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.
Alokacja klientów: Oparta na bieżących vs. selekcji
W tym blogu porównam istniejącą alokację klientów w magazynach lub hubach z nowo obliczoną alokacją opartą na wybranej odległości . Ten rodzaj analizy pozwala firmom dogłębnie zrozumieć rentowność klientów.
Istnieją tutaj dwa podobne zestawy danych, które są wyborem danych klienta i bieżącymi danymi klienta . Użyłem tych zestawów danych, aby wyświetlić w jednym raporcie zarówno aktualną alokację klientów, jak i nowo obliczoną alokację.
Oprócz tego dostępna jest tabela lokalizacji magazynów terminowych , którymi mogą być magazyny lub fabryki. Ta tabela została dołączona do obu tabel klientów ( sekcja Dane klienta i Aktualne dane klienta ), aby umożliwić jednoczesne wyświetlanie danych.
Spis treści
Scenariusz i konfiguracja raportu porównawczego
Wyobraź sobie, że dysponujesz infrastrukturą dostawczą, obejmującą magazyny spedycyjne, schowki na paczki lub huby do klientów.
Historycznie rzecz biorąc, alokacja rozwijała się w istniejących lokalizacjach magazynów terminowych. Pozyskano nowy biznes i nadszedł czas, aby zastanowić się, czy obecna konfiguracja jest nadal uzasadniona.
Zapoznajmy się z raportem, który wygenerowałem dla tego scenariusza .
Po pierwsze, ta mapa pokazuje aktualną alokację klientów z magazynem.
Następnie ta tabela pokazuje odległość, przychody i wymagania.
Karty te przedstawiają sumy i rozkład procentowy dla wybranej lokalizacji zapasów terminowych.
W prawym górnym rogu znajduje się karta wielozadaniowa, która nie jest filtrowana. W związku z tym pokazuje ogólny przychód i zapotrzebowanie w zbiorze danych w celach informacyjnych.
Dostępny jest również krajalnik do wybierania przyszłej lokalizacji zapasów. Z pewnością może to być magazyn, fabryka lub cokolwiek, co chcesz przeanalizować.
W rezultacie krajalnica FSL kontroluje tutaj obie mapy.
Dolna mapa wyświetla wyniki wywołane przez fragmentator Wybierz odległość .
Te środkowe karty wyświetlają przychody i żądania w oparciu o wybraną odległość. Jest to przydatne podczas analizowania różnicy między bieżącą alokacją klientów a nowo obliczoną alokacją opartą na wyborze.
Miary DAX do porównania alokacji klientów
To jest obliczenie odległości , którego użyłem w tym scenariuszu. Zwróć uwagę, że zmienne w formule zależą od sposobu skonfigurowania danych. Będziesz musiał dostosować je zgodnie z własnymi danymi, aby uzyskać właściwy wynik.
Miary rozmiaru i koloru służące do wyświetlania różnych kolorów są różne zarówno w przypadku alokacji bieżącej, jak i alokacji opartej na wyborze.
To jest bieżąca miara koloru punktu mapy dla bieżącego przydziału klientów.
Z drugiej strony jest to miara wyboru koloru punktu mapy dla alokacji klientów opartej na wyborze.
Jak widać, moje miary znajdują się w trzech osobnych tabelach. Zwykle chowam je w folderach po ukończeniu modelu. Ale podczas budowania o wiele bardziej praktyczne jest trzymanie ich pod ręką.
Wniosek
Rzeczywiście, ten przykładowy raport zapewnia potężną analizę, ponieważ możesz dokonywać wyborów w celu redystrybucji wszystkich klientów w istniejących lokalizacjach. Ucząc się obliczania środka ciężkości i analizy Huff Gravity , możesz łatwo obsługiwać różne projekty analizy lokalizacji.
Mam nadzieję, że ten blog przyczyni się do Twojej krzywej uczenia się i zwiększy świadomość tego, jak ważne jest wykorzystywanie komponentów geograficznych w Twoich danych.
Pamiętaj, że nie chodzi o zbudowanie najlepiej wyglądającego raportu, a o przykład. Na przykład dodanie inteligentnych narracji lub wykresów może ulepszyć model prezentacji na wysokim poziomie. To jednak dopiero etap analizy.
Sprawdź poniższe łącza, aby uzyskać więcej przykładów i powiązanych treści.
Dziękuję.
Paweł
Segmentacja klientów usługi LuckyTemplates: przedstawianie ruchu grupy w czasie
Techniki segmentacji klientów przy użyciu modelu danych — usługa LuckyTemplates i DAX
Analiza nowych klientów przy użyciu zaawansowanego języka DAX
Funkcje zbierania w Microsoft Power Automate
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Oceń wydajność kodu DAX w DAX Studio
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
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Jak zapisać i załadować plik RDS w R
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Powrót do pierwszych N dni roboczych — rozwiązanie języka kodowania DAX
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
Zaprezentuj spostrzeżenia przy użyciu wielowątkowej techniki dynamicznych wizualizacji w usłudze LuckyTemplates
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
Wprowadzenie do filtrowania kontekstu w usłudze LuckyTemplates
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Najlepsze wskazówki dotyczące korzystania z aplikacji w usłudze online LuckyTemplates
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Analizuj zmiany marży zysku w godzinach nadliczbowych — Analizuj za pomocą LuckyTemplates i DAX
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.