Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Z tego samouczka dowiesz się, jak zwiększyć intuicyjność pulpitu nawigacyjnego klienta za pomocą analizy czasowej w usłudze LuckyTemplates .
Jest to drugi krok podczas tworzenia głębokiego pulpitu nawigacyjnego klienta.
Podczas tworzenia wizualizacji najprawdopodobniej będziesz musiał porównywać różne okresy czasu. Może to być porównanie skumulowanej sprzedaży z dwóch jednoczesnych lat. Musisz więc zacząć pisać bardziej złożoną lub zaawansowaną logikę w swoich formułach języka DAX .
Spis treści
Tworzenie miar inteligencji czasowej
Aby rozpocząć, utwórz kilka tabel miar, aby odwoływać się do swoich formuł. Wywołaj pierwszą tabelę Time Comparison i drugą Cumulative Totals .
Jeśli wrócisz do modelu danych, zobaczysz tabele miar. Nie mają żadnego związku z Twoim modelem danych. Więc umieść je na dole.
Możesz porównać jeden okres z innym okresem. Aby to zrobić, najpierw usuń z tabeli Koszty całkowite i Zyski całkowite . Następnie spójrz i skup się na całkowitej sprzedaży za drugi kwartał 2016 roku.
Porównanie różnych okresów
Zrób nowy środek i nazwij go Sales LY . Użyj i wprowadź Total Sales . Funkcja CALCULATE jest zawsze używana na początku formuł porównania czasu. Następnie użyj funkcji i umieść w kolumnie Data .
Jeśli przeciągniesz tę miarę w tabeli, otrzymasz sprzedaż w tym roku w porównaniu z ubiegłym rokiem.
Jeśli chcesz wrócić do sprzedaży sprzed dwóch lat, skopiuj i wklej poprzednią formułę i nazwij ją Sprzedaż 2 lata temu . Jednak zamiast używać SAMEPERIODLASTYEAR , użyj funkcji o nazwie umieść w kolumnie Dates i wróć do 2 lat.
Jeśli przeciągniesz to do tabeli, zobaczysz, że masz sprzedaż w tym okresie i sprzedaż sprzed 2 lat.
Tę tabelę można przekształcić w wizualizację, ale trudno byłoby wydobyć z niej jakikolwiek wgląd.
Zamiast tego możesz przekształcić je w sumy skumulowane, ponieważ pozwalają one łącznie identyfikować trendy w czasie. Dlatego masz tabelę miar Sumy skumulowane .
Zrób to szybko, rozumiejąc, że jest w tym pewien wzór. Możesz go ponownie użyć, kopiując i wklejając go do dowolnego posiadanego modelu lub podrzędnego w innej mierze.
Tworzenie sum skumulowanych
Utwórz miarę i nazwij ją Skumulowana sprzedaż . Następnie wpisz te funkcje:
Ta formuła tworzy te nagromadzenia podczas pracy nad datami. Funkcja zwalnia lub usuwa kontekst w tabeli dat dla wybranego wyboru.
Jeśli zmienisz ALLSELECTED na , zobaczysz, jak znacząco zmienią się wyniki. Funkcja ALL pozbywa się wszelkich dat i kontekstów. Cofa się aż do 2014 roku i zaczyna skumulowaną sumę od pierwszej daty sprzedaży.
Dzięki temu uzyskasz teraz skumulowaną sumę całkowitej sprzedaży w wybranym przedziale czasowym.
Zamień go z powrotem w stół i umieść w nim miarę. Możesz zobaczyć, że kolumna Skumulowana sprzedaż kumuluje się w czasie w dowolnym wybranym przedziale czasowym. Jeśli zmienisz przedział czasowy, zawsze zacznie się on od zera, a następnie będzie się kumulował.
Suma wzorca skumulowanej sumy i suma całkowita na końcu wyboru jest taka sama.
Możesz również zobaczyć, że w pierwszym wierszu nie ma wyniku, ponieważ pierwszego dnia tego kwartału nie ma sprzedaży.
Teraz, po utworzeniu sprzedaży skumulowanej dla tego przedziału czasowego, możesz również utworzyć sprzedaż skumulowaną za ostatni rok i dwa lata temu. Możesz skopiować i zmienić wcześniejszy takt.
Zmień tytuł i umieść miarę sprzedaży w zeszłym roku w CALCULATE .
Zrób to ponownie dla skumulowanej sprzedaży sprzed 2 lat.
Przekształcanie miar w wizualizacje
To niesamowite, jak szybko można osiągnąć ten wgląd. Teraz masz skumulowaną sprzedaż z tego roku, zeszłego roku i 2 lat temu. Jeśli pozbędziesz się innych kolumn poza tabelami skumulowanej sprzedaży i zamienisz je w wykres, uzyskasz tę oszałamiającą wizualizację.
Wniosek
Wdrażając obliczenia analizy czasowej w panelu klienta, możesz wybrać różne ramy czasowe i grupy klientów oraz zobaczyć, jak zmienia się każda wizualizacja.
Będą wyglądać bardziej przekonująco i zapewnią dobry wgląd. Używając skumulowanych kwot, możesz zobaczyć, jak kształtują się trendy w sprzedaży.
Wszystkiego najlepszego,
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.