Pemodelan Data Dalam LuckyTemplates Menggunakan Jadual Sokongan

Apabila melakukan analisis pada model kami, kami mungkin ingin mencari cerapan yang tidak berkaitan dengan apa-apa dalam jadual kami. Di situlah konsep menggunakan jadual sokongan untuk pemodelan data LuckyTemplates masuk.

Jadual sokongan tidak mempunyai sebarang hubungan dengan jadual kami, tetapi kami boleh menggunakannya untuk menyokong visualisasi dalam laporan kami. 

Isi kandungan

• Contoh Senario Untuk Pemodelan Data Dalam LuckyTemplates
• Mencipta Jadual Sokongan Untuk Pemodelan Data Dalam LuckyTemplates
• Mencipta Jadual Ukuran Untuk Pemodelan Data LuckyTemplates
• Mencipta Visualisasi Tersuai Dalam LuckyTemplates
• Kesimpulan

Contoh Senario Untuk Pemodelan Data Dalam LuckyTemplates

Untuk contoh ini, kami akan mencipta jadual sokongan untuk jadual Pelanggan kami . Kita boleh menindih jadual sokongan itu dengan maklumat. Kemudian jalankan logik DAX untuk mencipta visualisasi yang tidak mungkin dengan apa yang kami ada pada jadual Pelanggan kami pada masa ini . 

Pada paparan Laporan kami , kami mempunyai visualisasi yang menunjukkan jumlah transaksi setiap pelanggan. Untuk contoh ini, transaksi tertinggi daripada pelanggan ialah 33 .

Maka yang paling rendah ialah 8 .

Sebagai contoh, kami ingin mencipta visualisasi yang menunjukkan kekerapan pelanggan kami berdasarkan transaksi mereka. Ia adalah visualisasi yang menunjukkan jumlah jualan pelanggan frekuensi tinggi, sederhana dan rendah kami yang tidak wujud di mana-mana pada model kami. Apa yang boleh kita lakukan ialah mencipta jadual yang mengandungi frekuensi tersebut, supaya kita boleh menjalankan logik melaluinya.

Mencipta Jadual Sokongan Untuk Pemodelan Data Dalam LuckyTemplates

Terdapat pelbagai cara untuk membuat jadual. Untuk contoh ini, mari gunakan pilihan Masukkan Data dalam tab Laman Utama . 

Mari namakan jadual ini sebagai “ Kekerapan Pembelian ”. Kemudian tetapkan lajur pertama sebagai Kumpulan Kekerapan dan tambahkan nilai frekuensi sebagai Tinggi , Ok dan Rendah . Tambahkan lajur Min dan Maks juga. Dalam jadual semasa kami, kami mengatakan bahawa pelanggan frekuensi tinggi kami harus mempunyai sekurang-kurangnya 25 – 40 transaksi. Pelanggan frekuensi sederhana sepatutnya mempunyai 15 – 25 transaksi, dan pelanggan frekuensi rendah adalah mereka yang hanya mempunyai 0 – 15 transaksi.

Pada paparan Perhubungan , kami akan meletakkan jadual Kekerapan Pembelian tambahan kami di sebelah kanan. Ini kerana jadual Kekerapan Pembelian ialah jadual sokongan . Lajur yang dibuat pada jadual ini tidak mempunyai sebarang hubungan dengan mana-mana jadual pada model data kami. Kami hanya akan menggunakan ini untuk menjalankan logik DAX untuk menyokong visualisasi yang ingin kami buat pada laporan kami. 

Mencipta Jadual Ukuran Untuk Pemodelan Data LuckyTemplates

Selain daripada jadual Kekerapan Pembelian , mari juga buat jadual lain menggunakan pilihan Masukkan Data . Mari namakannya Pengumpulan Dinamik . Kami kemudian akan membuat ukuran di dalam jadual ini.

Namakan semula ukuran sebagai jadual Kumpulan Jualan mengikut Kekerapan . Anda boleh mengetahui lebih lanjut tentang membuat jadual ukuran melalui pautan ini .

Untuk ukuran kami, kami akan menggunakan kod DAX yang agak rumit. Ukuran ini mengira jumlah jualan setiap pelanggan di dalam jadual Pelanggan . Ia mengenal pasti sama ada jumlah urus niaga mereka berada dalam nilai MIN dan MAX jadual Kekerapan Pembelian , iaitu jadual sokongan yang kami buat. 

Perkara utama di sini ialah jadual Kekerapan Pembelian tidak mempunyai sebarang hubungan pada jadual Pelanggan kami atau mana-mana jadual lain. Walau bagaimanapun, dengan mencipta logik menggunakan ukuran dan kod DAX, kami kini boleh menggunakannya untuk menyokong atau mencipta visualisasi dengan jadual kami yang lain.

Mencipta Visualisasi Tersuai Dalam LuckyTemplates

Untuk mencipta visualisasi yang kita inginkan, kita hanya perlu menyeret lajur Kumpulan Kekerapan pada jadual Pengumpulan Dinamik kami pada kanvas kami.

Kemudian, kami akan menyeret Jualan kami mengikut ukuran Kumpulan Kekerapan ke Kumpulan Kekerapan kami di atas kanvas.

Hasilnya, kami kini mempunyai visualisasi yang menunjukkan kepada kami jumlah jualan pelanggan daripada frekuensi tinggi, rendah dan sederhana ( Ok ).

Selepas itu, kita boleh mengubahnya menjadi visualisasi carta donat. Kemudian, kami akan melihat bahawa berdasarkan logik yang kami buat dengan jadual sokongan kami, kebanyakan pelanggan kami berada dalam frekuensi julat pertengahan ( Ok) .  

Itu masuk akal kerana jika kita menyemak jumlah transaksi pelanggan kita, kebanyakan mereka mempunyai sekitar 20-21 transaksi.

Itu dalam julat pertengahan 15-25 ( Ok ) kekerapan berdasarkan jadual sokongan kami ( Kumpulan Frekuensi ).

Kami juga boleh mencipta visualisasi lain dengan menyeret ukuran ( Jualan mengikut Kumpulan Kekerapan ) di dalam visualisasi Nama Pelanggan kami …

… dan lajur Kumpulan Kekerapan daripada jadual sokongan kami ( Kekerapan Pembelian ).

Akibatnya, visualisasi kini memaparkan nama pelanggan, jumlah jualan mereka dan kekerapan transaksi mereka. 

Kita kemudian boleh menukar visualisasi ini kepada carta Bar jika kita mahu.

Akhir sekali, kami mempunyai visualisasi ini untuk Jualan mengikut Kumpulan Kekerapan oleh Nama Pelanggan dan Kumpulan Kekerapan , dan Jualan oleh Kumpulan Kekerapan oleh Kumpulan Kekerapan.

Kesimpulan

Ringkasnya, kami dapat mencipta jadual sokongan dan menggunakannya untuk pemodelan data dalam LuckyTemplates. Ini adalah beberapa teknik hebat yang boleh kita capai apabila menggunakan jadual sokongan.

Sekarang, fikirkan bagaimana kita boleh mengembangkan logik di sini. Dalam kes ini, kami mengasingkan urus niaga tetapi kami juga boleh melakukan ini untuk pengiraan lain untuk sekumpulan orang dalam jualan, margin, pertumbuhan dan banyak lagi.

Saya berharap anda dapat melihat logik dan kepentingan menggunakan jadual sokongan . Sekali lagi, ia digunakan semata-mata untuk menyokong logik dan visualisasi yang ingin kita cipta dan kita boleh menggunakannya dalam pelbagai cara. Dengan ini, anda boleh menambah teknik analisis yang hebat ke dalam model anda sendiri.

Semua yang terbaik,