LuckyTemplates에서 고급 DAX를 사용한 세분화 예

고급 DAX 수식에 점점 더 익숙해지면 분석 기회의 세계가 헤아릴 ��� 없을 정도로 확장되는 것을 보게 될 것입니다. 이 예에서는 얼마나 많은지 보여드리겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 비교적 고급 DAX 논리를 살펴본 다음 초기 계산을 다른 계산과 결합하여 이를 기반으로 구축할 것입니다. 이 블로그 게시물은 판매 순위별로 고객을 그룹화 할 수 있게 해주는 기존 비디오를 따릅니다 .

이 정보에서 우리가 또 무엇을 생성할 수 있는지 생각하게 되었습니다. 전체적인 관점이 아니라 백분율 관점에서 보면 재미있을 것 같다는 생각이 들었습니다.

예를 들어, 한 해에 상위 5명의 고객으로부터 매출의 20%를 벌어들였다면 다음 해에는 5%만 벌어들입니다. 마케팅 관점에서 이러한 일이 발생하는 이유를 이해하고 이 비율을 높이기 위한 조치를 취해야 합니다.

목차

• 고객 그룹별 동적 순위 결정
• 총 판매 및 고객 그룹 테이블
• 순위 그룹별 고객 판매 비율 결정
• 데이터 시각화
• 결론

고객 그룹별 동적 순위 결정

먼저 이러한 고객을 처음에 그룹화한 방법을 살펴보겠습니다. 측정값을 만들고 다음 수식을 사용하여 그룹별 고객 판매라고 했습니다.

본질적으로 우리가 한 일은 고급 DAX를 사용하여 고객당 얼마나 많은 판매가 이루어졌는지 매년 동적으로 순위를 매기는 것이었습니다 . Top 5, Top 5에서 20, 나머지는 세 가지로 그룹화했습니다.

그러나 이제 우리가 원하는 것은 총 판매액에서 이 금액의 비율을 결정하는 것입니다. 따라서 시간 경과에 따라 백분율 변화가 발생하는지 확인할 수 있도록 이러한 모든 숫자를 백분율로 표시하려고 합니다.

이것은 우리가 지금 있는 곳에서 하기에는 그리 어렵지 않습니다. 이전 블로그 게시물이나 비디오를 보고 이해했다면 이 게시물은 식은 죽 먹기가 될 것입니다.

이러한 결과를 백분율로 얻으려면 총계 행의 숫자를 상위 5위, 순위 5에서 20위 및 나머지의 숫자로 가져오는 방법을 알아내야 합니다. 예를 들어, 상위 5명의 고객은 2014년에 $4,988,170.10를 벌었고, 백분율을 얻으려면 총 $35,040,899.50으로 나누어야 합니다.

가장 먼저 할 일은 캔버스에서 테이블을 복사 및 복제한 다음 이 컨텍스트에서 3,500만 총 매출을 검색할 측정값을 계산하는 것입니다.

보시다시피 CALCULATE 함수 내부에서 Total Sales를 본 다음 상당히 고급 DAX 수식을 사용하여 컨텍스트를 변경했습니다 .

총 판매 및 고객 그룹 테이블

Total Sales 자체는 이전 블로그 게시물에서 생성한 Customer Groups 테이블과 관계가 없습니다. 둘 사이에는 전혀 연결이 없습니다.

따라서 Customer Groups 테이블을 기준으로 Total Sales를 필터링하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 하지만 이것을 테이블로 가져올 때 어떤 일이 발생하는지 확인하십시오.

2014, 2015 및 2016 열에 배치되는 필터가 있습니다. 따라서 Groups 테이블의 모든 단일 반복에서 총계를 얻습니다. 그러나 그룹 차원은 데이터 모델에 연결되어 있지 않기 때문에 필터링되지 않습니다. 기본적으로 이 분석에는 두 가지 핵심 요소가 있습니다.

순위 그룹별 고객 판매 비율 결정

다음 단계는 새 측정값을 만들거나 기존 측정값을 사용하여 % Customers Sales per Group이라고 부르는 것입니다. Customer Sales by Group을 Total Sales로 나누겠습니다. 대체 결과는 0입니다.

분명히 이것을 형식화하고 백분율로 변경해야 합니다.

마지막 단계는 이 측정값을 잡고 테이블에 넣어 백분율을 보는 것입니다. 모든 총계에 대해 100%를 얻고 있기 때문에 올바른 결과를 계산하는 것처럼 보입니다. 보시다시피 이것은 이전에 사용했던 기존 기술 위에 구축된 매우 멋진 기술입니다.

데이터 시각화

마지막으로 이것을 시각화에 넣을 수 있습니다. 특히 이 표에서 제가 설명한 3년 이상을 보여주려는 경우에는 더욱 그렇습니다. 이 선 차트와 같이 이 정보를 조각으로 나눌 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다.

또는 원하는 경우 영역 차트를 대신 사용할 수 있습니다.

이제 매출이 발생하는 위치와 시간이 지남에 따라 발생하는 순위 그룹을 동적으로 계산했습니다.

이것은 훌륭한 인사이트를 생성하는 정말 강력하고 진보된 DAX 분석 작업입니다. 많은 시나리오에서 속성 구성을 잘 이해하는 것이 의사 결정 및 위험 관리의 핵심입니다. 내 마음은 은행 대출 장부, 보험 적용 범위, 판매 귀속 및 기타 여러 상황과 같은 상황으로 이동합니다. 이러한 기술을 조합하여 사용하면 이러한 인사이트를 매우 효과적으로 발굴할 수 있습니다.

결론

이러한 유형의 계산을 통합하는 데 관련된 많은 요소가 있습니다. 및 온라인 과정을 확인하여 어디서부터 시작해야 하고 무엇을 달성할 수 있는지 잘 이해하십시오. 여기 기술의 조합은 많은 모델에서 반복해서 사용할 수 있는 기회의 세계를 열어줍니다.

이것을 자신의 모델로 옮기는 방법을 이해하는 열쇠는 고객, 지역 또는 제품과 같이 드릴하려는 차원 또는 속성에 대해 생각하는 것입니다. 그런 다음 측정값 내에서 해당 속성을 반복해야 합니다. 경우에 따라 실행할 논리를 만들기 위해 지원 테이블이 필요할 수도 있습니다.

이것으로 행운을 빕니다. 질문이나 피드백이 있으면 아래 의견에 알려주십시오.