파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 비활성 관계를 사용하여 물류 분석을 생성하여 비즈니스에 대한 귀중한 통찰력을 생성하는 방법을 알아봅니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
이것은 LuckyTemplates Learning Summit 의 분과 세션입니다 .
물류 관점에서 통찰력을 얻기 위해 계산 논리와 이를 활용해야 하는 이유에 대한 모든 것을 배우게 됩니다.
목차
물류 인사이트의 중요성
물류 데이터로 작업할 때 시간별로 판매하는 제품의 잔액을 보려면 날짜별로 필터링해야 합니다.
특정 요구 사항에 필요한 제품 수를 예측하려면 얼마나 많은 제품이 이동하는지 확인해야 합니다.
일반적으로 물건을 주문하면 재고를 확보한 후 배송해야 합니다.
이 대시보드는 현재 진행 중인 주문 수를 보여줍니다.
주문 수, 판매 수 및 창고별로 분류됩니다.
이러한 정보 분석을 통해 특정 위치에 필요한 재고량을 확인할 수 있으므로 다양한 창고를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
팩트 테이블의 비활성 관계
이 튜토리얼에서 사용된 모델은 다음과 같습니다.
이 설정을 통해 고객, 제품, 지역 등을 기준으로 필터링할 수 있습니다.
재고 이동을 이해할 수 있도록 배송 날짜 와 주문 날짜 사이의 주문 수를 계산할 수 있기를 원합니다 .
완전히 새로운 Date 테이블을 생성하면 모델의 나머지 부분이 손상되지 않습니다.
이 새 날짜 테이블에는 비활성 관계가 있으므로 팩트 테이블에서 둘 이상의 여러 날짜를 사용하여 결과로 작업할 수 있습니다.
팩트 테이블에서 주문 및 배송 날짜를 확인할 수 있습니다.
이 두 차원은 물류 관점에서 볼 때 핵심 구성 요소입니다. 이것이 일반적으로 테이블이 설정되는 방식입니다.
재고 관리 또는 물류 관리 통찰력을 생성하려면 이러한 계산을 실행해야 합니다.
사용된 공식
모델 및 팩트 테이블을 설정했으면 생성해야 하는 측정값입니다.
주문에 대한 진행 중인 이벤트 수식 패턴
이것은 진행 중인 주문 수를 계산하는 데 사용해야 하는 측정값입니다.
이 기법에서는 비활성 관계가 중요합니다. Event Dates 테이블 과 Sales 테이블 사이에 활성 관계가 있는 경우 계산이 작동하지 않습니다.
이 수식은 진행 중인 이벤트 패턴을 따릅니다 . 특정 기간 내에 배송 날짜가 있는 주문 수를 계산하고 있습니다.
다음 두 인수에 대해 TRUE로 평가하려면 배송 날짜가 필요합니다.
TRUE로 평가되면 해당 특정 날짜의 순서가 계산됩니다.
이 수식이 작동하는 방식을 더 잘 이해하기 위해 이 시각화 및 표를 살펴보겠습니다.
특정 날짜에 유효한 주문 수를 볼 수 있습니다. 이것은 시간이 지남에 따라 처리되는 제품의 수를 분석할 수 있기 때문에 매우 유용한 통찰력입니다.
공식을 사용하면 특정 시간, 위치 및 창고에 필요한 제품 수를 예측할 수 있습니다.
판매를 위한 진행 중인 이벤트 수식 패턴
판매에 대해서도 이 수식 패턴을 활용할 수 있습니다.
Sales 테이블의 각 주문 및 배송 날짜를 통해 작동합니다.
주문 수 대신 이 공식은 실행 중이거나 진행 중인 달러 가치를 계산합니다.
이것은 현금 관리를 지원하기 때문에 또 다른 좋은 통찰력입니다. 매일 또는 매월 현금을 관리할 수 있습니다.
이 인사이트는 크리스마스 또는 연중과 같은 특정 기간에 대한 과거 개요를 제공합니다. 해당 기간에 필요한 현금 요구 사항에 대한 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 사용하여 은행이나 대출 기관에 가서 잠재적인 판매를 극대화할 수 있는 적절한 시설을 사전에 확보할 수 있습니다.
DAX를 사용하여 LuckyTemplates의 마스터 가상 테이블
결론
이 기술을 작동시키는 핵심 부분은 모델과 공식입니다.
이것은 비즈니스 운영에서 직면하게 될 일반적인 문제입니다. 이 기술을 사용하면 문제를 해결하고 귀중한 물류 통찰력을 얻을 수 있습니다.
LuckyTemplates Online의 다른 콘텐츠를 확인하여 팩트 테이블에서 여러 날짜를 처리하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
모두 제일 좋다,
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