LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

오늘은 LuckyTemplates를 사용할 때 데이터에서 패턴을 발견하는 방법을 보여드리겠습니다 . 이것은 내부 논리를 사용하는 고급 분석 기술입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates는 놀라운 분석 도구이며 분산형 차트를 효과적으로 사용하여 몇 가지 놀라운 통찰력을 보여줄 수 있습니다.

특히 데이터 포인트가 많은 경우 분산형 차트에서 내가 찾은 것은 차트가 매우 바쁘고 의미 있는 것을 보거나 가치를 제공하는 정보의 패턴을 보는 것이 어렵다는 것입니다.

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

그래서 제가 고안한 것은 분산형 차트를 전략적인 방식으로 분리하기 위해 일부 내부 로직을 오버레이할 수 있는 개발 전략입니다.

이 특정 예에서는 구매 빈도가 고객 그룹의 마진 및 매출 성장에 어떤 영향을 미쳤는지 조사합니다 .

이것은 진정으로 고품질 통찰력입니다.

핵심 테이블에 존재하지 않는 논리를 모델에 가져올 수 있는 방법을 살펴봅니다. 이를 통해 다소 관련이 없을 수 있는 항목에서 인사이트를 찾을 수 있지만 일반적으로 데이터 세트에서 찾을 수 없는 데이터의 패턴을 발견할 수 있습니다.

분산형 차트 및 내부 논리 사용
결론

분산형 차트 및 내부 논리 사용

분산형 차트를 사용하는 것은 데이터의 패턴을 표시하여 데이터의 클러스터를 표시하는 정말 좋은 방법입니다.

이 예에서는 세 가지의 서로 다른 관련 없는 계산 또는 논리를 사용 하고 이들과 관계가 있는지 확인합니다 . 우리는 고객의 이익 마진, 매출 성장, 고객과의 거래 수에 관계가 있는지 확인할 것입니다.

여기에서 추출할 수 있는 많은 중요한 통찰력이 있으며, 이것이 바로 모델에서 이러한 통찰력을 실제로 개발할 수 있는 방법 과 이러한 패턴 또는 정보 클러스터를 동적으로 드릴 수 있는 방법을 보여주고 싶은 이유입니다 .

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

이 모델에서는 상단에 몇 개의 조회 테이블이 있으며 모두 판매 테이블로 연결됩니다.

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

여기서 내가 한 것은 Profit Margins 측정값 과 Sales Growth 측정값을 만든 것입니다 .

그런 다음 Customers 테이블 내에 이 논리를 만들었습니다. 이 테이블 내에서 특정 연도에 고객이 수행한 거래를 기반으로 고객이 높은 빈도, 낮은 빈도 또는 중간 빈도인지 계산했습니다.

이를 위해 CALCULATE 및 FILTER 를 사용했습니다 . 이 논리는 2017년에 각 고객이 수행한 거래 수를 계산합니다.

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

Buyer Frequency에서 저는 SWITCH 기능을 사용했고 >= 10, 5, 0을 각각 높은 빈도, 중간 빈도, 낮은 빈도로 식별하여 그룹을 한정했습니다.

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기

이 테이블 내부에 이 내부 논리를 생성하면 이 추가 차원이 생성되고 모든 시각화에서 사용할 수 있습니다. 분산형 차트 내에서 이 차원을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 분산형 차트를 여러 그룹으로 나눕니다.

차트에서 고, 중, 저 주파수를 명확하게 볼 수 있습니다. 이를 통해 예를 들어 수익 마진에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 연령 그룹, 인구 통계 또는 성능과 같은 것을 생각할 수도 있습니다. 마진 성장에 대한 성과, 지난 분기 또는 연도 등의 마진 성과를 얻을 수 있습니다. 할 수 있는 방법은 많습니다.

이제 이를 설정하기 위해 X축과 Y축 내부에 측정값을 생성했습니다. 그런 다음 범례를 사용하여 분리하여 이러한 다양한 색상을 만들었습니다.

LuckyTemplates에서 내부 논리를 사용하여 데이터에서 패턴 찾기