Modelowanie danych w usłudze LuckyTemplates przy użyciu tabel pomocniczych

Podczas przeprowadzania analizy naszego modelu możemy chcieć znaleźć wgląd, który nie jest powiązany z niczym w naszych tabelach. I tu pojawia się koncepcja wykorzystania tabel pomocniczych do modelowania danych w usłudze LuckyTemplates.

Tabele pomocnicze nie mają żadnego związku z naszymi tabelami, ale możemy ich użyć do obsługi wizualizacji w naszych raportach. 

Spis treści

• Przykładowy scenariusz modelowania danych w usłudze LuckyTemplates
• Tworzenie tabeli pomocniczej do modelowania danych w usłudze LuckyTemplates
• Tworzenie tabel miar na potrzeby modelowania danych w usłudze LuckyTemplates
• Tworzenie niestandardowych wizualizacji w LuckyTemplates
• Wniosek

Przykładowy scenariusz modelowania danych w usłudze LuckyTemplates

W tym przykładzie utworzymy tabelę pomocniczą dla naszej tabeli Klienci . Możemy nałożyć na tę tabelę pomocniczą informacje. Następnie uruchom logikę DAX, aby utworzyć wizualizacje, które nie są możliwe z tym, co mamy obecnie w naszej tabeli Customers . 

W naszym widoku raportu mamy wizualizację, która pokazuje łączną liczbę transakcji każdego klienta. W tym przykładzie najwyższa transakcja od klienta to 33 .

Wtedy najniższy jest 8 .

Na przykład chcemy stworzyć wizualizację, która pokazuje częstotliwość naszych klientów na podstawie ich transakcji. Jest to wizualizacja, która pokazuje całkowitą sprzedaż naszych klientów o wysokiej, średniej i niskiej częstotliwości, która nie istnieje nigdzie w naszym modelu. To, co możemy zrobić, to stworzyć tabelę, która będzie zawierała te częstotliwości, abyśmy mogli przeprowadzić przez nią logikę.

Tworzenie tabeli pomocniczej do modelowania danych w usłudze LuckyTemplates

Istnieją różne sposoby tworzenia tabeli. W tym przykładzie użyjmy opcji Wprowadź dane na karcie Narzędzia główne . 

Nazwijmy tę tabelę jako „ Częstotliwość zakupów ”. Następnie ustaw pierwszą kolumnę jako Grupa częstotliwości i dodaj wartości częstotliwości jako Wysoka , Ok i Niska . Dodaj również kolumny Min i Max . W naszej obecnej tabeli mówimy, że nasi klienci o wysokiej częstotliwości powinni mieć co najmniej 25 – 40 transakcji. Klienci o średniej częstotliwości powinni mieć 15 – 25 transakcji, a klienci o niskiej częstotliwości to ci, którzy mają tylko 0 – 15 transakcji.

W widoku relacji umieścimy naszą dodaną tabelę Częstotliwości zakupów po prawej stronie. Dzieje się tak dlatego, że tabela Częstotliwości zakupów jest tabelą pomocniczą . Kolumny utworzone w tej tabeli nie mają żadnego związku z żadnymi tabelami w naszym modelu danych. Użyjemy tego tylko do uruchomienia logiki języka DAX w celu obsługi wizualizacji, które chcemy utworzyć w naszych raportach. 

Tworzenie tabel miar na potrzeby modelowania danych w usłudze LuckyTemplates

Oprócz tabeli Częstotliwość zakupów utwórzmy również inną tabelę za pomocą opcji Wprowadź dane . Nazwijmy to Grupowanie dynamiczne . Następnie utworzymy miarę wewnątrz tej tabeli.

Zmień nazwę miary na tabelę Sales by Frequency Group . Możesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu tabel miar, korzystając z tego łącza .

Do naszego pomiaru użyjemy kodu DAX, który jest dość skomplikowany. Ta miara oblicza łączną sprzedaż każdego z klientów w tabeli Klienci . Określa, czy ich łączna liczba transakcji mieści się w zakresie wartości MIN i MAX tabeli Częstotliwość zakupów , która jest tabelą pomocniczą, którą utworzyliśmy. 

Kluczową rzeczą jest tutaj to, że tabela Częstotliwość zakupów nie ma żadnego związku z naszą tabelą Klienci ani żadnymi innymi tabelami. Jednak tworząc logikę przy użyciu miary i kodu DAX, możemy teraz używać jej do obsługi lub tworzenia wizualizacji z naszymi innymi tabelami.

Tworzenie niestandardowych wizualizacji w LuckyTemplates

Aby utworzyć żądaną wizualizację, wystarczy przeciągnąć kolumnę Grupa częstotliwości z naszej tabeli Dynamic Grouping na nasze płótno.

Następnie przeciągniemy naszą miarę Sprzedaż według grupy częstotliwości do naszej grupy częstotliwości na kanwie.

W rezultacie mamy teraz wizualizację, która pokazuje nam całkowitą sprzedaż klienta z wysokich, niskich i średnich częstotliwości ( Ok ).

Następnie możemy przekształcić to w wizualizację wykresu pierścieniowego. Następnie zobaczymy, że w oparciu o logikę, którą stworzyliśmy za pomocą naszej tabeli pomocniczej, większość naszych klientów mieści się w średnim zakresie ( ok) częstotliwości.  

Ma to sens, ponieważ jeśli sprawdzimy łączną liczbę transakcji naszych klientów, większość z nich ma około 20-21 transakcji.

To mieści się w średnim zakresie częstotliwości 15-25 ( Ok ) w oparciu o naszą tabelę pomocniczą ( Grupa Częstotliwości ).

Możemy również utworzyć inną wizualizację, przeciągając miarę ( Sales by Frequency Group ) do naszej wizualizacji Customer Names …

… oraz kolumna Grupa częstotliwości z naszej tabeli pomocniczej ( Częstotliwość zakupów ).

W rezultacie wizualizacja wyświetla teraz nazwy klientów, ich łączną sprzedaż i częstotliwość transakcji. 

Jeśli chcemy, możemy następnie przekonwertować tę wizualizację na wykres słupkowy .

Na koniec mamy te wizualizacje dla Sprzedaż według grup częstotliwości według nazw klientów i grup częstotliwości oraz Sprzedaż według grup częstotliwości według grup częstotliwości.

Wniosek

Podsumowując, udało nam się stworzyć tabelę pomocniczą i wykorzystać ją do modelowania danych w LuckyTemplates. Oto kilka potężnych technik, które możemy osiągnąć, korzystając z tabel pomocniczych.

Teraz zastanów się, jak możemy tutaj rozwinąć logikę. W tym przypadku wyodrębniliśmy transakcje, ale możemy to zrobić również dla innych obliczeń dla grupy osób w sprzedaży, marżach, wzroście i wielu innych.

Mam nadzieję, że udało Ci się dostrzec logikę i znaczenie korzystania z tabel pomocniczych . Ponownie, służą wyłącznie do wspierania logiki i wizualizacji, które chcemy stworzyć, i możemy ich używać na różne sposoby. Dzięki temu możesz dodawać fantastyczne techniki analityczne do swoich własnych modeli.

Wszystkiego najlepszego,