Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wanneer u daadwerkelijke resultaten in uw gegevens analyseert, wilt u deze soms vergelijken met een prognose of uitvoeringspercentage. In deze tutorial laat ik je zien hoe je een cumulatieve run rate berekent op basis van enkele historische resultaten. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.
Dit kwam naar voren als een verzoek in het waar een lid een prognose nodig had die een vergelijking van huidige resultaten en een gemiddelde run rate over een bepaalde periode mogelijk maakt.
een bericht op het LuckyTemplates-ondersteuningsforum
In deze zelfstudie bespreek ik eerst hoe u de gemiddelde run rate berekent en deze vervolgens continu vooruit projecteert om de dagelijkse vergelijking met de daadwerkelijke resultaten te kunnen uitvoeren terwijl ze zich voordoen.
Hier maak ik de onderliggende trend visueel meer gangbaar dan ik normaal zou hebben gedaan als ik alleen de dagelijkse resultaten zou bekijken zonder voorspelling om het mee te vergelijken.
De beste manier om trends uiteindelijk te vergelijken is met cumulatieve totalen.
Het cumulatieve totale DAX-formulepatroon dat ik in deze zelfstudie behandel, verschilt enigszins van het patroon dat u in het verleden hebt gebruikt. Dit komt omdat er hier een andere vereiste is voor het uiteindelijk berekenen van het cumulatieve totaal voor de gemiddelde dagelijkse hardloopsnelheid.
Dus laten we ter zake komen.
Inhoudsopgave
Het cumulatieve totaal uitwerken
Het lastige in dit geval is dat we onze cumulatieve verkopen hebben, maar dat we een gloednieuw cumulatief totaal moeten creëren op basis van bedragen die worden bepaald door hoe we het werkelijk doen. Er zijn een paar stappen die we moeten doorlopen en DAX-formules moeten combineren om dit te bereiken.
Het eerste dat we moeten berekenen is het cumulatieve totaal , en zo heb ik de formule opgesteld.
Ik heb het cumulatieve totaal in een variabele ( ) geplaatst . Het is hetzelfde patroon, maar ik heb het in een variabele geplaatst omdat ik de eigenlijke eindformule wilde vereenvoudigen.
Als we deze logica niet gebruiken, blijft het cumulatieve totaal naar voren projecteren en zal waarschijnlijk een lijn helemaal naar beneden trekken (in de visualisatie) op basis van wat het uiteindelijke getal is. Om daar vanaf te komen, heb ik Total Sales gebruikt . Als er die dag geen verkoop is, is deze leeg. Zo niet, dan is het het cumulatieve totaal.
Dus zo heb ik het ingesteld. Hoe berekenen of projecteren we nu een run rate?
De hardloopsnelheid uitwerken
Logischerwijs zouden we, om een run rate te berekenen, de totale verkopen die we in een jaar hebben gemaakt optellen om het eindtotaal te krijgen, en dit vervolgens delen door het aantal dagen dat we daadwerkelijk hebben verkocht . Dat geeft ons ons gemiddelde dagelijkse verkoopbedrag , dat ik de gemiddelde dagelijkse omzet heb genoemd .
In onze tabel hebben we hier $ 29.186, wat wordt bepaald door $ 175.113 gedeeld door 6, omdat we in deze voorbeeldgegevens in 2018 gedurende zes dagen hebben verkocht.
Maar de manier waarop ik dit heb ingesteld, is dat dit automatisch wordt bijgewerkt elke keer dat we meer verkoopdagen hebben . Met andere woorden, dit zal automatisch onze Gemiddelde dagelijkse hardloopsnelheid updaten , en dan zou de voorspelling veranderen . Hier is de formule die ik hiervoor heb gemaakt.
We moeten de variabelen een beetje aanpassen om dit te laten werken, omdat de context hier op een dagelijks niveau is . Maar wat we proberen te doen, is het getal $ 175.113 (CumulativeTotal) te pakken en het vervolgens te delen door het aantal dagen dat we verkopen hebben gehad.
Om de DaysWithSales te krijgen , heb ik gebruikt met en met . Als er een uitverkoop is op een dag die groter is dan nul, blijft die datum behouden. Voor de variabele CumulativeTotal heb ik CALCULATE gebruikt voor de cumulatieve verkoop ($ 175.113), en vervolgens geeft ALLSELECTED Dates de datumcontext in elke rij vrij.
Dus nu we de gemiddelde dagelijkse run rate hebben, kunnen we de cumulatieve run rate vooruit projecteren. Laten we naar de formule kijken.
Cumulatieve run rate berekenen
Er is hier een kleine aanpassing aan wat er in onze CALCULATE zit . In dit geval is het niet zo eenvoudig als het toevoegen van de gemiddelde dagelijkse hardloopsnelheid. invoeren , zodat we elke dag herhalen. En wat ik heb gedaan, is dat ik een virtuele tafel heb opgezet (met behulp van ) met alle datums .
Dus wat SUMMARIZE hier doet, is dat het slechts naar één rij evalueert. Dus we zijn bijvoorbeeld op 1 januari, dan evalueert het die rij. Als we dan bij de tweede rij komen, evalueert het opnieuw alleen de tweede rij. En dan opent de FILTER ALLSELECTED (het cumulatieve totale patroon) de twee dagen. Dus het is in totaal $ 29.186 en berekent ook de dag ervoor.
Terwijl we naar beneden gaan in de tabel, blijft het het cumulatieve totaal berekenen en voert het een iteratie uit binnen CALCULATE .
Nu hebben we deze cumulatieve run rate, die puur wordt bepaald door de werkelijke cumulatieve totale verkopen die we op dit moment hebben. Als we het zo laten, zal onze verkoopsnelheid ook veranderen als onze verkoop zich aanpast, omdat dit dynamisch is.
Maar als u deze getallen wilt instellen, dan wilt u dit waarschijnlijk op de een of andere manier in een berekende tabel zetten of deze gegevens exporteren naar een Excel-spreadsheet. Op die manier wordt het niet-dynamisch.
Dynamische cumulatieve totalen maken met DAX in LuckyTemplates
Lopende totalen in LuckyTemplates: Berekenen met DAX-formule
Vergelijk cumulatieve informatie over verschillende maanden in LuckyTemplates
Conclusie
Dit zijn zulke unieke tips en concepten, waarvan ik denk dat je ze echt waardevol zult vinden.
Als je de vele concepten die in deze tutorial aan bod komen kunt begrijpen, zit je goed, want er zijn zoveel verschillende manieren waarop je logica op deze manier kunt toepassen.
Misschien wilt u de onderstaande links bekijken, wat handig zal zijn als u meer kleur aan dit voorbeeld wilt toevoegen.
Veel plezier met het doornemen van deze tutorial!
***** 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