LuckyTemplates의 고급 분석: DAX를 사용한 임계값 트리거

이 자습서에서는 임계값 트리거라는 LuckyTemplates의 고급 분석 기술을 실행합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates의 이 분석 개념을 사용하면 데이터 모델의 지원 테이블을 통해 특정 임계값 또는 특정 트리거 지점을 설정할 수 있습니다.

이 지원 테이블과 해당 입력을 추가한 후에는 테이블을 통해 이러한 임계값에 대해 논리를 실행할 수 있습니다. 그런 다음 결과가 특정 임계값보다 높거나 낮은지 평가합니다.

LuckyTemplates의 고급 분석을 위해 임계값 트리거를 설정하는 것은 정말 강력한 기술입니다.

목차

• LuckyTemplates의 임계값 트리거
• 지원 테이블 활용
• 임계값 트리거 공식
• 결론

LuckyTemplates의 임계값 트리거

내 고객이 특정 금액의 판매 또는 거래에 도달했는지, 그리고 그들이 모두 일정한 이익 마진에 도달했는지 확인하고 싶었습니다.

이러한 통찰력은 정말 독특하며 비즈니스 결정에 매우 유용합니다. 예를 들어 최고의 고객이 이러한 임계값에 도달한 경우 보상을 원할 수 있습니다.

게다가 실시간으로 이 작업을 수행 할 수 있기를 원하므로 내가 만든 계산을 사용하여 실제로 수행할 수 있습니다 .

이 데모에서 볼 수 있듯이 아무 분기나 클릭할 수 있습니다.

그리고 여기에 있는 이 모든 결과, 이러한 임계값 트리거는 내가 구현하는 논리를 통해 충족되고 있으며 업데이트된 고객 목록을 받고 있습니다.

그런 다음 백엔드에서 일종의 자동화를 할 수 있으며 이러한 고객에게 일부 마케팅을 수행하지 않거나 보상 포인트 또는 이와 유사한 것을 제공합니다.

이것은 상당히 진보된 기술이며 제가 어떻게 했는지 보여드리겠습니다. 그런 다음 자신의 환경에서 자신의 모델에 비슷한 것을 적용할 수 있습니다.

지원 테이블 활용

나는 이것을 동적인 방식으로 만들고 싶었고 그래서 여기에 관련되거나 연결되지 않은 지원 테이블을 만들었습니다.

그래서 고객이 충족해야 하는 해당 임계값과 함께 내 대상 메트릭으로 이 테이블을 만들었습니다.

이제 이 지원 테이블이 있으므로 이 테이블을 통해 실행되고 각 고객과 분기를 평가하는 수식을 만들어야 했습니다 . 그런 다음 이러한 고객이 이러한 임계값에 도달하는지 여부를 결정합니다 .

이 테이블을 보면 많은 고객이 있음을 알 수 있습니다. 우리가 얻고자 하는 인사이트만 보는 것은 상당히 어렵습니다. 그래서 동적으로 작동하는 공식을 생각해 냈습니다.

임계값 트리거 공식

약간의 내용이 있으므로 이를 적용하는 방법을 잘 이해할 수 있도록 안내해 드리겠습니다.

이 공식에서는 임계값에 이러한 변수(VAR)를 사용했습니다 . 이것은 들어가서 특정 임계 값을 추출합니다.

저는 이 특정 사람들의 총 판매액을 보고 싶었고 CALCULATE 함수가 그렇게 했습니다.

그런 다음 FILTER 기능이 있는 이 논리는 모든 고객을 통해 실행되어 총 판매가 판매 임계값보다 크거나 같은지 , 총 트랜잭션이 트랜잭션 임계값보다 크거나 같은지 , 이익 마진 도 평가합니다. .

모든 임계값을 통과하면 true 로 평가되고 해당 고객 은 Total Sales 를 반환합니다 .

그것이 논리가 거기에서 작동하는 방식입니다. 당신은 그것을 가지고 놀면서 당신의 환경에서 이것을 어떻게 구현할 수 있는지 볼 수 있습니다.

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결론

이 블로그 게시물에서는 이 작업을 수행하기 위해 LuckyTemplates에서 구현해야 하는 모든 고급 기술을 안내했습니다. 데이터 모델인 DAX 수식의 측면을 다룬 다음 결과를 매우 효과적인 방식으로 시각화할 수 있는 방법을 보여 주었습니다.

이 분석의 일부 응용 프로그램에 대해 깊이 생각하십시오. 정말 좋은 것은 신용 위험 시나리오 또는 기타 위험 유형 시나리오가 있는 보험 및 은행 업무입니다.

데이터의 특정 변수 또는 특정 결과에 대해 여러 가지 임계값을 확인한 다음 설정된 전체 임계값을 충족하는 항목을 시각화하려는 애플리케이션이 너무 많습니다.

그것들은 이상치일 수도 있고, 실제로 보여줄 필요가 있거나 집중해야 하는 데이터의 요소일 수도 있습니다.

모두 제일 좋다.

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