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.
W tym samouczku dowiesz się, jak dodawać elementy do analizy dostawców w pulpitach nawigacyjnych zarządzania zapasami przy użyciu formuł języka DAX.
Poprzednie blogi omawiały, jak skonfigurować model danych i kod używany do uzyskiwania analizy zmiany kolejności zapasów. Kolejnymi szczegółami, na których należy się skupić, są tabele dostawców.
Masz wielu różnych dostawców i powinieneś wiedzieć, ile masz zapasów dla każdego z nich. W ten sposób zawęziłeś dostawców do pierwszej piątki.
W tej części przedstawiono inną koncepcję lub wzorzec, które można wykorzystać w formułach języka DAX. Musisz tylko zrozumieć, jak wykorzystać to w swoich modelach, aby szybko i skutecznie uzyskać cenne informacje.
Spis treści
Dostawcy według jednostek magazynowych
Utwórz nową miarę i nazwij ją 5 największych dostawców według jednostek magazynowych . Następnie użyj funkcji i wpisz Ilość zapasów .
W innym wierszu dodaj funkcję i wprowadź 5 , aby zwrócić pierwszą piątkę. Użyj funkcji , a następnie zamów ponownie, korzystając z ilości zapasów. Ta instrukcja ALL uwalnia kontekst od dostawców. Musisz więc przywrócić zawartość za pomocą funkcji .
Jeśli przeniesiesz go do wykresu, pokaże ci tylko 5 wartości. Wymazuje wszystkich, którzy nie są w pierwszej piątce.
Sprzedawcy według wartości zapasów
Następnie skopiuj poprzednią miarę i zmień ją, aby uzyskać 5 największych dostawców według wartości zapasów.
Umieść to na wykresie, a otrzymasz kolejną wnikliwą wizualizację.
Model i analiza decyzji zakupowych w usłudze LuckyTemplates
Insights w zakresie zarządzania zapasami w usłudze LuckyTemplates: porównywanie zapasów ze sprzedażą
Wniosek
Technika analizy dostawcy omówiona w tym samouczku jest prosta, ale może zapewnić wgląd, który stanowi ogromną wartość dodaną do raportów zarządzania zapasami.
Dzięki krokom zaimplementowanym zgodnie z poprzednimi samouczkami pulpit nawigacyjny zawiera teraz wszystkie potrzebne informacje i logikę. Następną rzeczą do zrobienia jest poprawne poprawienie i sformatowanie wszystkich elementów w raporcie. Następne samouczki omówią tę lekcję.
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.