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.
Niedawno prowadziłem warsztaty dotyczące zarządzania łańcuchem dostaw i chcę omówić kluczowe spostrzeżenia z sesji. Ten samouczek może być bardzo pomocny, jeśli masz kontakt z tego rodzaju analizami w usłudze LuckyTemplates. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Zarządzanie łańcuchem dostaw odbywa się w ramach określonej operacji biznesowej, która obejmuje przepływ towarów i usług .
Cykl sprzedaży obejmuje zamówienie, wysyłkę i dostawę produktów.
Podczas przeprowadzania tej analizy w usłudze LuckyTemplates możesz znaleźć wiele danych. Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z usługi LuckyTemplates, takie rzeczy mogą być mylące, zwłaszcza jeśli musisz uporządkować swój model wokół wielu dat, aby wyodrębnić wiele szczegółowych informacji .
Spis treści
Tworzenie nieaktywnych relacji w modelu
Najważniejszy wgląd z perspektywy łańcucha dostaw obejmuje czas między zakupem produktów a faktyczną ich sprzedażą. Dlatego ważne jest, aby znać średni czas między datą zakupu a datą wysyłki . Dzięki temu wglądowi możesz określić zapasy dostępne w magazynie przez określony czas.
Ponadto niezbędna jest również znajomość przejścia między Datą zamówienia a Datą dostawy . Tego rodzaju dane są przydatne z punktu widzenia zarządzania zapasami.
W tym samouczku nauczę Cię, jak uzyskać ważne informacje dotyczące zarządzania łańcuchem dostaw. Wszystko to tylko kwestia zastosowania odpowiednich technik modelowania i poprawnych formuł usługi LuckyTemplates.
Pierwszą ważną rzeczą, którą chcę zalecić, jest zachowanie prostoty poprzez utworzenie tylko jednej tabeli dat .
Aby uzyskać wgląd między datami z innych tabel, musisz utworzyć nieaktywną relację z tabelą faktów. Gdy masz wiele kluczowych dat, możesz utworzyć wiele nieaktywnych relacji. Wszystkie te nieaktywne relacje powinny wrócić do tabeli Daty .
Gdy zrobisz to w ten sposób, zdasz sobie sprawę, jak proste są te rzeczy. Możesz po prostu domyślnie tworzyć nieaktywne relacje, takie jak te w usłudze LuckyTemplates.
Następną rzeczą, której cię nauczę, jest formuła, której musisz użyć, aby uzyskać ważny wgląd w inwentarz.
Technika pracy nad wydarzeniami w toku
Następną logiczną rzeczą do zrobienia jest utworzenie podstawowych miar w folderze Kluczowe miary. Obejmuje koszty , marże netto , przychody , transakcje i inne.
Kluczem do analizy spostrzeżeń w czasie jest użycie techniki zwanej Events in Progress (Zdarzenia w toku) . Jest to połączenie formuł języka DAX, które umożliwia uzyskanie niezbędnych informacji. Jest to technika bardzo wielokrotnego użytku.
Dzięki tej formule możesz zobaczyć, co jest uważane za otwarte zapasy w danym dniu. W tabeli Inwentarz w toku według daty i kodu magazynu można przeglądać dane różnych magazynów w danym dniu. Można sprawdzić, czy są jakieś zamówienia z datą zamówienia mniejszą niż data bieżąca i zamówienia z datą wysyłki większą niż data bieżąca .
W danych wyróżnionych powyżej możesz zobaczyć zapasy, które zostały zamówione, ale nadal muszą zostać wysłane. Możesz również wyświetlić odpowiednie magazyny, w których możesz pobrać i wysłać produkty do właściwej lokalizacji.
Optymalizacja zapasów we właściwych lokalizacjach geograficznych jest zawsze ważna, aby nie trzeba było wysyłać do kilku lokalizacji. Jest to ważna technika zarządzania łańcuchem dostaw, którą należy wziąć pod uwagę i zastosować. Ta technika może również pomóc w ustaleniu, czy masz wystarczającą ilość zapasów na potrzebne dostawy.
Inne formuły, takie jak Dostawa w toku lub Zamówienie w toku, używają tego samego wzorca formuły. Wystarczy użyć go w połączeniu z modelem. Jeśli nie masz nieaktywnej relacji w modelu, formuła nie zadziała.
Korzystanie z funkcji USERELATIONSHIP
Po zapoznaniu się z nieaktywnymi relacjami danych następnym pytaniem jest, jak właściwie wyodrębnić te dane? Na przykład, jak patrzysz na przychody według daty zamówienia?
Ponieważ kontekst daty nie działa automatycznie w nieaktywnych związkach, musisz je najpierw włączyć. Aby to zrobić, musisz użyć funkcji .
Oto jak to wygląda:
Za pomocą funkcji USERELATIONSHIP można włączyć nieaktywną relację między kolumną Data w tabeli Daty a kolumną Data w tabeli Sprzedaż . Następnie możesz rzucić okiem na tabelę Przychody według daty zamówienia według daty .
Ponieważ przykładowe dane są dynamiczne, możesz po prostu spojrzeć na konkretny magazyn i sprawdzić, ile zapasów jest otwartych w danym momencie. W tabeli Inwentarz w toku według daty i kodu magazynu można również zobaczyć, jak dynamiczne są liczby w zależności od pory roku. Dane inwentaryzacyjne mają swoje własne przypływy i odpływy i właśnie tam może się przydać analiza czasowa.
Wgląd w zarządzanie zapasami dzięki usłudze LuckyTemplates: Porównanie zapasów ze sprzedażą
Transformacyjna rola Big Data w różnych branżach
Trzy nowe prezentacje usługi LuckyTemplates dostępne w LuckyTemplates
Wniosek
Jak już wspomniałem, z tego wglądu możesz także przejść do technik inteligencji czasowej, ale to już temat na inny samouczek.
Chciałem tylko podkreślić tę technikę zarządzania łańcuchem dostaw, która jest idealna do analizy typów łańcuchów dostaw. Możesz także użyć tej techniki w wielu różnych scenariuszach, w których istnieje wiele dat. Nie ogranicza się to tylko do scenariusza, który omówiłem.
Mam nadzieję, że wiele nauczyłeś się z tego samouczka i zastosujesz go we własnej analizie. Nie możemy się doczekać, aby udostępnić Ci więcej treści.
Do następnego razu!
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.