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.
Tutaj pokażę ci, jak używać funkcji AVERAGEX z DAX w LuckyTemplates. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Ucząc się i rozumiejąc, jak korzystać z tej funkcji, bardzo szybko otwierasz szereg analiz, które mogą być niezwykle wnikliwe i wartościowe.
Może chcesz obliczyć średnią sprzedaż, jaką osiągasz dziennie, miesięcznie, na klienta i tak dalej. Jest na to tyle zastosowań, że to szaleństwo.
I nie zapominaj, że możesz następnie przejść do porównań czasowych i analizy czasowej.
W tym przykładzie będziemy pracować z czymś, co można łatwo zastosować w prawie każdym modelu. Zamierzamy obliczyć średnią dzienną sprzedaż dla poszczególnych klientów za pomocą AVERAGEX z DAX.
Spis treści
Przegląd modelu danych
Zanim faktycznie obliczymy naszą średnią dzienną sprzedaż, najpierw przyjrzyjmy się naszemu modelowi danych w usłudze LuckyTemplates , abyśmy mogli mieć pojęcie, z czym pracujemy.
Mamy więc organizację, która dokonuje sprzedaży, a dane znajdują się w tabeli sprzedaży.
Ta organizacja dokonuje sprzedaży w dowolnym dniu, a dane na ten temat można znaleźć w tabeli dat.
Sprzedają każdemu konkretnemu klientowi różne produkty i mogą sprzedawać w wielu różnych regionach. Dane dla tych trzech można znaleźć osobno w tabeli klientów, tabeli produktów i tabeli regionów.
Korzystając z informacji z naszego modelu danych i już dostępnych miar, przeanalizujmy naszą łączną sprzedaż według klientów.
Nasz stół będzie wyglądał jak ten poniżej. Mamy więc łączną sprzedaż i są one uporządkowane według nazw klientów.
Następnie przekształćmy to w wizualizację. Tutaj możemy zobaczyć zarówno najlepiej, jak i najgorzej sprzedających się klientów organizacji.
Średnia sprzedaż na dzień przy użyciu AVERAGEX
Teraz możemy przyjrzeć się, ile dziennie sprzedajemy każdemu klientowi.
To, co musimy zrobić dla każdego klienta, to iteracja każdego dnia, a następnie uśrednienie kwoty sprzedaży dla tych konkretnych klientów w całym tym okresie.
Sposobem na to jest użycie funkcji AVERAGEX i VALUES w języku DAX.
Stwórzmy więc nową miarę i nazwijmy ją Średnia sprzedaż na dzień .
Następnie dodamy AVERAGEX , ponieważ potrzebujemy tej funkcji iteracyjnej. AVERAGEX będzie iterować każdego dnia.
Następnie wstawimy tam VALUES i kolumnę Date. Tak właściwie przechodzimy przez każdy dzień.
To, co robi VALUES, to tworzy wirtualną tabelę zawierającą tylko kolumnę Daty, a następnie mówi w bieżącym kontekście, którym jest konkretny klient, iteruj każdego dnia.
Następnie dodamy Total Sales . Po obliczeniu całej całkowitej sprzedaży uśrednimy ją za pomocą funkcji AVERAGEX .
Nasza formuła będzie wtedy wyglądać jak ta poniżej.
Teraz, jeśli wprowadzimy do wizualizacji średnią sprzedaż na dzień , zobaczymy średnio, ile dziennie sprzedajemy każdemu konkretnemu klientowi.
Możemy nawet włączyć etykiety danych, aby mieć wyobrażenie o średnich wartościach sprzedaży.
Patrząc Na Różne Ramy Czasowe
Kolejną fajną rzeczą, którą możemy tutaj zrobić, jest to, że możemy również zmienić ramy czasowe.
Aby to zrobić, możemy przeciągnąć nasz MonthInCalendar, aby mieć miesiąc i rok.
Następnie możemy zamienić go w krajalnicę.
Teraz możemy zobaczyć średnią dzienną sprzedaż od każdego z naszych klientów w danym miesiącu i roku.
Naprawdę fajne jest to, że jest to dynamiczny sposób patrzenia na te obliczenia.
Jak widać na poniższym obrazku, gdy wybierzemy sierpień 2014 r., wizualizacja przedstawia dane dla tego przedziału czasowego.
Teraz, gdy wybierzemy wrzesień 2014 r., nasza wizualizacja przedstawia średnią dzienną sprzedaż według klientów w tym przedziale czasowym.
Przegląd procesu
Aby naprawdę zrozumieć, jak działają tutaj funkcje AVERAGEX i VALUES, szybko przejrzyjmy, co dzieje się w naszym przykładzie.
Najpierw przekształćmy naszą wizualizację w tabelę, aby miała większy sens.
I znowu rzućmy okiem na naszą formułę.
Teraz mamy tutaj naszych różnych klientów. Na przykład dla Korporacji Burt's iterujemy każdego dnia. To jest w styczniu 2015 r., ponieważ mamy to zaznaczone w naszym krajalniku. Następnie obliczamy całkowitą sprzedaż dla każdego dnia.
Po obliczeniu wszystkich dziennych sprzedaży pojawia się AVERAGEX i uśrednia je.
I tak dzieje się z każdym klientem, którego mamy w tym konkretnym przykładzie.
Gdy zmienimy ramy czasowe, powiedzmy luty 2015 r., wykona te same obliczenia, ale tym razem w ramach nowych ram czasowych.
Jeśli nie wybraliśmy żadnego przedziału czasowego, będzie on przechodził przez każdy dzień w tabeli dat.
Używanie tej samej formuły AVERAGEX w innym wymiarze
Inną rzeczą, którą możemy tutaj zrobić, a która znowu uznasz za naprawdę fajną, jest użycie dokładnie tej samej formuły w innym wymiarze.
Najpierw zduplikujmy naszą tabelę Średnia sprzedaż na dzień .
Następnie przyjrzyjmy się średniej dziennej sprzedaży dla każdego miasta.
I tak po prostu, nasza tabela jest teraz posortowana według miasta.
Potem znowu jest dynamiczna. Obecnie pokazujemy dane za luty 2015 r.
Jeśli klikniemy na marzec 2015, nasza nowa tabela pokaże również średnią sprzedaż na dzień, przedstawioną według miasta, w wybranym przez nas przedziale czasowym.
Moglibyśmy zrobić to ponownie w każdym wymiarze, jaki mamy. Użyjemy dokładnie tej samej formuły i będzie ona działać idealnie dla wszystkich tych wymiarów.
Wniosek
W tym poście zobaczyliśmy, jak obliczyć średnią dzienną sprzedaż dla poszczególnych klientów za pomocą AVERAGEX z DAX, w połączeniu z funkcją WARTOŚCI.
Aby uzyskać więcej samouczków dotyczących funkcji języka DAX, skorzystaj z poniższych łączy.
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.