Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
In deze zelfstudie ga ik een diepgaande discussie geven over clusteranalyse en hoe u inzichtelijke clustervisualisaties kunt maken in LuckyTemplates. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.
Dit is een snelle ontsnappingssessie van een LuckyTemplates leerbijeenkomst .
Ik heb al eerder enkele formuletechnieken rond clustering doorlopen. Maar voor deze zelfstudie ga ik specifieker in op de visualisaties en hoe vergelijkingen in de loop van de tijd kunnen worden gemaakt voor clusters in LuckyTemplates.
Inhoudsopgave
Clusteranalyse voor productgroei
Voor dit voorbeeld heb ik de groei door de tijd gemarkeerd.
Ik belichtte de groei van vorig jaar naar het huidige jaar voor producten.
Als u alleen eenvoudige visualisatietechnieken gebruikt en geen toegevoegde waarde biedt rond de clustering in uw spreidingsdiagrammen, worden uw visualisaties te duidelijk.
De grafiek toont een hele reeks verschillende producten, maar laat niet echt zien wat er aan de hand is.
Hier kunt u waarde toevoegen aan uw rapport.
In dit voorbeeld heb ik de dynamische groeperingstechniek gebruikt, zodat ik naar clusters in mijn gegevens kan kijken.
Ik kan de vergelijking bekijken tussen de groei van mijn zwakke, gemiddelde en sterke producten.
Ik zie dat mijn sterke producten lijken te zijn geclusterd binnen een specifiek winstmargebereik. Deze winstmarge is ongeveer 35% tot 40% en heeft een gemiddelde omzet van 500.000.
Voor dit specifieke tijdsbestek bevinden mijn zwakke klanten zich allemaal aan de linkerkant van het spreidingsdiagram. Maar ze hebben een zeer breed en divers aanbod van Winstmarge.
Deze inzichten zijn uiterst nuttig, vooral wanneer u in een vergadering zit of met uw belanghebbenden communiceert.
Tips voor visualisatie van LuckyTemplates-clusters
Ik heb ook een paar technieken voor clustervisualisatie gebruikt voor dit LuckyTemplates-rapport.
1. Snijmachines gebruiken
Aan de hand van hetzelfde voorbeeld wil ik naar één tijdsbestek kijken. Maar ik wil ook zien hoe dingen veranderen in een ander tijdsbestek. Ik hoef alleen maar de selecties te gebruiken die ik voor dit rapport heb gemaakt.
Ik kan snel de informatie selecteren die ik wil zien met behulp van de slicers. Dan kan ik individueel zien hoe de rapportage per jaar verandert.
Ik heb strategisch gebruik gemaakt van de optie Interacties bewerken .
Voor dit rapport wil ik niet dat de slicer van de eerste spreidingsplot iets verandert in de tweede spreidingsplot of in de andere grafieken.
Het is ook hetzelfde voor de snijmachine van de tweede spreidingsplot. Ik wil niet dat het iets anders in het rapport verandert, behalve de visualisatie waaraan het is toegewezen.
Met de optie Interacties bewerken kan ik dit doen. Ik hoef geen nieuwe formules te maken. Voor alle visualisaties worden exact dezelfde formules gebruikt.
Door gebruik te maken van de slimme visualisatietechniek van Edit Interactions kan ik deze zaken eenvoudig in de tijd vergelijken.
Anno 2016 wil ik bijvoorbeeld alleen mijn zwakke klanten zien. Ik wil zien hoe ze presteerden tegen mijn zwakke klanten in 2017.
Ik zie nu een sterkere correlatie of niet-correlatie tussen deze twee groepen in mijn Productverkopen.
2. Een aangepaste ondersteunende tafel maken
U moet niet vergeten dat geen van deze groepen daadwerkelijk in uw onbewerkte gegevens voorkomt. Ze worden allemaal gegenereerd door een aangepaste ondersteunende tabel die ik Productgroepering noem .
Ik heb deze aangepaste ondersteunende tabel gemaakt met minimale en maximale grenzen.
Om de productgroei te berekenen, heb ik deze willekeurige groepen gemaakt. Zwakke groei is eigenlijk helemaal geen groei. Het heeft het willekeurige nummer van 0 tot -100 gekregen. De gemiddelde groei is 0 tot 0,3. Sterke groei is 30% of meer.
Met die simpele groepering kan ik 2016 jaar op jaar zien. Ik zie mijn sterke producten die in 2016 en 2017 met meer dan 30% zijn gegroeid.
3. De visualisaties aanpassen
U kunt ook meer kleur aan de visualisatie toevoegen en gegevenslabels toevoegen.
4. Groeperingen gebruiken voor inzichten
Nu wil ik al mijn producten door de jaren heen zien. Ik wil zien in welke groep ze zitten.
Ik wil bijvoorbeeld Product 72 zien.
Ze waren sterk in 2015. In 2016 waren ze zwak. En in 2017 werden ze gemiddeld.
Als u deze beweging door de tijd voor de producten vanuit een groeperingsperspectief kunt zien, kan dit waardevolle inzichten voor het rapport opleveren.
Dit is ook een zeer herbruikbare techniek.
Ik heb deze groepen gemaakt op basis van Groei. Maar u kunt groepen maken op basis van verkoop, winst of winstmarges. U kunt in principe groepen maken op basis van elk criterium.
Gebruikte formules
Voor dit voorbeeld heb ik slechts twee formules gebruikt. Er zijn echter iets meer geavanceerde formules die kunnen worden gebruikt.
Dit is de formule voor dynamische groepering die ik voor dit rapport heb gebruikt:
En dit is de formule die ik voor de matrix gebruikte:
Dit werkt de groeigroep van elk afzonderlijk product uit. wijzigen . Het gaat elke rij in de tabel Productgroepering doorlopen . Vervolgens gaat het uitwerken of de jaar-op-jaar omzetgroei groter is dan een min, of kleiner dan of gelijk aan een max .
Slechts één van de rijen in de tabel Productgroepering zal TRUE opleveren . Als de formule WAAR is, retourneert de formule de daadwerkelijke groep waarin de producten zich voor een bepaald jaar bevinden.
Vervolgens wordt alle andere filtering in de matrix gedaan. Voor dit voorbeeld is er een product- en jaarcontextfiltering.
De jaarlijkse omzetgroei verandert elk jaar. Dit is wat het verschil maakt in de Growth Group. Dit wordt elk jaar opnieuw gedaan voor elk afzonderlijk product.
Clusters in uw gegevens evalueren met DAX-techniek in LuckyTemplates
Patronen in uw gegevens zoeken met behulp van interne logica in LuckyTemplates
Hoe u de ingebouwde analyse voor LuckyTemplates-spreidingsdiagrammen gebruikt
Conclusie
In deze zelfstudie wilde ik technieken voor clustervisualisatie benadrukken en hoe deze te gebruiken in LuckyTemplates.
Met deze techniek kunt u binnen slechts één rapportagepagina enorm veel inzicht genereren.
Al het beste,
***** LuckyTemplates leren? *****
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.
In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.
Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.
In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.
Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.
Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.
Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.
Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.
Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten