Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

In deze zelfstudie worden enkele technieken voor gegevenssegmentatie beschreven op basis van elke maatstaf die u eenvoudig op uw rapporten kunt toepassen.

Gegevenssegmentatie is een unieke manier om naar uw gegevens te kijken. Wanneer u deze techniek gebruikt, kunt u eenvoudig uw beste en slechtste verkoopgegevens opsplitsen.

Verschillende cursussen en downloadbare bronnen over segmentatie zijn beschikbaar in verschillende contentkanalen U kunt deze bronnen eenvoudig opmaken voor de gegevens die u wilt segmenteren. Deze bronnen zijn beschikbaar wanneer u upgradet naar een bepaalde cursus of uw lidmaatschap upgradet.

Ga eerst naar de site. Hier kun je allerlei vragen over LuckyTemplates stellen. U kunt ook alle inhoud en cursussen doorzoeken die beschikbaar zijn in de portal.

Als u graag inhoud zoekt, klikt u op de banner Zoeken naar inhoud

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Klik op de forumpagina op de LuckyTemplates Online- banner om alle tutorials te bekijken die zijn gebundeld in verschillende cursussen. 

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Als u naar iets specifieks wilt zoeken, bijvoorbeeld segmentatie, voert u gewoon gerelateerd werk in, zoals 'segmenteren'. Daarna zie je veel gerelateerde cursussen en video's in de resultaten.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Voor deze zelfstudie gebruik ik het bestand Grouping and Segmenting w/ Dax . Maar zoals ik al zei, je moet je lidmaatschap upgraden om daadwerkelijk toegang te krijgen tot bronnen.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Zoals u kunt zien, zijn er nog vele andere voorbeelden beschikbaar. Er zijn ongeveer 270 voorbeelden die u op een of andere manier kunt gebruiken of verbeteren. Het betekent gewoon dat er veel verschillende datasegmentatietechnieken zijn die u kunt gebruiken .

Inhoudsopgave

Voorbeeld van technieken voor gegevenssegmentatie

Nadat u het rapport hebt gedownload, kunt u het bekijken in de LuckyTemplates Desktop.

Maar voordat ik met de zelfstudie begin, wil ik je aanraden deze thema's hier te proberen, die je pagina echt visueel kunnen verbeteren.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Laten we nu eens kijken naar het rapport Dynamische groepering/segmentatie . Zoals je kunt zien, heb ik groepen ingesteld voor Laag , Midden en Hoog . Ik heb ook een tabel waarin ik de minimum- en maximumwaarden voor segmentering instel.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

In het diagram Margin Group Profits by Group kunt u zien dat de klanten zijn gegroepeerd op basis van hun marges.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Je kunt ook iets anders proberen en de klanten groeperen op basis van andere getallen zoals winst. Om dat te doen, kopieert u gewoon de formule en herschikt u de parameters of invoer erin.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Een andere datasegmentatietechniek die u kunt toepassen, is het groeperen van klanten op basis van hun winst. U kunt de winkels ook segmenteren op basis van hun verkopen of de verkopers segmenteren op basis van hun prestaties ten opzichte van de benchmark. U kunt deze gegevenssegmentatietechnieken die ik heb genoemd eenvoudig toepassen door vergelijkbare patronen te gebruiken.

Het eerste dat u hoeft te doen, is een tabel maken die zowel de groeperingen als de minimum-/maximumwaarden aangeeft. 

Als u de klanten of verkopers wilt segmenteren op basis van hun prestaties versus budgetten, heeft u mogelijk een hoog percentage van budget versus gemiddeld percentage boven budget. Het is dus belangrijk om de bereiken en plaats voor de groeperingen te specificeren.

U kunt ook de tabel uitwerken die wordt gegenereerd op basis van de prestaties versus het budget. Als het budgetbedrag groter of gelijk is aan een minimum en kleiner dan of gelijk aan het maximum, wordt het opgenomen in de groep. De verschillende verkopers gaan altijd in één passende assortimentsgroep.

Gegevenssegmentatietechniek met dimensies en rangschikking

Er zijn nog steeds veel dingen die u in LuckyTemplates kunt doen op het gebied van gegevenssegmentatie vanwege de flexibiliteit ervan. U kunt bijvoorbeeld teruggaan naar het LuckyTemplates-forum en een ander voorbeeld selecteren, zoals het segmenteren van dimensies op basis van rangschikking.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Als u op de betreffende link klikt, kunt u alle gerelateerde video's en tutorials bekijken. De specifieke voorbeeldvideo hieronder werkt het beste als u wilt segmenteren op basis van ranking.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Het onderstaande voorbeeld toont een groepering op basis van waar iets is gerangschikt versus een regelrecht getal zoals winst, inkomsten of marges.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

De genoemde datasegmentatietechniek brengt een type analyse met zich mee dat niet beschikbaar is door de onbewerkte gegevens te gebruiken . Deze techniek voert de analyse dieper uit op de belangrijkste inzichten.

Bovendien gebruikt het voorbeeld op zichzelf een andere techniek. Het groepeert de steden op basis van hun rangschikking in termen van margeverandering.

In de formule heb ik de functie gebruikt en drie segmenten gemaakt voor de stadsgroep.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Als de stadsverkooprang van de regio hoger is dan 35, valt deze onder de slechtste groep. Als het groter is dan 10, staat het onder de OK- groep. Ten slotte, als de stadsverkooprang van de regio minder dan gelijk is aan 10, valt deze onder de beste groep.

Bekijk snel de locatie van de tabel Regio's in de opzoektabel van het model.

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Zoals je kunt zien in de kolommen in de tabel zelf, heb ik een ranglijst gemaakt op basis van de verkopen voor alle verschillende regio's en steden. U kunt de gegevens daarvoor zien onder de kolom City Sales Rank .

Datasegmentatietechnieken op basis van elke maatstaf – Geavanceerde DAX

Bovendien verwees ik naar de tabel Regio's om de kolom Totale verkoop per stad te krijgen . Zo kreeg ik de groeperingswaarden onder de kolom Stadsgroep . Ten slotte heb ik de visualisatie opgezet om gemakkelijk de gegevenssegmentatie te zien op basis van de specifieke metingen.


Technieken voor klantsegmentatie met behulp van het gegevensmodel – LuckyTemplates en DAX
Dynamische segmentatie: klanten in groepen segmenteren met behulp van geavanceerde DAX
LuckyTemplates Klantsegmentatie: groepsbewegingen door de tijd laten zien

Conclusie

Hopelijk ziet u door alleen al deze twee voorbeelden te zien op welke manieren u uw gegevens kunt groeperen. U kunt veel geweldige bronnen gebruiken die beschikbaar zijn in LuckyTemplates Online en via de verschillende inhoudskanalen op de website, met name het forum. LuckyTemplates Forum is het centrale onderdeel geworden van hoe leden met ons omgaan.

Vind de video leuk als je deze tutorial leuk vond en er goede ideeën uit hebt gehaald. Ik hoop dat je ook uitkijkt naar meer inhoud die binnenkort je kant op komt.


Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

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.

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

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.

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

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.

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

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.

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

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.

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

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

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten