O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
O orçamento no LuckyTemplates não é tão fácil de implementar. Eu gostaria que fosse tão fácil quanto trazer seus dados reais e orçamentos e, então, como mágica, você seria capaz de ver os insights de que precisa de uma maneira atraente, simplesmente usando a previsão do LuckyTemplates. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
É por isso que criei esta postagem no blog para mostrar a você como juntar tudo. Não se preocupe se demorar um pouco para se acomodar; fez para mim também. Uma vez que você tenha algum tempo para praticar e implementar isso, você vai conseguir exatamente assim *que*.
Isso é algo que pode ser alcançado estruturando o modelo de dados correto e implementando a técnica correta de previsão do LuckyTemplates. É por isso que há um pouco disso e, provavelmente, por que essa não deve ser a primeira coisa que você fará ao aprender o LuckyTemplates. Você realmente precisa ter uma base decente sobre como todas as diferentes partes do LuckyTemplates se encaixam.
Índice
Resultados reais x orçamentos: como fazer uma comparação com a previsão do LuckyTemplates
Nesta postagem do blog, abordaremos algo que muitas pessoas na comunidade têm me pedido para mostrar: como comparar os resultados reais com os orçamentos anuais . Este é um cenário tão comum que você pode encontrá-lo em seus próprios ambientes com bastante frequência. Para conseguir isso, precisamos trazer algumas informações de orçamento para o nosso modelo para que possamos visualizá-lo em relação aos resultados reais, que podem ser de vendas que acontecem todos os dias.
O problema é que os orçamentos geralmente não são diários; eles geralmente vêm em uma base mensal ou anual. Nesse caso, apenas olhamos para isso de uma perspectiva anual.
Modelando Diferentes Granularidades
O orçamento tem um número para o ano inteiro. O termo técnico para isso no LuckyTemplates é chamado granularidade diferente . Esses dados estão em uma granularidade diferente em comparação com os dados da tabela de fatos.
Se clicarmos em nossos dados de vendas, podemos ver que cada transação tem uma venda, então estamos fazendo vendas em dias diferentes para produtos e clientes diferentes.
Também temos nossos orçamentos para cada cidade em particular.
A outra complexidade aqui é que a granularidade de nossa tabela de regiões é para o subúrbio, enquanto a cidade é apenas outra dimensão dentro desta tabela.
Portanto, há duas coisas com as quais temos que lidar aqui, e vou mostrar como você pode resolver essas duas coisas para que possamos analisar isso efetivamente em uma visualização.
Criando a tabela de cidades
Vamos dar uma olhada rápida no modelo de dados. Temos nossas tabelas LOOKUP na parte superior (datas, dados do cliente, dados dos produtos e tabela de regiões). Também temos nossa tabela de fatos, que são nossos dados de vendas, na parte inferior.
Como a dimensão Cidade em nossa Tabela de Regiões não é a coluna Índice, mas apenas outra dimensão do Subúrbio, precisamos dividir nossas Cidades em uma tabela diferente.
Então, o que fiz foi criar uma tabela apenas com as cidades que podem filtrar ambas. Queremos ser capazes de selecionar uma cidade, fluir pelo relacionamento e filtrar não apenas nossa tabela de vendas, mas também nossa tabela de dados de orçamento. Portanto, precisamos dividi-lo em uma tabela separada para que possamos criar esses dois relacionamentos que fluirão desta maneira:
Construindo o relacionamento usando medidas
Uma coisa interessante a observar aqui é que, como essa é uma granularidade diferente em comparação com nossa tabela de vendas, não há conexão entre os dados de vendas e os dados de orçamento. Em vez disso, o que vamos fazer é construir a conexão por meio de medidas .
Precisamos sempre colocar os resultados em uma tabela para entender o que o cálculo realmente está fazendo. Se você tentar fazer esse tipo de trabalho analítico dentro dos recursos visuais, será praticamente impossível entender o que está acontecendo.
Vamos criar uma tabela de nossas datas usando um filtro no ano de 2016 e, em seguida, arrastar nosso cálculo de vendas totais para ela. Então o que temos são as vendas por dia. Temos que dividir as informações orçamentárias que estão em nível anual para que haja uma parte que possa ser atribuída a cada dia.
Obtendo o orçamento total
Vamos criar uma nova medida e chamá-la de Orçamento Total e, em seguida, obter a SOMA da coluna Orçamentos de Vendas.
Vamos então trazê-lo para a nossa tabela para que possamos ver o total de cada dia, que é cerca de US$ 62 milhões.
O próximo passo é criar alguma forma de lógica que nos permita dividir tudo. A primeira coisa que precisamos fazer é dividir os 62 milhões por 365 ou 366 dias, o que nos dará uma proporção para multiplicar o Orçamento Total.
Determinando os dias em um ano
Então, vamos descobrir quantos dias há neste ano em particular usando esta fórmula. Faremos isso contando a tabela Date com COUNTROWS e isolando cada ano individual usando ALLEXCEPT .
Vamos arrastar a medida que acabamos de criar para nossa tabela. Agora podemos ver os dias no ano, mas ainda precisamos descobrir como colocar 1 e, em seguida, dividi-lo por 366 e, em seguida, multiplicá-lo com nosso orçamento total.
Isso não é muito difícil; só precisamos tornar as coisas dinâmicas . Em vez de olhar para isso de uma perspectiva diária, podemos olhar para isso de uma perspectiva mensal. Vamos criar uma nova medida e chamá-la de Dias no Contexto de Data. Usaremos COUNTROWS e Dates, pressionaremos enter e, em seguida, arrastaremos a medida para nossa tela.
Se transformarmos as datas em um mês, os números na coluna Dias na data mudarão de 1 para 30 ou 31, dependendo do mês.
Determinando a alocação do orçamento
Agora que temos a lógica correta na tabela, a próxima coisa que precisamos fazer é escrever a fórmula mestra que dividirá esse Orçamento Total. Vamos criar uma nova medida e chamá-la de Alocação de Orçamento, adicionar os Dias no Contexto de Data e dividi-la por Dias no Ano e, em seguida, multiplicá-la pelo Orçamento Total.
Assim que arrastarmos essa medida para a tela, teremos uma alocação diária.
Confira o que acontece quando colocamos isso em um contexto mensal; podemos ver que os números serão ajustados automaticamente para o mês.
Visualizando a Tabela
Agora que temos as vendas totais versus a alocação do orçamento, podemos remover nossos cálculos intermediários e transformar isso em uma visualização. Vamos usar o gráfico de colunas para as vendas totais e o gráfico de linhas para a alocação do orçamento em ambas as nossas tabelas. Agora podemos ver claramente os orçamentos mensais e diários.
Conclusão
Tudo se resume a criar o algoritmo de alocação certo para seus orçamentos. O que quero dizer com isso é que seus resultados reais provavelmente serão diários, mas seu orçamento pode ser mensal, trimestral ou anual, ou mesmo uma combinação de muitos deles. O termo técnico para isso é dados em diferentes 'granularidades'.
Depois de entender como implementar a previsão do LuckyTemplates, você ficará surpreso com os insights e os visuais que poderá criar a partir dela. São coisas realmente ótimas que vão impressionar seus consumidores finais do LuckyTemplates, e o melhor de tudo é que você pode automatizar virtualmente a geração de relatórios.
Para obter mais detalhes sobre os cenários avançados de modelagem de dados e orçamento, confira . Há uma cobertura abrangente de todos os aspectos do LuckyTemplates nos cursos que criei.
Boa sorte com a implementação desta técnica de previsão do LuckyTemplates ou um derivado dela em seus próprios modelos.
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