Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
In deze tutorial ga ik een aantal geweldige analytische technieken doornemen die je kunt combineren en gebruiken binnen LuckyTemplates. Voor uw organisatie wilt u misschien begrijpen wat er gebeurt of wat de onderliggende aanpassingen of wijzigingen in uw gegevens en resultaten veroorzaakt. In deze zelfstudie laat ik je enkele technieken zien, zoals berekende kolommen, die je kunt gebruiken om te onderzoeken waarom je resultaten veranderen. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.
Dit is geen analyse die gemakkelijk kan worden voltooid. Het gaat erom veel van de belangrijkste pijlers en functies van LuckyTemplates te combineren om dit soort inzichten te vinden en te ontdekken. Dat is het belangrijkste dat ik wil overbrengen in deze video-tutorial.
Voor deze blogpost wil ik een aantal formules in DAX doornemen en ze op elkaar combineren. Zo kan ik berekenen waarom er bepaalde wijzigingen zijn in mijn datasets. Ik ga laten zien hoe je dit zelf kunt doen en deze formules in lagen aanbrengen of verspreiden om kwaliteitsinzichten te krijgen.
Inhoudsopgave
De kwartaal- en jaarslicer maken
Ten eerste wil ik vanuit een cumulatief perspectief zien hoe we presteren in een bepaalde periode in vergelijking met een andere periode. Vervolgens wil ik uiteenzetten waarom die verandering plaatsvindt .
In dit geval ga ik mijn kwartaal- en jaardimensie pakken en daar een slicer van maken en vervolgens Q2 selecteren. Ik breng ook mijn data en totale winst in.
Dan wil ik de winst van dit kwartaal vergelijken met het vorige kwartaal. Ik zal een tijdintelligentieberekening gebruiken, DATEADD en Datumkolom gebruiken, dan min 1 en Kwartaal. Dit is alles wat u hoeft te doen om terug te springen in de tijd naar een willekeurige tijdsperiode.
We slepen die formule naar onze tabel en zien de vergelijking tussen de totale winst in Q2 en Q1.
Als we de tabel in een grafiek veranderen, zul je zien dat het een beetje druk is en dat het ons eigenlijk geen echt inzicht geeft. U kunt dit zelfs wijzigen in een lager gedetailleerd detail; als u echter trends wilt identificeren, is cumulatief de manier om dit te doen. Wat we hier proberen te doen, is de verandering zien of de trend ontdekken. Wanneer doet die trend zich voor en waarom doet hij zich voor?
Cumulatieve winsten berekenen
Om dit te doen, moeten we het cumulatieve totaal bedenken. We maken een meting en noemen deze Cumulatieve winsten met behulp van deze formule:
Ik ga mijn cumulatieve winsten in de tabel invoeren en van daaruit kunnen we naar de cumulatieve winsten voor het afgelopen kwartaal springen .
We zullen dan de Cumulatieve Winst LQ naar onze tabel slepen en dit omzetten in een Cumulatieve Totalen grafiek .
Verschil tussen cumulatieve totalen
Het volgende dat u moet doen, is het verschil weten tussen deze cumulatieve totalen met behulp van deze formule:
En dan ga ik deze maat kopiëren en naast de eerste kaart plaatsen.
Nu kunnen we het cumulatieve verschil echt zien, maar nu wil ik nog meer informatie extraheren. We moeten nog dieper kijken en naar andere dimensies gaan. We moeten naar onze klanten en naar onze producten kijken. Waarom vinden deze veranderingen daar plaats?
Laten we de berekeningen gebruiken die we al hebben, zoals onze Totale winst en Winst van het afgelopen kwartaal . We nemen dan ook onze producten (grafiek linksonder) en klanten (grafiek rechtsonder) in onze tabel.
Misschien willen we deze een beetje herschikken of de kleuren veranderen zodat ze opvallen. De sleutel is om ze beter zichtbaar te maken, zodat het intuïtief en gemakkelijk te begrijpen is waar we naar kijken.
Als we een selectie maken in de slicer, ziet u snel waarom deze grote verschillen optreden, of wanneer een trend omhoog of omlaag gaat.
Berekende kolommen gebruiken
Wat we hebben is al goed. Maar wat als we willen begrijpen welke klanten deze verandering veroorzaken ? We kunnen een slicer maken van onze klanten en vervolgens een klant of meerdere klanten selecteren.
Helaas zijn er veel klanten en deze lijst kan maar doorgaan, vooral als we een frequente verkooporganisatie zijn. Dus misschien willen we deze klanten nog verder uitsplitsen met behulp van berekende kolommen .
Dit is waar berekende kolommen echt krachtig zijn - door ze in onze LOOKUP-tabellen te plaatsen. Laten we eens kijken naar onze klanten. Je kunt hier zien dat het er veel zijn en dat het er zelfs een stuk of honderd kunnen worden. We kunnen dit zelfs nog verder opsplitsen door hier een andere kolom te maken en deze Totale verkoop een naam te geven. Je ziet nu dat we een nummer hebben en we kunnen sorteren van hoog naar laag.
Dan kunnen we hier nog een kolom maken en deze Verkoopgroep noemen. We zullen de SWITCH-functie gebruiken , waarbij als de totale verkoop hoger is dan $ 68.000, het een geweldige klant is , als het meer dan $ 55.000 is, het een OK-klant is , en als het minder dan of gelijk is aan $ 55.000, het is een slechte klant .
Deze logica is geweldig om in uw berekende kolommen te hebben, omdat we nog een klantenfilter kunnen maken.
Met behulp van deze techniek kon ik nog verder in onze klantdatasets duiken door deze op te splitsen en deze extra dimensie toe te voegen. Ik kan tussen deze klanten inspringen, trends zien en met behulp van het klantenfilter tot inzichten komen. In Great Customers kunnen we bijvoorbeeld zien dat de divergentie in trends al vroeg plaatsvond, waar de verkopen goed waren, maar hun winsten niet zo goed als het voorgaande jaar. Dit is heel interessant.
Conclusie
Door veel verschillende technieken rond modellering en DAX-formules in LuckyTemplates te combineren, kunt u deze echt zinvolle inzichten extraheren.
Als u begrijpt hoe dit allemaal samenkomt, bent u in een veel betere positie om de juiste beslissingen te nemen en de juiste acties voor uw bedrijf te ondernemen. Met de juiste analyses en inzichten kunt u zeker uw besluitvorming verbeteren, wat uw productiviteit of winstgevendheid kan verbeteren en nog veel meer.
Ik hoop dat u door het bekijken van het voorbeeld dat ik heb laten zien heel duidelijk kunt zien dat er analytisch werk van hoge kwaliteit kan worden gedaan in LuckyTemplates en dat u ook geïnspireerd zult raken om op de een of andere manier de technieken te gebruiken die ik doorloop in uw eigen rapporten en modellen.
cursusmodule op LuckyTemplates Online te doorlopen . Er is geen training die LuckyTemplates-ontwikkelingstechnieken zo diepgaand behandelt als deze ene cursus.
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