Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Ik ga deze tutorial beginnen met één basisvraag. Heb je echt geavanceerde DAX- vaardigheden nodig om visuele rapporten te maken?
Nou ja, meestal niet. Als u denkt dat u geen mooie rapporten kunt maken omdat u niet goed bent in DAX, dan heeft u het mis. Ik heb geen geavanceerde DAX-codes gebruikt voor de meeste creatieve visualisaties die ik heb gemaakt.
Zelfs als u DAX niet zo goed kent, kunt u zo creatief zijn als u wilt. U kunt zelfs creatiever zijn dan mensen die meer kennis hebben van DAX. Dit komt omdat u kunt zoeken naar voorbeelden en verschillende manieren om uw visualisaties te maken.
Inhoudsopgave
Voorbeeld van scenario voor visuele rapporten: verspreiding van klachten
Het eerste voorbeeld dat we gaan bekijken is het dat ik heb gemaakt in . Het heeft te maken met verzekeringsmaatschappijen. Als u lid bent van LuckyTemplates, weet u waarschijnlijk dat we twee keer per week uitdagingen houden. U kunt de dataset van het forum downloaden zodat u ermee kunt spelen.
Hier is de heatmap die ik heb gemaakt.
In dit rapport heb ik een maat gemaakt om het aantal klachten dat ik in dit rapport heb te tellen.
Daarna heb ik die meting uit de sectie Velden in het veld Waarden geplaatst .
Vervolgens heb ik het gecategoriseerd op jaar en regio .
Ik heb hier ook een filtervenster gebruikt. In dit geval wil ik het publiek vertellen hoeveel klachten we hebben in bepaalde regio's, gecategoriseerd per jaar.
Om dat te doen, heb ik de sectie Jaar beperkt tot 1 jaar. Ik deed dat voor elk van deze secties of filters ( 2018 , 2019 , 2020 ).
Dat is eigenlijk hoe u creatieve rapporten kunt maken, zelfs als u niet veel weet over DAX.
Treemap gebruiken in visuele rapporten
Voor dit onderdeel had ik ook een snijmachine kunnen gebruiken.
Maar als ik een snijmachine zou gebruiken, ziet het er alleen zo uit.
Dus gebruikte ik in plaats daarvan de Treemap-visualisatie.
Door de Treemap te gebruiken, kunnen we zien dat de regio met de meeste klachten in dit specifieke voorbeeld de regio West is .
Zoals je kunt zien, doet het een verhoging. Ik gebruikte voorwaardelijke opmaak waarbij hoe hoger het aantal klachten, hoe donkerder de kleur is.
Het is ook dynamisch. Ik selecteer bijvoorbeeld Hypotheek in de productcategorie . U zult nu zien dat het grootste aantal klachten voor de productcategorie Hypotheken zich in de regio Zuid bevindt, gevolgd door West , Midwest en Noordoost .
Ik hou echter niet echt van Treemap, want als je niet een groot aantal waarden in een bepaalde categorie hebt, zal de weergegeven uitvoer in het rapport niet zo goed zijn.
In dit voorbeeld heb ik de Treemap gebruikt en dezelfde maatstaf die ik in het andere rapport heb gebruikt (aantal klachten en de productcategorie). Als gevolg hiervan wordt het laagste aantal waarden in een bepaalde categorie niet eens weergegeven.
Ik raad u aan te experimenteren en te spelen met de visualisaties in het rapport om te zien welke visual het beste voor u werkt.
Voorbeeldscenario voor visuele rapporten: valutaconversie
Het volgende voorbeeld dat ik laat zien, is een gemaakt door de winnaar van .
De visual die hij gebruikte is volstrekt uniek. Hij gebruikte ook een enigszins complexe DAX-code om deze look in de visual te creëren. Wat gebeurt er echter als ik DAX niet ken?
Welnu, het is nog steeds mogelijk om dit soort visuals te bereiken zonder DAX te kennen.
Stel eerst voor het veld Productdetails het filtertype in op Top N . Gebruik vervolgens Top 3 onder Show items .
Vervolgens sleept u de Marge- maatstaf van de sectie Velden naar de invoer Op waarde . Klik vervolgens op Filter toepassen .
Ik heb nu de top 3 items hier.
Dan zal ik de eerste set opnieuw maken. Ik zal het dupliceren en onderaan zetten.
Daarna verander ik de filtercriteria van Top naar Bottom . Klik vervolgens op Filter toepassen .
Als laatste heb ik het aangepast zodat het in het rapport past.
Gebruik LuckyTemplates visuele interacties voor overtuigende rapporten
Datavisualisatie Tips voor uw LuckyTemplates-rapporten
Eenvoudige visualisatietechnieken voor uw LuckyTemplates-rapporten
Conclusie
En zo kunt u visuele rapporten maken zonder geavanceerde DAX-vaardigheden. Het is duidelijk dat het niet zo moeilijk is. Je moet gewoon creatief zijn en je moet gewoon een manier vinden om het te laten werken.
Ik raad u ten zeerste aan de dingen te onderzoeken die u met de visualisaties kunt doen . Het is niet alleen het slepen en neerzetten van de visual. U moet wat tijd aan een visual besteden om mooie grafieken in uw rapport te krijgen.
Bekijk de onderstaande links voor meer voorbeelden en gerelateerde inhoud.
Proost!
Mudassir
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