LuckyTemplates DAX 수식 기법: 성장 성과를 효과적으로 보여주기

LuckyTemplates DAX 수식 기술을 공유하여 성장 성능을 효과적으로 보여주고 싶습니다. 이 자습서에서는 어떻게 수행되는지 보여 주지만 성장을 표현하려는 다양한 시나리오가 있으며 이것은 하나의 예일 뿐입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

제가 살펴볼 기술은 다양한 시나리오에서 복제될 수 있으므로 이 특정 시나리오에 너무 얽매이지 마십시오. 사용해야 하는  LuckyTemplates DAX 수식을 이해하고 학습하는 데 집중하시기 바랍니다 .

이 예에서는 회사의 이익을 계산하고 시간 경과에 따른 성장을 보고 싶습니다. 실적이 좋은 매장, 평균적인 매장, 실적이 저조한 매장의 클러스터링을 볼 수 있는 분산형 차트에서 이를 나타낼 수 있기를 원합니다.

또한 특정 지역의 클러스터를 식별하기 위해 공간적으로 표현되기를 원합니다.

주 이름별 이익 성장 대 LY

목차

• LuckyTemplates DAX 수식으로 분기 측정
• 작년과 비교하여 이익 증가율 계산
• 지원 테이블 사용
• 패턴 인식 DAX 수식
• 결론

LuckyTemplates DAX 수식으로 분기 측정

여기서 핵심 기술은 핵심 LuckyTemplates DAX 수식을 사용하여 더 많은 측정값을 만드는 측정 분기 입니다. 즉, 간단한 계산으로 시작한 다음 해당 공식을 나타내는 계산을 작성합니다.

에서 가져온 데모 리소스입니다 . 이 경우 Profit Difference를 계산해야 했습니다 . 보시다시피 이 수식은 순전히 총 이익 및 이익 LY (작년) 측정값을 참조하는 것입니다.

Profits LY의 공식도 매우 간단합니다. 시간 인텔리전스 함수 사용합니다 .

시각화의 이러한 결과는 내가 입력한 시간 컨텍스트에 따라 업데이트됩니다.

작년과 비교하여 이익 증가율 계산

이익 차이가 있으면 작년 대비 이익 성장을 계산합니다 . 이 수식은 총 이익에서 이익 LY를 빼서 계산 한 다음 작년에 얻은 이익으로 나눕니다 .

따라서 올해의 이익이 작년의 이익과 정확히 같다면 성장은 0입니다.

지원 테이블 사용

이 모든 결과를 분산형 차트로만 표시하고 싶지는 않았습니다. 실제로는 그렇게 많은 정보를 제공하지 않기 때문입니다. 결과를 보다 효과적으로 표현할 수 있습니다. 여기에서 이 동적 그룹화 기술이 실제로 사용됩니다. 저는 누가 가장 성장이 좋은 영역 또는 상태인지와 가장 낮은 영역을 시각화 할 수 있기를 원했습니다 .

이를 달성하기 위해 지원 테이블을 활용하여 이러한 그룹화를 만들었습니다.

Enter Data 로 이동하여 이것을 만들었습니다 . 여기에는 높음, 평균, 낮음 및 성장 없음 그룹을 나타내는 모든 수치(최소 및 최대)를 입력했습니다.

패턴 인식 DAX 수식

이 시각화에 이러한 그룹을 나타내기 위해 고급 LuckyTemplates DAX 수식을 활용합니다. 이 수식은 결과에 따라 상태를 나눕니다. 기능 으로 각 상태를 통해 작동 합니다 . 각 주에 대해 Profit Growth vs LY를 계산하여 어떤 그룹에 속해 있는지 확인합니다 .

특정 상태가 특정 그룹에서 참이면 이 시각화를 기반으로 특정 그룹에 연결됩니다.

따라서 이 성능 그룹은 실제로 제가 만든 지원 테이블에서 가져옵니다.

나는 다른 수식과 정확히 동일하게 수행했습니다. 유일한 차이점은 이것이 이익 차이를 나타낸다 는 것입니다 .

여기에서 임의의 시간 프레임으로 변경할 수 있으며 지원 테이블에서 생성한 그룹의 개요를 기반으로 그룹화를 업데이트하고 유지 관리합니다.

LuckyTemplates 측정 분기를 사용하여 수익이 증가함에 따라 마진이 확장되는지 확인
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DAX를 사용하여 LuckyTemplates에서 데이터 분할 및 그룹화

결론

LuckyTemplates DAX 수식을 중심으로 하는 이 기술은 여러 기간 동안 성장 메트릭을 시각화하는 매우 효과적이고 동적인 방법입니다. 저는 소비자들이 이런 방식으로 데이터를 보는 것을 좋아할 것이라고 생각합니다. 

이 튜토리얼에서 많은 것을 얻었기를 바랍니다. 측정 분기는 상당히 발전된 기술이지만 매우 훌륭한 기술입니다. 또한 DAX를 사용하여 몇 가지 세분화 및 시각화 기술을 시연했으므로 이를 통해 많은 것을 얻고 자신의 모델에서 활용하기를 바랍니다. 

건배!

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