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 pokazuję, jak utworzyć zbiorczą wizualizację w usłudze LuckyTemplates, przedstawiającą skumulowane wyniki w porównaniu z celami lub budżetami. To naprawdę dobra wizualizacja do pokazania rzeczy w czasie. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Ale w tym przykładzie chcę pokazać wyniki tylko do dzisiejszej daty lub do ostatniej daty sprzedaży, której dokonaliśmy teraz. Będziemy więc generować skumulowane wyniki tylko do pewnego momentu .
To jest przykład budżetowania z jednego z . Jest to naprawdę odpowiedni przykład, jeśli przeprowadzasz analizę porównawczą w czasie i patrzysz na trendy w czasie jako skumulowaną sumę w usłudze LuckyTemplates.
Poniżej znajduje się opis konkretnego scenariusza.
Chcesz przeanalizować swoje wyniki do określonej daty w porównaniu z wynikami otrzymanymi w zeszłym roku, ale z powodu niedopasowania danych możesz mieć wyniki, które wyglądają, jakby istniały w przyszłości, kiedy te daty jeszcze nie nadeszły .
Wykorzystanie tej prostej techniki, którą omówiłem w tym samouczku, pozwala stworzyć wizualizację, która wygląda bardziej realistycznie, na przykład w której widoczne są tylko wyniki do ostatniej daty sprzedaży .
Spis treści
Skumulowana sprzedaż a skumulowane budżety
Na wizualizacji skumulowana sprzedaż (wartości rzeczywiste) jest linią w kolorze wodnym, natomiast skumulowane budżety (prognozy lub wartości docelowe) to linia ciemnoniebieska.
Jeśli nie użyjemy tej prostej techniki, otrzymamy skumulowane wyniki z linią, która wychodzi prosto. Ponieważ nie ma tutaj opublikowanego pojedynczego wyniku, jest to 0, więc skumulowana suma jest taka sama jak w przypadku pozostałych dat.
Ale to, co próbujemy tutaj zrobić, to zatrzymać to w ostatniej dacie sprzedaży. Nie chcemy, aby wiersz dotyczący wartości rzeczywistych był kontynuowany, ale raczej wyczyść go począwszy od daty ostatniej sprzedaży . W miarę upływu dni osiągamy większą sprzedaż, a ta linia będzie po prostu stopniowo rosnąć.
Aby to osiągnąć, potrzebujemy formuły z logiką, która generowałaby skumulowaną sprzedaż tylko do pewnego momentu.
Generowanie skumulowanej sprzedaży tylko do pewnego momentu
Przyjrzyjmy się zatem formule, którą stworzyłem dla tej analizy.
W pierwszej części tej formuły, którą nazywam Cumulative Sales , musimy wypracować LastSalesDate , w której używamy CALCULATE , a następnie ALL , aby usunąć wszelkie filtry pochodzące z tabeli Sales . Bez względu na to, gdzie jesteśmy i jaki mamy dzień, zawsze szukamy ostatniej daty wyprzedaży.
Następnie musimy upewnić się, że mamy to puste miejsce, więc druga część formuły jest kluczową logiką, aby to osiągnąć. Ta logika jest w rzeczywistości skumulowanym całkowitym wzorcem, którego można używać w kółko .
Tutaj po prostu tworzymy sumę skumulowaną na podstawie dowolnego wybranego kontekstu. W tym przypadku ustalamy dzień, w którym jesteśmy i czy ten dzień jest późniejszy niż LastSalesDate . Jeśli jakikolwiek konkretny dzień jest późniejszy niż LastSalesDate lub ostatni dzień, w którym dokonaliśmy sprzedaży, zwrócimy puste miejsce. BLANK zwraca wynik zerowy. Nie zwraca zera; po prostu wygasa, tak jak sugeruje jego nazwa.
Jeśli jest mniejsza lub równa LastSalesDate , zwrócimy skumulowaną sumę, tak jak w tym przykładzie.
Sumy skumulowane w usłudze LuckyTemplates bez żadnych dat — zaawansowany język DAX
Tworzenie dynamicznych sum skumulowanych za pomocą języka DAX W usłudze LuckyTemplates
Korzystanie ze zmiennych w języku DAX — szczegółowy przykład
Wniosek
Wykorzystanie tej prostej techniki, którą omówiłem w tym samouczku, pozwala stworzyć wizualizację, która wygląda bardziej realistycznie, w której widoczne są tylko wyniki skumulowane do ostatniej daty sprzedaży .
Nie jest to bardzo trudna technika formuły języka DAX, ale widziałem, że członkowie
Warto dobrze zrozumieć, w jaki sposób można efektywnie wykorzystywać zmienne (VAR) w formułach języka DAX, co właśnie tutaj zrobiłem.
Próbując wyróżnić trendy w czasie w usłudze LuckyTemplates, najlepszą rzeczą do zrobienia jest wykorzystanie skumulowanych sum i pokazanie ich wizualnie na wykresie warstwowym moim zdaniem. Uważam, że jest to najskuteczniejsza wizualizacja, której można użyć do analizy lub porównania trendów w czasie.
Aby uzyskać więcej przykładów związanych z analizą trendów, sprawdź poniższe łącza.
Analizuj i prezentuj kwartalne trendy sprzedaży w usłudze LuckyTemplates
Śledzenie trendów w usłudze LuckyTemplates przy użyciu formuł języka DAX
Mam nadzieję, że lubisz pracować w tym miejscu!
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.