Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Het presenteren van cumulatieve resultaten in LuckyTemplates is zo'n krachtige manier om uw gegevens in de loop van de tijd te visualiseren, vooral als u probeert het verschil in prestaties van de ene tijdsperiode naar de andere te laten zien. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.
Wanneer je dit op een dagelijks of zelfs maandelijks niveau probeert te presenteren, is het niet altijd zo duidelijk om de trend te identificeren. Wanneer je dit in cumulatieve totalen plaatst, wordt het zo helder als een klontje.
De echte kracht van DAX wordt gedemonstreerd wanneer u formulepatronen gaat combineren.
Dat is precies wat we hier gaan doen. Ik ga je laten zien hoe je kunt springen om elke tijdvergelijking te maken en die resultaten vervolgens snel in een cumulatief totaal kunt krijgen.
Hierdoor kunt u de ene op de andere stapelen en echt effectief het verschil in prestatietrends over een bepaalde periode laten zien.
Laten we doorgaan en aan ons voorbeeld gaan werken.
Inhoudsopgave
De kernmaat creëren
Allereerst gaan we een eenvoudige maat maken. Laten we Totale verkoop maken, wat de SOM wordt van de kolom Totale inkomsten .
U kunt natuurlijk elke andere maat gebruiken. Maar alleen voor dit voorbeeld gebruiken we Totale verkoop omdat het heel eenvoudig is, waardoor deze les gemakkelijk te begrijpen is.
Nu we onze Total Sales-meting hebben, gaan we de tabel opstellen. Dit wordt dus een tabel met totale verkopen, gesorteerd op datum.
Dan gaan we onze MonthInCalendar binnenslepen omdat we naar historische informatie gaan kijken. Dus laten we dat naar binnen slepen en er een slicer van maken.
Nu kunnen we een van de maanden in deze slicer selecteren.
Nadat we onze tafel hebben opgezet, hebben we een tijdintelligentiefunctie nodig.
Een tijdintelligentiefunctie gebruiken
Laten we nog eens snel naar onze tabel Totale Verkoop kijken . Wat we hier hebben, is de totale omzet die per maand wordt gepresenteerd.
Wat we nu moeten doen, is de berekening genereren waarmee we gegevens van verschillende maanden kunnen vergelijken.
Hier ga ik mijn favoriete tijdintelligentiefunctie gebruiken, namelijk de DATEADD- functie . Het is erg veelzijdig en flexibel, zoals je ongetwijfeld zult beseffen als je er ook meer vertrouwd mee bent geraakt.
We gaan dus een nieuwe meting maken die Total Sales LM of vorige maand is. Dan ga ik CALCULATE toevoegen, wat de context van onze berekening verandert.
Dan ga ik DATEADD gebruiken en in de kolom Datums plaatsen .
Vervolgens ga ik min één en dan MAAND .
Als je bezig bent met je berekening, kun je natuurlijk kijken naar DAG, KWARTAAL of JAAR. Maar laten we hier MAAND gebruiken.
Wanneer we onze formule afsluiten, ziet het er als volgt uit.
Als we deze maatstaf naar onze tabel Totale verkoop slepen, ziet u dat de cijfers in de kolom Totale verkoop LM overeenkomen met de cijfers van de vorige maand in de Totale verkoop.
Op dit punt kunnen we gemakkelijk kijken naar de cijfers van twee maanden geleden. We kopiëren en plakken gewoon onze formule en passen de naam van onze nieuwe maateenheid aan en schrijven dan min twee in plaats van min één.
Als we dat nu naar onze tabel slepen, zal het de totale verkoop van twee maanden geleden laten zien.
En het is ook nog eens dynamisch door onze slicer. Welke maand en welk jaar we ook selecteren in onze slicer, het wordt weergegeven in onze verkooptabel.
Deze figuur hieronder toont bijvoorbeeld de cijfers van januari 2016 in de kolom Totale verkoop en ze worden vergeleken met de totale verkoop van vorige maand in de volgende kolom en twee maanden geleden in de meest rechtse kolom.
Cumulatieve informatie berekenen in LuckyTemplates
Als we deze tabel omzetten in een geclusterd kolomdiagram, zult u merken dat we geen trends kunnen genereren.
Dus laten we de gegevens op een betere manier bekijken, namelijk cumulatief. Hiervoor gaan we het cumulatieve totalenpatroon gebruiken.
Laten we een nieuwe meting maken en deze Cumulatieve verkoop noemen , dan CALCULATE gebruiken , en naar Totale verkoop gaan , dan ALLSELECTED en dan de hele tabel toevoegen, niet alleen de datumkolom.
Vervolgens gaan we naar Dates , kleiner dan of gelijk aan MAX en dan Dates.
Nu hebben we een kolom Cumulatieve verkoop die de totale verkoop cumulatief weergeeft .
Zoals je kunt zien, begint het met 189.636,80, wat de totale verkoop is op 1 juni 2016. Dan telt het de verkopen op 1 en 2 juni op, dus we hebben 427.011,10, enzovoort, enzovoort.
Kijk hier eens naar. Het is echt verbazingwekkend hoe gemakkelijk het nu is om onze Totale Verkoop van een maand geleden cumulatief te vergelijken met onze Totale Verkoop van twee maanden geleden.
Het enige dat we hoeven te doen, is onze Cumulatieve verkoopformule kopiëren en plakken en vervolgens de naam wijzigen zodat er Cumulatieve verkoop LM of vorige maand staat. Vervolgens selecteren we in plaats van Total Sales onze Total Sales LM-maatstaf.
We herhalen dit proces gewoon wanneer we onze cumulatieve verkoop van twee maanden geleden meten.
Laten we ze dan naar onze tafel slepen.
Nu kunnen we van onze tafel een visualisatie maken.
De tafel veranderen in een visualisatie
Laten we eerst onze tussenliggende berekeningen verwijderen, zoals de Total Sales , Total Sales LM en de Total Sales 2M Ago .
Wat we nu in onze tabel hebben staan zijn de cumulatieve verkoopkolommen.
Laten we deze tabel vervolgens omzetten in een vlakdiagram.
Nu hebben we deze trendanalyse over al die maanden.
En het is ook dynamisch. We kunnen elk van de datums in onze slicer selecteren en de gegevens voor die selectie worden weergegeven in ons vlakdiagram.
Ik weet zeker dat je deze techniek heel cool vindt.
Het is heel eenvoudig in te stellen, want als je eenmaal je kernmeting en tijdintelligentiepatroon hebt, kun je eenvoudig het cumulatieve totale patroon maken.
En zo hebben we een aantal fantastische analyses gemaakt.
Conclusie
In dit voorbeeld hebben we ons gericht op maandelijkse vergelijkingen. We zijn begonnen met onze Total Sales, en daarna vergeleken we het met de Total Sales van vorige maand en twee maanden geleden.
Hierna werkten we aan onze cumulatieve totalen, waardoor we een zeer overtuigend beeld konden bedenken dat ook dynamisch is.
Maar bedenk eens hoe ver je dit zou kunnen uitbreiden. U kunt dit gebruiken voor vrijwel elke tijdvergelijking en voor al uw belangrijkste statistieken zoals verkoop, kosten, winst enz.
Wat ik het leukst vind aan cumulatieve totalen, is het trendidentificerende aspect.
En wanneer u vanuit uw model extra context toevoegt, laat het echt zien waar omleidingen in resultaten begonnen op te treden. Het is echt krachtig spul.
Het allerbeste met deze.
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