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 zostanie przedstawiony przykładowy pulpit nawigacyjny usługi LuckyTemplates zawierający dane dotyczące transportu, wysyłki i logistyki.
Przykład, który zostanie użyty w tym samouczku, to rzeczywiste dane logistyczne pochodzące od . Możesz zobaczyć 4 różne segmenty analizy ze zdjęciami.
Spis treści
Przedstawiamy przykładowy pulpit nawigacyjny logistyki usługi LuckyTemplates
Ten przykładowy pulpit nawigacyjny przedstawia bezproblemową nawigację.
Jeśli najedziesz kursorem myszy na zdjęcie, pojawi się tekst oparty na zawartych w nim danych. W tym przykładzie najeżdżamy myszką na obrazek z ciężarówką i pojawia się słowo DROGA .
Kliknięcie obrazu spowoduje przejście do innej strony zawierającej informacje o wysyłce i transporcie produktów drogą lądową. Dostępne są również szczegółowe informacje na temat faktycznej wysyłki, takie jak waga, miejsce pochodzenia i miejsce docelowe.
Używanie filtrów do opowiadania historii
Oceniając dowolny zestaw danych, musisz zrozumieć historię, którą próbujesz opowiedzieć. Historia zmienia się w zależności od wybranych filtrów lub wymiarów .
Filtrowanie danych zależy od Twoich preferencji lub od tego, co chcesz wyróżnić. Możesz podzielić dane według lokalizacji lub firmy. W tym przykładzie dane są filtrowane w zależności od opcji transportu.
Jeśli wybierzesz segment, zobaczysz ikony nawigacji po lewej stronie pulpitu nawigacyjnego. Ikony pokażą więcej statystyk i analiz wybranego segmentu. W tym przykładzie używany jest segment Morze.
Jeśli klikniesz ostatnią ikonę, zobaczysz dane takie jak całkowity zysk, całkowity zysk %, całkowity dochód i całkowity wydatek. Zobaczysz również wizualizacje przedstawiające dane w czasie.
Jest to zestaw danych logistycznych używany w dashboardzie. Ta tabela składa się z 224 wierszy i 121 kolumn.
Jeśli chodzi o jego model danych, zobaczysz, że ma on format wodospadu , w którym tabele LookUp znajdują się na górze, a tabele faktów na dole.
Zauważysz również, że tabela Przesyłka ma relację jeden do jednego z tabelą Finanse. Innym sposobem na to jest utworzenie tabeli LookUp ze wspólną kolumną tabel faktów, ID przesyłki . Następnie utwórz relację jeden-do-wielu między tabelą odnośników a tabelą przesyłek.
W przypadku jakichkolwiek informacji logistycznych musisz mieć pozycję z identyfikatorem przesyłki, aby uzyskać informacje transakcyjne z rzeczywistych przesyłek. Tak więc kluczowymi danymi zestawu danych jest Identyfikator przesyłki.
Dzielenie danych na segmenty
W przypadku takich zestawów danych należy wyodrębnić segmenty informacji, które mają sens, i mieć tabele LookUp oraz tabele filtrujące. Rzeczy, które można łatwo zidentyfikować, stanowiłyby dobrą tabelę LookUp. Jednym z przykładów są lokalizacje , ponieważ ten zestaw danych zawiera kody zawierające miejsce pochodzenia i miejsce docelowe przesyłek.
Jeśli spojrzysz na tabelę, zobaczysz kody i nazwiska nadawców. Możesz także mieć tabelę LookUp z jednym unikalnym indeksem dla nadawców, a następnie połączyć ten indeks z powrotem z kodami nadawców. Zmniejszy to złożoność modelu i rozmiar pliku tych konkretnych danych.
Musisz także szukać kolumn z wartościami liczbowymi, ponieważ to tam będziesz tworzyć swoje miary. Możesz tworzyć proste miary do obliczania zysku, wagi i objętości, a następnie filtrować je według wymiarów tabeli LookUp.
Dodając tabele LookUp, Twój model danych będzie miał więcej tabel LookUp spływających do odpowiednich indeksów w tabeli Fakty dotyczące przesyłki.
Możesz także łączyć i upraszczać tabele faktów, wyodrębniając wszystkie wymiary tekstu do odpowiednich tabel LookUp, takich jak klienci, miejsca docelowe lub rodzaje towarów. Staną się wtedy kolumnami o unikalnych wartościach, które mogą tworzyć dodatkowe wymiary, które się z nimi wiążą. Umożliwi to również łatwe rozszerzenie przeprowadzanej analizy, na przykład wykorzystanie obliczeń analizy czasu , wzorców formuł języka DAX lub technik rankingowych .
W ten sposób tworzysz atrakcyjną analizę w usłudze LuckyTemplates. Ten raport pokazuje również wszechstronność tego, co można zrobić z dowolnym typem zestawu danych w usłudze LuckyTemplates.
Więcej przykładów pulpitu nawigacyjnego logistyki w usłudze LuckyTemplates
Możesz sprawdzić niektóre prezentacje danych logistycznych w wyzwaniu LuckyTemplates na stronie LuckyTemplates. Możesz także pobrać wszystkie pliki PBIX, jeśli chcesz ćwiczyć i uczyć się więcej technik pulpitu nawigacyjnego.
Jeśli chcesz sprawdzić, jak wygląda ten przykładowy pulpit nawigacyjny w opublikowanej wersji internetowej, przejdź do w witrynie LuckyTemplates i wybierz Logistics Dashboard .
Jeśli chcesz zmienić przeznaczenie raportu, możesz użyć modelu i zastąpić go własnym zestawem danych. W ten sposób możesz skorzystać i wykorzystać całą logikę, która została wbudowana w pulpit nawigacyjny. Możesz go również ulepszyć, modyfikując model i obliczenia oraz organizując go zgodnie z własnymi preferencjami.
Wniosek
Świetny raport z danymi zawiera najlepsze informacje i spostrzeżenia. Musi zawierać przekonujące wizualizacje, aby zapewnić użytkownikom najlepsze wrażenia z nawigacji. Wykorzystaj i zmaksymalizuj wszystkie dostępne narzędzia w usłudze LuckyTemplates, aby utworzyć raport dotyczący danych i poprawić swoje umiejętności opracowywania danych.
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.