LuckyTemplates에서 DAX를 사용한 사용자 지정 동적 세분화

이 블로그 게시물에서는 LuckyTemplates에서 사용자 지정 동적 세분화를 만드는 방법 에 대한 고급 DAX 패턴을 살펴보고자 합니다 . 이 훌륭한 기술을 많은 시나리오에 적용하여 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

다양한 고객이 매출, 마진 증가, 월 평균 수익과 같은 다양한 메트릭을 기반으로 세분화될 때 동적 그룹이 생성됩니다.

고객 그룹화
새 동적 그룹 만들기
사용자 지정 그룹화를 통한 이익
사용자 정의 그룹별 여백
결론

고객 그룹화

사용자 지정 동적 세분화의 목표는 다양한 메트릭을 기반으로 고객 순위를 지정하는 것 입니다 . 아래 시각화를 보면 데이터가 1~20, 21~50 및 "기타"의 세 그룹으로 분류되어 있음을 알 수 있습니다.

이러한 그룹으로 인해 주요 클라이언트, 주요 제품 또는 주요 차원을 볼 수 있고 보다 효과적인 방식으로 해당 측면을 자세히 살펴볼 수 있습니다. 데이터에서 패턴을 볼 수 있습니다. 그렇지 않으면 모든 데이터가 해당 그룹이 없는 분산형 차트에서 점의 뒤죽박죽처럼 보일 뿐입니다.

또한 동적 계산을 생성한 후 진행합니다. 이는 고객이 전체 데이터 세트 및 타임라인에서 단순히 순위가 매겨지는 것이 아님을 의미합니다. 우리는 또한 특정 선택을 위해 그것을 하고 있습니다.

상반기에 대한 서부 지역 고객의 데이터만 보고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이러한 필터가 적용되면 결과가 동적으로 업데이트되는 것을 볼 수 있습니다. 선택한 데이터의 순위를 1에서 20, 21에서 50 등으로 자동 지정합니다.

이러한 순위가 생성되면 슬라이서를 생성하고 이러한 특정 고객 그룹을 실제로 효과적으로 드릴할 수 있습니다.

이 필터의 흥미로운 점은 이 중 어느 것도 핵심 데이터 모델의 기존 테이블에 속하지 않으며 어떤 데이터베이스에서도 나오지 않는다는 것입니다. 올바른 DAX 수식을 사용하여 LuckyTemplates 모델 내에서 생성됩니다.

새 동적 그룹 만들기

이러한 그룹을 처음부터 만드는 방법은 다음과 같습니다. 각 그룹에 대한 최소 및 최대 제한이 있는 아래 표와 동일한 방식으로 데이터를 표시하는 표를 작성하려고 한다는 점을 기억하십시오.

배치하기 쉽도록 3개 그룹으로 제한했지만 필요에 따라 실제로 더 많이 가질 수 있습니다.

이러한 제한이 설정되면 이러한 사용자 지정 그룹은 지원 테이블이 됩니다.

보다시피 사용자 지정 그룹은 모델의 다른 요소와 관계가 없습니다. 따라서 몇 가지 논리를 추가하고 이 테이블을 통해 DAX 수식을 실행합니다. 해당 논리가 있으면 결과 필터링을 시작할 수 있습니다.

여기에서 세그먼테이션 패턴이 등장합니다. 여기에서 Profits 및 Margins 라는 두 가지 패턴을 사용할 것입니다 .

사용자 지정 그룹화를 통한 이익

Profits by Custom Grouping 을 살펴보는 첫 번째 패턴부터 시작하겠습니다 .

이 측정값을 부분별로 분석해 보겠습니다.

이제 순위를 보면 순위는 항상 Total Sales 를 기준으로 결정됩니다 .

여기에서 흥미로운 점은 이것이 Total Sales 를 기반으로 하지만 출력이 실제로는 Sales 가 아니라는 것입니다. 출력은 다른 메트릭을 기반으로 합니다. 이 기술이 얼마나 효과적인지 다시 한 번 보여줍니다.

함수를 사용하는 대신 수식에 다른 컨텍스트를 추가할 것입니다. 다시 말하지만 이것은 지원 테이블을 사용하고 있다는 사실을 기반으로 합니다.

함수를 사용하여 각 개별 고객의 순위를 평가할 것입니다.

각 그룹에 대해 설정한 제한을 사용하여 각 고객의 순위를 매깁니다. 그렇기 때문에 Min Rank 와 Max Rank가 측정값에 추가된 것을 볼 수 있습니다.

이제 평가가 설정한 필터의 조건을 충족하면 결과가 Total Profits 를 반환합니다 .

사용자 정의 그룹별 여백

이제 여백 분할 을 살펴보겠습니다 .

다시 한 번 이 공식을 부분별로 분해해 보겠습니다.

이것이 Profit 세분화와 거의 동일하다는 것을 알 수 있습니다. 이번에만 Profit Margin 에 대해 CALCULATE 함수를 사용하고 있습니다 .

이전과 마찬가지로 사용자 지정 그룹 의 최소 순위 및 최대 순위를 설정하여 컨텍스트를 추가하고 있습니다 . 거기에서 필요한 결과를 얻을 수 있습니다.

여기에서 결과가 다른 세그먼트로 분류됩니다. 기억해야 할 핵심 사항은 여기에서 필터링하는 대상이 우리가 만든 사용자 지정 그룹 테이블이라는 것입니다 .

아래 시각화에서 볼 수 있듯이 사용자 지정 그룹이 이제 범례에 있기 때문에 이 테이블이 필터링되었습니다.

이제 시각화는 해당 세그먼트 그룹의 일부인 특정 고객을 기반으로 데이터를 표시합니다.

동적 세분화: 고급 DAX 세분화를 사용하여 고객을 그룹으로 세분화하는 방법
LuckyTemplates에서 고급 DAX를 사용하는 예
데이터 모델 – LuckyTemplates 및 DAX를 사용하는 고객 세분화 기술

결론

이 기술을 사용하면 이제 특정 세그먼트를 기반으로 데이터 순위를 쉽게 지정할 수 있습니다. 이 논리는 모든 선택 사항에 대해 동적으로 적용된다는 점을 기억하십시오. 따라서 Midwest Wholesale Sales에 대한 데이터의 순위를 지정하려면 특정 선택 항목에도 동일한 평가를 적용해야 합니다.

이러한 유형의 통찰력은 정확히 원시 데이터에서 튀어나오는 것이 아닙니다. 동적 세분화의 장점은 다양한 상황과 다양한 보고 애플리케이션에서도 사용할 수 있다는 것입니다.

모두 제일 좋다.