LuckyTemplates에서 이동 평균을 재사용하는 4가지 기술

이 자습서에서는 다양한 방법으로 LuckyTemplates에서 이동 평균을 사용하여 추세를 강조 표시하는 방법을 알려드리겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

하나의 이동 평균을 계산하고 동일한 공식을 다른 이동 평균 계산으로 쉽게 옮길 수 있습니다. 필요한 것은 공식 내에서 하나의 매개변수를 변경하는 것입니다.

이것은 LuckyTemplates 내에서 매우 귀중한 아이디어이자 개발 개념이기 때문에 제가 많이 이야기하는 기술입니다. 데이터에서 찾을 수 있는 다양한 통찰력을 찾는 속도가 확실히 빨라집니다. 특히 일상적인 데이터를 분석하지 않고도 데이터의 기본 추세를 쉽게 보여줄 수 있는 방법을 찾고 있다면 더욱 그렇습니다.

이 자습서는 LuckyTemplates 내에서 측정 분기를 활용하는 방법에 대한 훌륭한 검토이기도 합니다 .

Quarterly Insights 에 대한 이 샘플 보고서에서는 실제로 사전에 다른 이동 평균을 생성했습니다. 이러한 공식을 상대적으로 빠르게 재사용하여 추가적인 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 알려드리고자 합니다 .

목차

• LuckyTemplates의 총 판매에 대한 이동 평균 계산
• 이익 마진 평균 찾기
• 총 이익의 평균 계산
• 총 고객에 대한 LuckyTemplates의 이동 평균
• 결론

LuckyTemplates의 총 판매에 대한 이동 평균 계산

Sales 1M MA 에 대한 이 계산을 살펴보겠습니다 . 여기서 AVERAGEX 기능은 특정 날짜를 보고 미래의 시간 창을 엽니다 . 그런 다음 해당 창에 있는 모든 결과의 평균을 계산합니다. DATESINPERIOD 및 LASTDATE 함수도 추가했기 때문입니다 .

Total Sales 를 계산하기 때문에 수식 은 지난 달 매일의 총 판매액을 확인하고 하루에 모든 판매액의 평균을 계산합니다. 이것이 바로 이 공식이 하는 일입니다.

또 다른 좋은 점은 매번 수식을 다시 만들 필요가 없다는 것입니다. 기존 수식을 복사하여 붙여넣고 재정렬하기만 하면 됩니다. 첫 번째는 보고서의 통찰력에서 볼 수 있듯이 실제로 총 판매액을 계산합니다.

자세히 보면 일일 총 매출을 보고 있는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 시각화에서 제가 평균 추세를 겹쳐 놓은 것을 알 수 있을 것입니다.

표시된 대로 전체 판매의 평균 추세는 내가 선택한 특정 기간을 기준으로 약간 증가하고 있습니다.

이익 마진 평균 찾기

Margins 1M MA 에 대한 이 공식을 사용하여 동일한 것을 볼 수 있습니다 . 우리가 달성한 마진의 이동 평균입니다.

이 수식은 이전 샘플 계산과 정확히 동일한 논리를 수행합니다. 유일한 차이점은 Total Sales 대신 Profit Margin이 있다는 것입니다 .

이제 데이터를 더 자세히 살펴보면 매일의 마진이 꽤 많이 뛰고 있음을 알 수 있습니다. 이것은 지역이나 제품과 같은 많은 것들에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 이 경우 이익 마진의 이동 평균을 명확하게 볼 수 있으며 약간 역동적입니다.

총 이익의 평균 계산

이제 보여드리고 싶은 추가 기술이 있습니다. 나는 실제로 이익 마진 이동 평균을 다시 만들고 Profits 1M MA 라는 다른 측정값에 복사했습니다 .

마지막 부분을 Profit Margins 에서 Total Profits 로 변경한 것을 볼 수 있습니다 . 따라서 이 이동 평균은 특정 기간 동안의 총 이익에 대한 것이며 이를 내 시각화에 추가할 수 있습니다. 

보고서로 드래그한 다음 몇 가지 작업을 수행하여 모양, 색상, 음영 및 기타 모든 항목을 정리하십시오. 지금은 따져보면 하루 수익이 조금 뛰는 동안 그것도 소폭 증가하고 있습니다.

총 고객에 대한 LuckyTemplates의 이동 평균

마지막으로 알려드릴 내용은 특정 기간 동안 전체 고객 의 이동 평균에 관한 것입니다. 샘플 보고서에서 볼 수 있듯이 2017년 2분기 총 고객은 175명 입니다 .

데이터를 자세히 보면 실제로 고객 수는 매일매일 변하고 있습니다. 여기의 추세는 매우 역동적이라고 말할 수 있습니다.

 이제 공식으로 가보겠습니다. 이에 대한 새 이동 평균을 만들려면 기존 수식을 복사한 다음 New Measure 를 클릭하십시오 . 수식을 붙여넣은 다음 이전 제목을 Customers 1M MA 로 변경합니다 . 마지막으로 마지막 부분을 Total Sales 에서 Total Customers 로 변경합니다 . 

이것이 LuckyTemplates에서 이동 평균에 대한 수식을 재사용하기 위해 할 수 있는 전부입니다. 바로 여기에 놀라운 기술이 있습니다. 그런 다음 보고서에 추가하고 시각화를 개선할 수 있습니다.

이제 일일 총 고객 수를 나타내는 이동 평균 추세선이 있음을 알 수 있습니다.

내가 방금 가르친 것은 이동 평균을 보다 효과적으로 보여주는 좋은 방법입니다. 결국에는 추세가 LuckyTemplates의 다른 모든 항목과 결합되는 것을 원하지 않습니다. LuckyTemplates에서 이러한 이동 평균을 뛰어난 시각화로 활용하면 항상 올바른 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이동 평균을 사용하여 LuckyTemplates에서 추세 표시
일일 평균 측정 DAX와 함께 AVERAGEX 사용
AVERAGEX 함수 작동 방식 이해

결론

따라서 하나의 이동 평균 계산을 만들면 1분 이내에 4~5개를 쉽게 생성 할 수 있습니다 .

방금 다룬 내용은 LuckyTemplates Learning Summit에서 실행한 세션에서 가져온 것입니다. Summit에 등록하려면 3일 무료 이벤트, 6개 세션에 액세스할 수 있으며 LuckyTemplates를 활용하는 다양한 고급 분석 방법을 보여주는 고품질 리소스를 많이 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 해당 확인하실 수 있습니다 .

이 튜토리얼을 통해 즐겁게 작업하고 가능한 한 빨리 이 논리를 모델에 적용할 수 있는지 확인하십시오. 이점을 매우 빨리 확인해야 합니다.