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 kilka wysokiej jakości spostrzeżeń związanych z czasem bezpośrednio z metryk Twojego łańcucha dostaw. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Jest to powiązane z samouczkiem, który przeprowadziłem wcześniej na temat zarządzania łańcuchem dostaw. Obejmuje technikę zarządzania konkretnym scenariuszem operacyjnym dotyczącym wielu dat.
Przejrzałem również wskazówki dotyczące najlepszych praktyk w zakresie budowania właściwego modelu. Oprócz tego omówiłem, jak tworzyć nieaktywne relacje między tabelą dat a tabelą faktów, która ma wiele dat. Na koniec omówiłem, jak włączać i wyłączać te relacje w oparciu o wymaganie analizy.
W tym samouczku skupię się na rozszerzeniu wglądu w metryki łańcucha dostaw poprzez utworzenie dodatkowych obliczeń związanych z czasem.
Nie zawsze wystarczy uzyskać wspólne informacje z łańcucha dostaw. Musisz także zoptymalizować i porównać obliczenia łańcucha dostaw dla różnych ram czasowych . Tutaj możesz zastosować i nałożyć techniki analizy czasowej.
Spis treści
Praca nad zamówieniami w toku
Z powrotem w przykładowych danych możesz zobaczyć tabelę Order in Progress by Date . Ta tabela przedstawia liczbę zamówień lub transakcji otwartych między datą zamówienia a datą dostawy .
Możesz zobaczyć, ile zamówień jest w trakcie przenoszenia lub ile zamówień nie zostało jeszcze dostarczonych. Co więcej, liczby są dynamiczne, ponieważ istnieje napływ zamówień na określoną datę, która zmienia się w czasie.
Najlepszą rzeczą w tym wskaźniku łańcucha dostaw jest sposób, w jaki go skonfigurowałem. Jest dynamiczny, dzięki czemu możesz przeglądać różne magazyny lub lokalizacje, w których znajdują się Twoje zapasy.
W tabeli Koszty według kodu magazynu można zobaczyć zapotrzebowanie dla określonego magazynu.
Możesz nawet bardziej zagłębić się w metrykę swojego łańcucha dostaw, aby uzyskać szczegółowe informacje. Jak już wspomniałem, wszystko sprowadza się do dwóch rzeczy. Po pierwsze, musisz odpowiednio przygotować swój model i poprawnie skonfigurować go z wieloma datami. Po drugie, ważne jest, aby wiedzieć, jak używać poprawnych wzorców formuł języka DAX.
Integrując obliczenia analizy czasowej, możesz analizować bieżące zamówienia w toku i porównywać je z innymi ramami czasowymi. Kluczowym spostrzeżeniem jest sprawdzenie, czy popyt jest wyższy, niższy lub stały w czasie.
W związku z tym można wykorzystać wgląd w kampanie sprzedażowe i marketingowe, aby poprawić popyt na produkty. W ten sposób metryki i analizy łańcucha dostaw w usłudze LuckyTemplates są bardzo przydatne dla Twojej firmy. Gdy zrozumiesz ten rodzaj analizy, możesz naprawdę zwiększyć skalę działań w swojej firmie i sprostać wymaganiom za pomocą programów marketingowych.
Korzystanie z obliczeń związanych z czasem w metryce łańcucha dostaw
Jeśli prowadziłeś już kampanie marketingowe wiele razy, możesz przeprowadzić analizę, aby uzyskać średnią w czasie. Możesz sprawdzić i porównać dane z przedziałów czasowych.
Pokażę, jak łatwo nałożyć obliczenia analizy czasu na istniejącą analizę wskaźników łańcucha dostaw.
Jeśli spojrzysz na obliczenie dla Zamówienia w toku LQ , możesz zobaczyć, jak prosta jest formuła.
Zaczęło się od listy zamówień w toku, a następnie rozgałęziło się na wgląd w analizę czasu. Dodając funkcję , możesz cofnąć się do innego przedziału czasowego; na przykład poprzedni kwartał.
Kiedy nałożysz ten pomiar na istniejący w wizualizacji, możesz wymyślić porównanie między bieżącym kwartałem a ostatnim. Ciemniejsza niebieska linia pokazuje wyniki z ostatniego kwartału, podczas gdy bieżący kwartał przypada na III kwartał 2019 roku .
W zależności od cyklu sprzedaży lub łańcucha dostaw, ta analiza czasu może być bardzo trafnym spostrzeżeniem. Co więcej, jeśli myślisz szerzej, nadal możesz wymyślić inne spostrzeżenia związane z pomiarami łańcucha dostaw w odniesieniu do wielu dat.
Obliczanie kwartalnych różnic zamówień
Mam tę tabelę dla różnic zamówień kwartalnych. według daty , gdzie można łatwo porównać różnicę między dwoma kwartałami. Właśnie stworzyłem miarę, aby po prostu rozgałęzić się od początkowego podstawowego wglądu.
Oto wzór na różnicę kolejności. Zasadniczo jest to po prostu odejmowanie Orders In Progress LQ od Orders in Progress .
Spoglądając wstecz na tabelę, możesz teraz szybko zobaczyć, jak napływają zamówienia w różnych ramach czasowych.
Jest to jedna z kluczowych metodologii rozgałęziania miar, którą chcę się z Tobą podzielić. Gorąco polecam tworzenie wysokiej jakości skalowalnych raportów w LuckyTemplates przy użyciu różnych technik rozgałęziania.
Jak już wspomniałem, te przykładowe obliczenia są dynamiczne, więc możesz konkretnie zajrzeć do konkretnego magazynu. Istnieją również różne sposoby uzyskiwania na tej podstawie cennych spostrzeżeń. Na przykład możesz sprawdzić średnie stany magazynowe określonego magazynu w czasie lub porównać różne magazyny.
Ta technika, której cię uczę, to wysokiej jakości analiza związana z czasem. Uzyskanie tego wglądu byłoby bardzo trudne, ale dzięki usłudze LuckyTemplates możesz to zrobić bezproblemowo, używając poprawnych formuł języka DAX i zaawansowanych technik.
Dodatkowe techniki dla metryki łańcucha dostaw
Oprócz wszystkiego, co omówiłem, możesz nawet nałożyć filtr typu produktu. Możesz go użyć do sprawdzenia, jak Twoje produkty lub kategorie produktów zachowują się w czasie w Twoim łańcuchu dostaw.
Mój główny przykład dotyczy transakcji zamówień, ale można również przyjrzeć się kosztom zapasów w czasie. Możesz także chcieć przeanalizować inne dane, takie jak Koszty , Przychody , Transakcje lub Ilości zamówień w dowolnej podstawowej metryce. Wszystkie te dane mogą znacznie pomóc w pomiarze lub prognozowaniu zapotrzebowania na gotówkę.
Dodatkowo możesz dowiedzieć się, czy Twoje zapotrzebowanie w okresie kampanii marketingowej jest znacznie wyższe niż Twoje codzienne zapotrzebowanie. W zależności od wyników możesz określić, czy musisz zmniejszyć zapotrzebowanie na gotówkę, czy też wprowadzić więcej zapasów, aby zrealizować zamówienia.
Techniki zarządzania łańcuchem dostaw w LuckyTemplates
Zarządzanie zapasami Wgląd w LuckyTemplates: Porównanie zapasów ze sprzedażą
Transformacyjna rola Big Data w różnych branżach
Wniosek
Istnieje wiele cennych spostrzeżeń, które można wyciągnąć z miernika łańcucha dostaw. Co najważniejsze, te spostrzeżenia mogą znacznie zwiększyć wartość Twojej firmy.
Wszystko zaczyna się od optymalizacji wskaźników łańcucha dostaw i wydobycia przydatnych informacji biznesowych.
Wspaniale było rozmawiać z Tobą o analizie biznesowej w usłudze LuckyTemplates. Byłbym również wdzięczny, gdybyś polubił odpowiedni film z tego samouczka.
Powodzenia w odkrywaniu naszej platformy edukacyjnej!
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.