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.
Na tym blogu pokażę, jak można porównywać dane z różnych przedziałów czasowych w ramach tej samej wizualizacji. Możesz uzyskiwać niesamowite szczegółowe informacje w usłudze LuckyTemplates, korzystając z tej wspaniałej techniki w języku DAX związanym z czasem. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Odkryłem to podejście z . Jeden z członków faktycznie zasugerował tę technikę jako rozwiązanie pytania o to, jak postępować z określonym raportem giełdowym i porównywać dane. Spójrzmy na przykładowe dane podane na forum.
Spis treści
Dwa różne przedziały czasowe dla tej samej daty
Raport giełdowy, o którym mowa, został zaprojektowany w celu pokazania stanu zapasów na koniec miesiąca za ostatnie 6 miesięcy w oparciu o tabelę historii zapasów .
Raport umożliwia przeglądanie danych w określonych ramach czasowych za pomocą fragmentatora dat. Zasadniczo możesz zobaczyć wszystko przed datą na krajarce.
Użytkownik chce zmaksymalizować ilość spostrzeżeń usługi LuckyTemplates, które może uzyskać, przeglądając wyniki z bieżącej daty i porównując je z innymi ramami czasowymi . Ale chce też zobaczyć dłuższy okres dla tego drugiego przedziału czasowego .
Oto problem. Na stronie raportu występuje naturalny kontekst, który utrudnia to wykonanie. Musi istnieć inne rozwiązanie niż tylko używanie filtrów na poziomie strony usługi LuckyTemplates.
Spójrzmy na problem za pomocą wykresu liniowego.
W przypadku zwykłych filtrów dwa różne przedziały czasowe będą wyglądać jak na poniższej wizualizacji. Niebieska i żółta linia przedstawiają te same daty, ale z różnych ram czasowych.
Nasz użytkownik chce pokazywać tylko pierwszy zestaw punktów danych do określonego momentu, jednocześnie pokazując drugi zestaw punktów danych w dłuższym przedziale czasowym . Oznacza to, że niebieska linia będzie musiała być znacznie krótsza niż żółta. Niebieska linia zasadniczo przestaje wyświetlać dane w pewnym momencie.
W pewnym sensie można to postrzegać w kategoriach prognozy. To jak rzutowanie danych w przyszłość na drugi przedział czasowy, ale wyświetlanie danych tylko do pewnego punktu w bieżącym przedziale czasowym.
Korzystanie z dwóch tabel dat
Strategia sugerowana na forum polega na użyciu dwóch tabel dat . Pierwsza tabela dat będzie reprezentować niebieską linię, podczas gdy druga będzie reprezentować żółtą linię na wizualizacji .
Tabela historii akcji jest tabelą faktów w tym modelu. Tabela 1st Dates ma aktywny związek z Historią zapasów .
Ale tabela Dates2 ma również aktywny związek z tabelą faktów . Oznacza to, że naturalny kontekst będzie pochodził z tych dwóch miejsc . To jest klucz do tego rozwiązania.
Trzeba pamiętać, że ramy czasowe zależą od krajalnicy. Oznacza to, że fragmentator określa dane pokazane przez linie.
Patrząc na to, co dzieje się za pierwszą linią, zobaczysz prostą funkcję zastosowaną do Historii zapasów.
Jeśli chodzi o drugą linię, stosowana jest funkcja inteligencji czasowej .
Jest to podstawowy wzorzec analizy czasowej, który wykorzystuje funkcję w tabeli Historia zapasów. Następnie używa odwołując się do tabeli Dates2.
Chociaż nie używamy tabeli 1st Dates i używamy tylko 2nd, obie nadal będą widoczne w wizualizacji . Dzieje się tak, ponieważ obaj mają aktywne relacje z tabelą faktów . Za każdym razem, gdy zastosowany zostanie filtr, obie tabele dat również zostaną przefiltrowane.
Teraz możesz także uprościć elementy w swoim modelu. Na przykład możesz wybrać tylko kolumnę Data i pozbyć się pozostałych.
Jak pracować z wieloma datami w usłudze LuckyTemplates
Zliczanie klientów w czasie za pomocą DISTINCTCOUNT w usłudze LuckyTemplates
Jak zbierać zaznaczenia fragmentatora usługi LuckyTemplates do wykorzystania w ramach innych działań
Wniosek
To był wyjątkowy sposób na porównanie danych z dwóch różnych przedziałów czasowych. Otwiera inne możliwości uzyskiwania jak największej liczby spostrzeżeń usługi LuckyTemplates.
Takie podejście można zastosować na przykład podczas pracy z budżetowaniem lub analizą scenariuszy . Możesz uruchomić różne scenariusze w różnych ramach czasowych i spróbować zobaczyć oczekiwane zwroty. To pokazuje, jak wiele możesz zrobić z LuckyTemplates, jeśli dodasz trochę kreatywności do swojego podejścia.
Wszystkiego najlepszego,
***** Nauka LuckyTemplates? *****
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.