O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Muitas vezes, com o trabalho analítico que você está concluindo, você pode querer mostrar anomalias. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
A razão para fazer esse tipo de análise é que às vezes você vai querer entender por que está recebendo algum tipo de outlier ou anomalia em seu conjunto de dados. Além disso, você deseja restringir seu foco a essa anomalia específica e tentar entender por que ela está ocorrendo.
Se você for uma organização, é crucial entender a saída de seus modelos de dados e visualizações de relatórios. Se suas vendas estão aumentando exponencialmente, você estaria muito interessado em entender por que e quando, para poder maximizar isso e aumentá-las ainda mais.
Quando seu conjunto de dados mostra outliers negativos, você deseja entender como eles ocorrem e por que estão acontecendo para que você possa corrigir as coisas .
Essa é uma maneira realmente fantástica de usar o LuckyTemplates e todas as formas dinâmicas pelas quais podemos mergulhar nos dados e entender todos os porquês .
Neste tutorial, demonstro que, combinando muitas técnicas do LuckyTemplates em torno do DAX, você pode entender anomalias em seus conjuntos de dados de maneira rápida e eficaz.
Índice
Apresentando anomalias em seu conjunto de dados
Este exemplo que fiz inclui várias técnicas diferentes. Eu fiz várias medidas aqui e certamente você pode preparar isso muito rapidamente se entender como usar padrões DAX e DAX, mas também deve se certificar de que seu modelo está correto.
Esses dados de amostra mostram as vendas regionais. Estamos analisando o total de vendas em um determinado trimestre e também a diferença nas vendas.
Com esses dados, já podemos obter informações vitais. Por exemplo, este cliente teve uma quantidade significativa de 76 milhões de vendas, mas isso é apenas uma pequena melhoria em relação ao ano passado em comparação com este cliente com vendas totais de 67 milhões e uma grande melhoria em relação ao ano anterior.
Mas também queremos mergulhar mais fundo para entender essas anomalias . Eu queria ver se era impulsionado por produtos ou vendas totais em relação ao ano passado. E poderíamos detalhar cada produto e descobrir a diferença.
Essa informação cumulativa aqui embaixo é o que sempre digo ser a melhor para identificar tendências como essa. Se tivéssemos algum tipo de tendência de sazonalidade para um determinado grupo de clientes, veríamos isso muito rapidamente dentro do padrão total acumulado. É muito mais fácil vê-lo aqui do que em um gráfico de colunas.
Entendendo as anomalias no LuckyTemplates
Podemos selecionar neste bate-papo qualquer trimestre que desejemos analisar. Então, por exemplo, escolhemos três trimestres. Podemos ver imediatamente algumas anomalias em nossos dados. Poderíamos então dizer por que houve tanta diferença nas vendas para esse cliente específico.
Mas poderíamos selecioná-lo e passar por nossa análise aqui. Podemos ver que eles compraram toda uma gama de produtos do que no passado. Podemos ver aqui que esses são os que eles compraram no ano passado e, de repente, eles compraram todos esses outros produtos diferentes.
E no total acumulado, mostra que superou tudo o que fez no ano anterior assim:
Também poderíamos selecionar uma variedade de anomalias, como nossas vendas ruins ou piores vendas em comparação com o período anterior.
Podemos fazer 'seleção múltipla' pressionando o controle (ctrl)
e então podemos ver os resultados aqui no nosso gráfico de vendas.
Podemos querer mudar a classificação aqui também,
para que possamos obter uma imagem melhor.
É assim que podemos realmente entender nossas anomalias muito mais rapidamente com o LuckyTemplates.
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Conclusão
A principal lição deste tutorial para conseguir isso é combinar todas as suas técnicas DAX e colocá-las em camadas umas sobre as outras .
Você pode começar com Vendas totais e ir Lucros totais e, em seguida, usar alguma inteligência de tempo. Você também pode querer usar alguns totais cumulativos.
Em seguida, use o poder de seu modelo de dados para poder colocar esses filtros. Existem mais técnicas que você pode fazer aqui e isso é apenas algumas delas.
Para descobrir técnicas analíticas mais avançadas que podem ser implementadas em modelos do LuckyTemplates, confira os links abaixo. Assista ao vídeo para mais detalhes sobre este tutorial.
Isso é algo realmente poderoso. Aproveitar!
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