LuckyTemplates에서 여러 달 동안의 누적 정보 비교

LuckyTemplates에서 누적 결과를 표시하는 것은 시간 경과에 따라 데이터를 시각화하는 강력한 방법입니다. 특히 한 기간에서 다른 기간으로의 성능 차이를 표시하려는 경우에 그렇습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이를 일일 또는 월간 수준으로 제시하려고 할 때 추세를 식별하는 것이 항상 그렇게 분명한 것은 아닙니다. 이것을 누적 합계에 넣으면 하루만큼 명확해집니다.

수식 패턴을 결합하기 시작하면 DAX의 진정한 힘이 드러납니다.

그것이 바로 여기서 우리가 할 일입니다. 시간 비교를 생성한 다음 해당 결과를 누적 합계로 신속하게 가져오는 방법을 보여드리겠습니다.

이를 통해 하나를 다른 하나 위에 겹쳐서 모든 기간에 걸쳐 성능 추세의 차이를 실제로 효과적으로 보여줄 수 있습니다.

계속해서 예제 작업을 시작하겠습니다.

목차

• 핵심 조치 만들기
• 시간 인텔리전스 함수 사용
• LuckyTemplates에서 누적 정보 계산
• 테이블을 시각화로 전환
• 결론

핵심 조치 만들기

우선, 우리는 간단한 측정을 만들 것입니다. 총 수익 열의 합계 가 될 총 판매액을 생성해 보겠습니다 .

물론 다른 조치를 사용할 수 있습니다. 하지만 이 예제의 목적을 위해 우리는 이 레슨을 쉽게 이해할 수 있도록 매우 간단하기 때문에 Total Sales를 사용하고 있습니다.

이제 Total Sales 측정값이 있으므로 테이블을 설정하겠습니다. 따라서 이것은 날짜별로 정렬된 Total Sales 테이블이 될 것입니다.

그런 다음 과거 정보를 볼 것이기 때문에 MonthInCalendar를 드래그할 것입니다 . 이제 그것을 드래그하여 슬라이서로 바꾸겠습니다.

이제 이 슬라이서에서 월을 선택할 수 있습니다.

테이블을 설정한 후 시간 인텔리전스 기능이 필요합니다.

시간 인텔리전스 함수 사용

Total Sales 테이블 을 다시 간단히 살펴보겠습니다 . 여기에 있는 것은 한 달에 제시된 총 판매액입니다.

이제 우리가 해야 할 일은 여러 달의 데이터를 비교할 수 있는 계산을 생성하는 것입니다.

여기서는 내가 가장 좋아하는 시간 인텔리전스 함수인 DATEADD 함수를 사용하겠습니다 . 매우 다재다능하고 유연합니다. 일단 익숙해지면 깨닫게 될 것이라고 확신합니다.

따라서 Total Sales LM 또는 지난 달 이라는 새 측정값을 만들 것입니다 . 그런 다음 계산 컨텍스트를 변경하는 CALCULATE를 추가하겠습니다 .

그런 다음 DATEADD를 사용하여 날짜 열에 입력하겠습니다 .

다음으로 마이너스 1 로 이동한 다음 MONTH 로 이동합니다 .

계산 작업을 할 때 물론 DAY, QUARTER 또는 YEAR를 볼 수 있습니다. 그러나 여기서는 MONTH를 사용하겠습니다.

수식을 닫으면 아래와 같이 표시됩니다.

이 측정값을 Total Sales 테이블로 드래그하면 Total Sales LM 열의 수치가 Total Sales의 지난 달 수치와 일치하는 것을 볼 수 있습니다.

이쯤 되면 두 달 전의 수치를 쉽게 볼 수 있다. 수식을 복사하여 붙여넣고 새 측정값의 이름을 수정한 다음 -1 대신 -2를 씁니다.

이제 테이블로 드래그하면 두 달 전의 총 매출이 표시됩니다.

또한 슬라이서 때문에 동적입니다. 슬라이서에서 선택한 월과 연도가 판매 테이블에 표시됩니다.

예를 들어 아래 그림은 총 판매액 열에 2016년 1월 수치를 표시하고 다음 열에서는 지난 달 총 판매액과 비교하고 맨 오른쪽 열에서는 2개월 전과 비교합니다.

LuckyTemplates에서 누적 정보 계산

이 테이블을 묶은 세로 막대형 차트로 변환하면 추세를 생성할 수 없음을 알 수 있습니다.

따라서 누적되는 더 나은 방식으로 데이터를 살펴보겠습니다. 이를 위해 누적 합계 패턴을 사용합니다.

새 측정값을 만들고 이름을 Cumulative Sales 로 지정한 다음 CALCULATE 를 사용 하고 Total Sales 로 이동한 다음 ALLSELECTED 로 이동 한 다음 날짜 열뿐만 아니라 전체 테이블을 추가해 보겠습니다.

다음으로 MAX보다 작거나 같은 Dates로 이동한 다음 Dates로 이동합니다 .

이제 총 매출을 누적적으로 표시하는 누적 매출 열이 있습니다 .

보시다시피 2016년 6월 1일의 총 매출인 189, 636.80에서 시작합니다. 그런 다음 6월 1일과 2일의 매출을 더하여 427,011.10 등이 됩니다.

이제 이것을 확인하십시오. 한 달 전의 총 판매액과 두 달 전의 총 판매액을 누계로 비교하는 것이 얼마나 쉬운지 정말 놀랍습니다.

누적 판매 수식을 복사하여 붙여넣은 다음 누적 판매 LM 또는 지난 달이 되도록 이름을 수정하기만 하면 됩니다 . 그런 다음 Total Sales 대신 Total Sales LM 측정값을 선택합니다.

2개월 전 누적 판매 측정값을 만들 때 이 프로세스를 반복합니다.

그런 다음 테이블로 드래그하겠습니다.

이제 테이블을 시각화로 바꿀 수 있습니다.

테이블을 시각화로 전환

먼저 Total Sales , Total Sales LM 및 Total Sales 2M Ago와 같은 중간 계산을 삭제하겠습니다 .

이제 테이블에 남은 것은 누적 판매 열입니다.

다음으로 이 테이블을 영역 차트로 변환해 보겠습니다.

이제 우리는 이 모든 달에 걸쳐 이러한 추세 분석을 얻었습니다.

그리고 그것은 또한 역동적입니다. 슬라이서에서 날짜를 선택할 수 있으며 해당 선택 항목에 대한 데이터가 영역 차트에 표시됩니다.

이 기술이 정말 멋지다고 확신합니다.

핵심 측정 및 시간 인텔리전스 패턴이 있으면 누적 총 패턴을 쉽게 만들 수 있기 때문에 설정이 매우 쉽습니다.

그리고 우리는 환상적인 분석을 만들었습니다.

결론

이 예에서는 월별 비교에 중점을 두었습니다. 우리는 Total Sales로 시작한 다음 이를 지난 달과 두 달 전의 Total Sales와 비교했습니다.

그 후, 우리는 동적이면서도 매우 매력적인 비주얼을 제공할 수 있는 누적 합계를 작업했습니다.

그러나 이것을 얼마나 확장할 수 있는지 생각해 보십시오. 거의 모든 시간 비교 및 ​​판매, 비용, 이익 등과 같은 주요 지표에서 사용할 수 있습니다.

누적 총계에서 내가 가장 좋아하는 것은 추세 식별 측면입니다.

그리고 모델 내에서 추가 컨텍스트를 추가하면 결과의 전환이 발생하기 시작한 위치를 실제로 보여줍니다. 정말 강력한 물건입니다.

이것으로 최선을 다하십시오.