LuckyTemplates 분석 기법을 사용한 제품 수요 예측

이 자습서에서는 몇 가지 훌륭한 시나리오 분석 기술을 실행하고 LuckyTemplates에서 여러 기술을 결합하는 방법을 보여줍니다. 제품 수요 예측 에 대해 이야기하고 있습니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates는 이와 같은 기술을 구현할 수 있을 때 데이터 분석을 위한 놀라운 도구입니다.

미래의 제품 수요를 분석하고 싶은 상황을 생각해 보십시오. 한 번에 여러 시나리오를 실행할 수 있도록 LuckyTemplates에서 모델을 설정하는 기능이 있으면 비즈니스를 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 일부 ' What if ' 매개 변수를 통합한 다음 시나리오 유형 분석을 실행할 수 있으므로 적절한 수익 또는 최적의 수익을 추출하기 위해 향후 수행해야 할 작업을 예측하거나 예측할 수 있습니다.

이 자습서에서는 DAX를 사용하여 LuckyTemplates에서 향후 제품 수요를 예측하는 방법을 보여줍니다.

이를 위해서는 판매할 금액을 결정하기 위한 일종의 벤치마크가 필요합니다. 그런 다음 수요를 변화시킬 수 있는 몇 가지 요소를 추가해야 할 수도 있습니다.

내 생각에 미래 예측 또는 추정 미래 예측 금액을 배치하는 가장 좋은 벤치마크는 우리가 전통적으로 판매한 것을 보는 것 입니다 . 이제 LuckyTemplates에서 What If 매개 변수와 DAX를 사용하여 이를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

목차

• What If를 사용한 수요 예측
• DAX를 사용한 수요 예측
• 결론

What If를 사용한 수요 예측

What If 매개변수를 활용하려면 모델링 리본에서 새 매개변수를 클릭하기만 하면 됩니다.

따라서 이 데모에서는 테이블인 Demand Factor 라고 부르는 것을 만들었습니다 .

이 표를 사용하여 수요를 변경하고 수요 기대치에 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다.

여기에 모델에 입력한 수요 요소를 기반으로 예상되는 수요를 나타내는 시각적 개체가 있습니다.

우리 모델에서는 이 수요율이 단지 지원 테이블 임을 알 수 있습니다 . 여기에서 숫자를 추출한 다음 계산에 입력할 수 있습니다.

이제 DAX 관점에서 이 예측 수요 분석을 살펴보겠습니다.

DAX를 사용한 수요 예측

수요를 예측할 때 일부 과거 판매를 예측하고 이 수요 요인을 통합해야 합니다. LuckyTemplates의 놀라운 시간 인텔리전스 기능 덕분에 쉽게 달성할 수 있습니다.

먼저 작년 매출액(LY)을 계산합니다 . 이 공식이 하는 일은 정확히 전날의 시간을 되돌아보는 것입니다.

그러나 실제 결과는 매우 바쁩니다. 그래서 명확한 통찰력을 얻기 위해 약간의 스무딩을 수행했으며 시각적 관점에서 이것을 강력히 권장합니다.

이를 위해 이동 평균 패턴 또는 이동 평균 기술을 계층화합니다. 여기에 내가 만든 계산이 있습니다.

먼저 Estimated Sales를 수행했는데 , 이는 작년 매출에 1을 곱하고 수요 요인을 더한 것과 같습니다. 그런 다음 계산 중인 예상 판매액에 대한 이동 평균을 계산하여 평활화했습니다.

차트를 보면 평활화 계수를 넣었을 때 결과가 훨씬 더 매력적으로 보입니다. 이제 우리는 데이터 모델의 힘을 사용하고 분기와 연도를 선택하여 데이터를 가져오고 내보내 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있습니다.

여기서도 선택할 수 있으며 시각적으로 변경됩니다.

앞으로 금액만 계산하기 때문에 예상대로 표시되지 않습니다.

DAX를 사용하는 LuckyTemplates의 예측 분석 기술 SAMEPERIODLASTYEAR를
사용하여 DAX를 사용하는 LuckyTemplates 모델의 예측 논리를 탐색하여
올해와 작년의 차이 비교

결론

이것이 바로 LuckyTemplates에서 What If 매개 변수 및 DAX의 기능을 사용하여 수요 예측에서 많은 기술을 결합할 수 있는 방법입니다.

매개 변수 테이블을 만드는 것으로 시작한 다음 총 매출을 핵심 측정값으로 만들었습니다. 우리는 시간 인텔리전스를 사용하도록 이동했으며 What If 매개변수를 통합했습니다. 그런 다음 매끄럽게 만들고 시각화했습니다. 그것이 우리가 투영을 앞으로 얻는 방법입니다.

이 모든 것이 제대로 작동하려면 데이터, DAX 수식, 매개 변수 및 컨텍스트를 이해해야 합니다.

이 기술을 배우면 제품 수요를 분석하거나 예측하는 데 국한되지 않고 확장할 수 있는 다양한 방법이 있다는 것을 알게 될 것입니다. 예를 들어 지역 수요 및/또는 매장 수요의 변화를 탐색할 수도 있습니다.

이 튜토리얼에 설명된 개념을 적용하는 방법은 매우 많으므로 이를 잘 이해하는 데 시간을 할애할 가치가 있습니다.

모두 제일 좋다,

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