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 omówię wiele świetnych technik analitycznych, które można łączyć i używać w usłudze LuckyTemplates. Jeśli chodzi o Twoją organizację, możesz chcieć zrozumieć, co się dzieje lub co powoduje podstawowe dostosowania lub zmiany danych i wyników. W tym samouczku pokażę Ci kilka technik, takich jak kolumny obliczeniowe, których możesz użyć do zbadania, dlaczego Twoje wyniki mogą się zmieniać. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
To nie jest analiza, którą można łatwo przeprowadzić. Chodzi o połączenie wielu kluczowych filarów i funkcji usługi LuckyTemplates w celu znajdowania i odkrywania tego typu szczegółowych informacji. To kluczowa rzecz, którą chcę przekazać w tym samouczku wideo.
W tym poście na blogu chcę przejrzeć wiele formuł w języku DAX i połączyć je jedna na drugiej. W ten sposób będę w stanie obliczyć, dlaczego nastąpiły pewne zmiany w moich zbiorach danych. Pokażę, jak możesz to zrobić samodzielnie i nakładać lub rozpowszechniać te formuły, aby uzyskać wysokiej jakości wgląd.
Spis treści
Tworzenie fragmentatora kwartału i roku
Po pierwsze, chcę zobaczyć z perspektywy łącznej, jak radzimy sobie w pewnym okresie w porównaniu z innym okresem. Następnie chcę wyjaśnić, dlaczego ta zmiana ma miejsce .
W tym przypadku zamierzam pobrać mój wymiar Kwartał i rok i przekształcić go we fragmentator, a następnie wybrać Q2. Przynoszę również moje daty i całkowite zyski.
Następnie chcę porównać zyski z tego kwartału z poprzednim. Użyję obliczenia inteligencji czasowej, użyję DATEADD i kolumny Date, a następnie minus 1 i Quarter. To wszystko, co musisz zrobić, aby cofnąć się w czasie do dowolnego okresu.
Przeciągniemy tę formułę do naszej tabeli i zobaczymy porównanie całkowitych zysków w drugim i pierwszym kwartale.
Jeśli zmienimy tabelę w wykres, zobaczysz, że jest trochę zajęty i tak naprawdę nie pokazuje nam żadnego prawdziwego wglądu. W rzeczywistości możesz to zmienić na mniej szczegółowe szczegóły; jeśli jednak chcesz zidentyfikować trendy, sposobem na to jest kumulacja . To, co próbujemy tutaj zrobić, to zobaczyć zmianę lub dostrzec trend. Kiedy występuje ten trend i dlaczego występuje?
Obliczanie skumulowanych zysków
Aby to zrobić, musimy wymyślić skumulowaną sumę. Stworzymy miarę i nazwiemy ją Skumulowanymi zyskami, używając następującego wzoru:
Zamierzam wprowadzić moje skumulowane zyski do tabeli, a następnie stamtąd możemy przejść do skumulowanych zysków za ostatni kwartał .
Następnie przeciągniemy skumulowane zyski LQ do naszej tabeli i zamienimy je w wykres skumulowanych sum .
Różnica między sumami skumulowanymi
Następną rzeczą do zrobienia jest poznanie różnicy między tymi skumulowanymi sumami za pomocą następującego wzoru:
A potem skopiuję tę miarę i umieszczę ją obok pierwszego wykresu.
Teraz naprawdę możemy zobaczyć skumulowaną różnicę, ale teraz chcę wyodrębnić jeszcze więcej informacji. Musimy spojrzeć jeszcze głębiej i sięgnąć do innych wymiarów. Musimy przyjrzeć się naszym klientom i naszym produktom. Dlaczego zachodzą tam takie zmiany?
Skorzystajmy z obliczeń, które już mamy, takich jak nasze całkowite zyski i zyski z ostatniego kwartału . Następnie przeniesiemy nasze Produkty (wykres po lewej stronie na dole) i Klientów (wykres po prawej stronie u dołu) również do naszego stołu.
Możemy chcieć trochę je przestawić lub zmienić kolory, aby się wyróżniały. Kluczem jest uczynienie ich bardziej widocznymi, aby było intuicyjne i łatwe do zrozumienia, na co patrzymy.
Jeśli dokonamy wyboru we fragmentatorze, szybko zobaczysz, dlaczego występują te duże różnice lub kiedy trend rośnie lub spada.
Korzystanie z kolumn obliczeniowych
To, co mamy, jest już dobre. Ale co, jeśli chcemy zrozumieć, którzy klienci powodują tę zmianę ? Możemy utworzyć krajalnicę spośród naszych klientów, a następnie wybrać klienta lub wielu klientów.
Niestety, jest wielu klientów i ta lista może być długa, zwłaszcza jeśli jesteśmy organizacją zajmującą się sprzedażą o wysokiej częstotliwości. Dlatego możemy jeszcze bardziej podzielić tych klientów za pomocą kolumn obliczeniowych .
W tym miejscu kolumny obliczeniowe są naprawdę potężne — umieszczając je w naszych tabelach WYSZUKAJ. Przyjrzyjmy się naszym klientom. Tu widać, że jest tego bardzo dużo i dochodziło ich nawet do około setki. Możemy to jeszcze bardziej rozbić, tworząc tutaj kolejną kolumnę i nadając jej nazwę Całkowita sprzedaż. Zobaczysz teraz, że mamy liczbę i możemy sortować od najwyższej do najniższej.
Następnie możemy utworzyć tutaj kolejną kolumnę i nazwać ją Sales Group. Użyjemy funkcji SWITCH , w której jeśli całkowita sprzedaż jest większa niż 68 000 USD, jest to Wielki klient , jeśli jest większa niż 55 000 USD, jest to dobry klient , a następnie, jeśli jest mniejsza lub równa 55 000 USD, jest to Klient słaby .
Warto mieć tę logikę w kolumnach obliczeniowych, ponieważ możemy utworzyć kolejny filtr klientów.
Korzystając z tej techniki, mogłem jeszcze bardziej zagłębić się w zestawy danych naszych klientów, dzieląc je i dodając dodatkowy wymiar. Mogę przeskakiwać między tymi klientami, obserwować trendy i wyciągać wnioski, korzystając z filtra klientów. Na przykład w Great Customers możemy zobaczyć, że rozbieżność trendów nastąpiła wcześnie, gdy sprzedaż była dobra, ale ich zyski nie są tak dobre jak w poprzednim roku. To całkiem interesujące.
Wniosek
Dzięki połączeniu wielu różnych technik związanych z modelowaniem i formułami języka DAX w usłudze LuckyTemplates uzyskasz te naprawdę znaczące spostrzeżenia.
Dzięki zrozumieniu, jak to wszystko się łączy, będziesz w znacznie lepszej sytuacji, aby podejmować właściwe decyzje i podejmować właściwe działania dla swojej firmy. Dzięki odpowiedniej analityce i spostrzeżeniom z pewnością możesz usprawnić podejmowanie decyzji, co może poprawić produktywność lub rentowność i wiele więcej.
Mam nadzieję, że przeglądając przykład, który pokazałem, będziesz w stanie dość wyraźnie zobaczyć, że w LuckyTemplates można wykonać wysokiej jakości prace analityczne, a także zainspirować się do wykorzystania technik, które omówię, w swoich własnych raportach i modelach.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak kompleksowo opracowywać szczegółowe raporty usługi LuckyTemplates, gorąco polecam przejście przez w LuckyTemplates Online. Nie ma szkolenia, które obejmowałoby techniki programowania w usłudze LuckyTemplates tak dogłębnie, jak ten jeden kurs.
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.