 모델에 실제로 존재하지 않기 때문에 추가 작업 없이 실제로 수행할 수 있습니다 . 해당 필터를 배치할 방법이 없습니다. 실제로 이 차원을 생성해야 합니다 .

그래서 그것이 바로 내가 한 일입니다. 저는 0보다 높거나 낮은 것을 계산할 수 있는 논리로 이 차원을 만들었습니다. Calculate 문 을 사용하여 0보다 높거나 0보다 낮은 예산을 책정할 성과를 계산 한 다음 "나쁨" 또는 "나쁨" 또는 " 좋아요” .

이 차원이 있으면 필터로 사용할 수 있습니다. 내가 해야 할 일은 그것을 Legend로 드래그하는 것 뿐이고 우리는 그것이 좋은 것과 나쁜 측면에서 이 도시들을 실제로 어떻게 구분하는지 볼 수 있습니다.

또한 시각화에서 이 성과 대 예산을 사용하여 성과가 가장 높은 사람과 성과가 낮은 사람을 매우 빠르게 분석했습니다.

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결론

이 데모의 핵심은 데이터 모델을 올바르게 가져오고 일부 추가 차원 또는 추가 지원 열을 오버레이하여 시각화를 돋보이게 하거나 더 명확하게 만드는 데 필수적인 예산 할당 계산 입니다.

이러한 모든 기술을 결합하면 정말 효과적인 예산 분석 및 보고서를 만들 수 있습니다. 이것은 LuckyTemplates 작업에서 정말 귀중한 인사이트를 추출할 수 있는 방법을 보여주는 좋은 예입니다.

(거의 실시간으로) 좋은 성과를 낸 사람과 나쁜 성과를 낸 사람을 분석한 다음 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 볼 수 있다는 것은 정말 강력하고 조직 내에서 많은 가치를 창출하고 행동을 결정할 수 있습니다.

이것이 LuckyTemplates에서 만드는 분석에서 중요한 점입니다. 우리는 차이를 만들 수 있는 실행 가능한 통찰력을 결정하거나 생성하기를 원하며, 이 예를 통해 그것이 매우 가능하다는 것을 확실히 알게 될 것이라고 생각합니다.

건배!