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 opisano kilka technik segmentacji danych w oparciu o dowolne miary, które można łatwo zastosować w raportach.
Segmentacja danych to wyjątkowy sposób patrzenia na dane. Korzystając z tej techniki, możesz łatwo wyodrębnić najlepsze i najgorsze dane dotyczące sprzedaży.
Kilka kursów i zasobów do pobrania na temat segmentacji jest dostępnych w kilku miejscach treści takich jak forum pomocy i portal internetowy. Możesz łatwo sformatować te zasoby, aby dopasować je do danych, które chcesz podzielić. Zasoby te są dostępne po przejściu na określony kurs lub rozszerzeniu członkostwa.
Przede wszystkim przejdź do strony . W tym miejscu możesz zadawać różne pytania dotyczące usługi LuckyTemplates. Możesz także przeszukiwać wszystkie treści i kursy dostępne w portalu.
Jeśli chcesz wyszukać zawartość, kliknij baner Jak wyszukiwać zawartość .
Na stronie forum kliknij baner LuckyTemplates Online , aby wyświetlić wszystkie samouczki, które są powiązane z różnymi kursami.
Jeśli chcesz wyszukać coś konkretnego, na przykład segmentację, po prostu wpisz dowolną pokrewną pracę, np. „segment”. Następnie w wynikach można zobaczyć wiele powiązanych kursów i filmów.
W tym samouczku użyję pliku Grouping and Segmenting w/Dax . Ale jak już wspomniałem, musisz uaktualnić swoje członkostwo, aby faktycznie uzyskać dostęp do jakichkolwiek zasobów.
Jak widać, dostępnych jest jeszcze wiele innych przykładów. Istnieje około 270 przykładów, które można w jakiś sposób wykorzystać lub ulepszyć. Oznacza to po prostu, że istnieje wiele różnych technik segmentacji danych, których można użyć .
Spis treści
Przykład technik segmentacji danych
Po pobraniu raportu możesz wyświetlić go w programie LuckyTemplates Desktop.
Ale zanim zacznę samouczek, chciałem tylko polecić wypróbowanie tych motywów tutaj, które mogą naprawdę poprawić wizualnie twoją stronę.
Przyjrzyjmy się teraz raportowi Dynamiczne grupowanie/segmentacja . Jak widać, ustawiłem grupowanie dla Low , Mid i High . Mam też tabelę, w której ustawiam minimalne i maksymalne wartości segmentacji.
Na wykresie Margin Group Profits by Group widać, że klienci są pogrupowani zgodnie z ich marżami.
Możesz także spróbować czegoś innego i pogrupować klientów na podstawie innych liczb, takich jak zyski. Aby to zrobić, po prostu skopiuj formułę, a następnie zmień kolejność parametrów lub danych wejściowych w jej obrębie.
Inną techniką segmentacji danych, którą możesz zastosować, jest grupowanie klientów na podstawie ich zysków. Możesz także segmentować sklepy na podstawie ich sprzedaży lub segmentować sprzedawców według ich wyników w porównaniu z benchmarkiem. Możesz łatwo zastosować te techniki segmentacji danych, o których wspomniałem, używając podobnych wzorców.
Pierwszą rzeczą, którą musisz zrobić, to po prostu utworzyć tabelę, która wskazuje pogrupowania, a także wartości minimalne/maksymalne.
Jeśli chcesz podzielić klientów lub sprzedawców na podstawie ich wyników w porównaniu z budżetami, możesz mieć wysoki procent budżetu w stosunku do średniego procentu przekroczenia budżetu. Dlatego ważne jest określenie zakresów i miejsca ugrupowań.
Możesz także opracować tabelę, która jest generowana na podstawie wydajności w stosunku do budżetu. Jeśli kwota budżetu jest większa lub równa minimum i mniejsza lub równa maksimum, zostanie uwzględniona w grupie. Różni sprzedawcy zawsze trafiają do jednej odpowiedniej grupy asortymentów.
Technika segmentacji danych obejmująca wymiary i ranking
Nadal istnieje wiele rzeczy, które można zrobić w usłudze LuckyTemplates w zakresie segmentacji danych ze względu na jej elastyczność. Na przykład możesz wrócić do forum LuckyTemplates i wybrać inny przykład, taki jak segmentowanie wymiarów na podstawie rankingu.
Jeśli klikniesz odpowiedni link, możesz wyświetlić wszystkie powiązane filmy i samouczki. Konkretny przykładowy film poniżej działa najlepiej, jeśli chcesz przeprowadzić segmentację na podstawie rankingu.
Poniższy przykład pokazuje grupowanie na podstawie pozycji w rankingu w porównaniu z bezpośrednimi liczbami, takimi jak zyski, przychody lub marże.
Wspomniana technika segmentacji danych zapewnia rodzaj analizy, który nie jest dostępny przy użyciu surowych danych . Ta technika prowadzi analizę głębiej do kluczowych spostrzeżeń.
Ponadto przykład wykorzystuje inną technikę samą w sobie. Grupuje miasta na podstawie ich rankingu pod względem zmiany marży.
W formule użyłem funkcji i zrobiłem trzy segmenty dla grupy miast.
Jeśli ranking sprzedaży miasta w regionie jest wyższy niż 35, oznacza to, że znajduje się w najgorszej grupie. Jeśli jest większy niż 10, to jest w grupie OK . Wreszcie, jeśli ranking sprzedaży miasta regionu jest mniejszy niż równy 10, znajduje się w grupie Najlepszy .
Rzuć okiem na położenie tabeli Regiony w tabeli przeglądowej modelu.
Jak widać w kolumnach wewnątrz samej tabeli, stworzyłem ranking oparty na sprzedaży dla wszystkich różnych regionów i miast. Możesz zobaczyć dane na ten temat w kolumnie City Sales Rank .
Dodatkowo odniosłem się do tabeli Regiony , aby uzyskać kolumnę Łączna sprzedaż na miasto . W ten sposób uzyskałem wartości grupowania w kolumnie City Group . Na koniec ustawiłem wizualizację, aby łatwo zobaczyć segmentację danych na podstawie poszczególnych miar.
Techniki segmentacji klientów przy użyciu modelu danych — LuckyTemplates i DAX
Segmentacja dynamiczna: Jak podzielić klientów na grupy przy użyciu zaawansowanego języka DAX
LuckyTemplates Segmentacja klientów: Prezentacja ruchu grupy w czasie
Wniosek
Mamy nadzieję, że po obejrzeniu tych dwóch przykładów możesz zobaczyć wiele sposobów grupowania danych. Możesz skorzystać z wielu wspaniałych zasobów, które są dostępne w LuckyTemplates Online i poprzez różne kanały treści na stronie internetowej, w szczególności na forum. LuckyTemplates Forum stało się centralnym elementem interakcji członków z nami.
Polub ten film, jeśli spodobał Ci się i nauczyłeś się kilku dobrych pomysłów z tego samouczka. Mam nadzieję, że wy również nie możecie się doczekać kolejnych treści, które pojawią się już wkrótce.
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.