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.
Hej wszystkim, mam dla was ciekawy wgląd! W tym artykule omówię analizę Pareto i pomogę Ci zidentyfikować 20% Twoich największych klientów . Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Nie tylko chcemy przebić się przez górne 20% w porównaniu z dolnymi 80%, ale chcemy również zagłębić się w te najlepsze 20% i zrozumieć, DLACZEGO znajdują się w tej kategorii.
Być może istnieje jakieś szczególne zachowanie klientów, które moglibyśmy zidentyfikować. Możemy go użyć do replikacji wśród innych segmentów klientów w naszej działalności w celu zwiększenia sprzedaży lub przychodów klientów .
Ten samouczek powstał na podstawie pytania zadanego na forum LuckyTemplates na temat reguły Pareto. Jeśli nie znasz analizy Pareto, jest to po prostu inna nazwa reguły 80/20. Zasada ta sugeruje, że 80% przychodów firmy pochodzi z 20% klientów lub produktów, które sprzedajesz.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o regule Pareto, możesz sprawdzić ten poprzedni samouczek , który się z nią wiąże.
W tym samouczku chcę sprawdzić, ile sprzedaży pochodziło od 20% najlepszych klientów . Chcę również podkreślić, ilu klientów było częścią tych 20%. Dodatkowo pokażę ci, jak wyodrębnić te dane i uzyskać tę wspaniałą wizualizację poniżej.
Następnie pokażę dynamicznych klientów i ich sprzedaż w oparciu o dowolny stan.
Spis treści
Opracowanie formuły dla 20% najlepszych klientów
Teraz przejrzyjmy rozwiązanie, abyś mógł zobaczyć, jak to naprawdę działa. Oto przepis na osiągnięcie najlepszych 20% informacji o klientach.
Szukam tylko klientów, którzy kupili u nas w określonym przedziale czasowym. Pamiętaj, że nie patrzymy za każdym razem na cały podzbiór klientów.
Dynamicznie chcę mieć możliwość zmiany przedziału czasowego i ustalenia 20% najlepszych klientów w tym okresie w określonym stanie. Muszę więc po prostu wybrać dowolny stan w raporcie, aby znaleźć inny zestaw klientów dla innych kontekstów.
Ta kalkulacja jest wyjątkowa, ponieważ muszę zaimplementować unikalne rzeczy. Po pierwsze, mam do czynienia z kontekstem klienta. Potrzebuję tylko klientów, którzy kupili u nas, więc muszę spojrzeć na całkowitą sprzedaż. To jest powód, dla którego użyłem instrukcji .
Teraz następuje prawdziwa ocena. Ta pewna część formuły usuwa kontekst dla każdego klienta.
Następnie pobiera całkowitą liczbę unikalnych klientów i mnoży ją przez 0,20 (20%). Jeśli aktualna pozycja danego klienta jest mniejsza niż liczba unikalnych klientów pomnożona przez 0,20 , zwróci Total Sales . Tylko w ten sposób możemy sprawić, by formuła działała.
Podsumowując, funkcja musi usunąć kontekst klienta i uszeregować wszystko tylko na podstawie całkowitej sprzedaży . Następnie, jeśli liczba klientów jest mniejsza niż łączna liczba unikalnych klientów powiększona o iloczyn razy 0,20 , zwraca wartość Total Sales .
Obliczanie unikalnych klientów do analizy Pareto
Wróćmy teraz szybko do formuły dotyczącej unikalnych klientów .
Ta formuła oblicza odrębną liczbę klientów w kontekście miesięcznym. Ponadto formuła ocenia każdego klienta w kolumnie Nazwa klienta .
Jeśli spróbujemy zmienić stan np. NJ na New Jersey, to widać, że liczba unikalnych klientów również zmienia się dynamicznie.
Innym przydatnym spostrzeżeniem jest to, że możesz zmienić ten raport na 30% lub 50% najlepszych klientów . Możesz także uczynić go dynamicznym, używając fragmentatora dla wszystkich tych wartości procentowych. Po prostu zmień liczbę, którą chcesz pomnożyć, na 0,30 lub 0,50.
Wdrażanie zasady Pareto (80/20) w analizie LuckyTemplates
Przewidywanie, kiedy Twoi klienci dokonają kolejnego zakupu w usłudze Power BI
Analiza nowych klientów przy użyciu zaawansowanego języka DAX
Wniosek
Możliwość przeprowadzania analizy Pareto w usłudze LuckyTemplates wymaga bardziej zaawansowanej logiki niż proste obliczenia, które można wykonać.
Jeśli uda nam się osiągnąć ten wgląd, jest wiele obszarów, w których możemy to zastosować – na przykład w naszej strategii sprzedaży lub strategii marketingowej. O tym jest ten samouczek.
Mam nadzieję, że spodoba ci się przeglądanie tego samouczka.
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.