O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Neste tutorial, examino algumas ótimas técnicas de análise de cenário e demonstro como você pode combinar várias delas no LuckyTemplates. Estou falando de prever a demanda do produto . Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
O LuckyTemplates é uma ferramenta incrível para análise de dados quando você pode implementar técnicas como esta.
Considere uma situação em que você deseja analisar as demandas futuras do produto. Ter a capacidade de configurar seus modelos no LuckyTemplates para que você possa executar vários cenários ao mesmo tempo pode fornecer insights que podem levar seus negócios ao próximo nível.
Além disso, ser capaz de incorporar alguns parâmetros ' E se ' e, em seguida, executar a análise do tipo de cenário permite prever ou prever o que você pode precisar fazer no futuro para extrair a quantidade certa de receita ou a quantidade ideal de lucro.
Este tutorial mostrará como você pode estimar a demanda futura de produtos no LuckyTemplates usando o DAX.
Para isso, precisamos ter uma espécie de benchmark para determinar quanto vamos vender. E então, podemos precisar adicionar alguns fatores que podem mudar essa demanda.
Na minha opinião, a melhor referência para traçar uma previsão futura ou valores futuros estimados é observar o que tradicionalmente vendemos . Agora, vamos nos aprofundar em como podemos fazer isso usando parâmetros What If e DAX no LuckyTemplates.
Índice
Estimando a demanda usando o que aconteceria se
Para utilizar o parâmetro What If, basta clicar em New Parameter na faixa de modelagem.
Portanto, nesta demonstração, criei o que chamo de Fator de Demanda , que é uma tabela.
Com esta tabela, podemos alterar a demanda e ver o que acontece com nossas expectativas de demanda.
Aqui temos um visual que representa o que esperamos para a demanda com base no fator de demanda que colocamos em nosso modelo.
Em nosso modelo, vemos que este Fator de Demanda é apenas uma tabela de apoio . Podemos apenas extrair os números daqui e alimentá-los em nossos cálculos.
Agora vamos dar uma olhada nesta análise de demanda de previsão de uma perspectiva DAX.
Estimando a demanda usando DAX
Ao prever a demanda, precisamos projetar algumas vendas históricas e incorporar esse fator de demanda. Isso é fácil de conseguir devido às incríveis funções de inteligência de tempo no LuckyTemplates.
Primeiro, calculamos nossas vendas no ano passado (LY) . O que esta fórmula está fazendo é simplesmente olhar para trás no tempo exatamente no dia anterior.
No entanto, nossos resultados reais são bastante movimentados. Então, fiz algumas suavizações para obter uma visão clara e recomendo fortemente isso de uma perspectiva visual.
Para fazer isso, aplicamos camadas no padrão de médias móveis ou na técnica de média móvel. Aqui está o cálculo que fiz para isso:
Eu fiz Estimated Sales primeiro, que é igual a Sales Last Year multiplicado por um mais o Demand Factor. Em seguida, suavizei calculando uma média móvel para as vendas estimadas que estamos calculando.
Olhando para o gráfico, os resultados parecem muito mais atraentes quando colocamos o fator de suavização. E agora podemos usar o poder do modelo de dados e selecionar o trimestre e o ano para trazê-los e retirá-los, prevendo a demanda de maneira rápida e fácil.
Também podemos selecioná-los aqui e isso mudará o visual.
Não vai mostrar como esperado porque está apenas calculando os valores futuros.
Técnicas de análise de previsão no LuckyTemplates com DAX
Explore a lógica de previsão em seus modelos do LuckyTemplates usando DAX
Usando SAMEPERIODLASTYEAR para comparar a diferença entre este ano e o ano passado
Conclusão
É assim que você pode combinar várias técnicas de previsão de demanda usando o poder do parâmetro What If e DAX no LuckyTemplates.
Começamos criando uma tabela de parâmetros e, em seguida, criamos as vendas totais como uma medida principal. Passamos a usar inteligência de tempo e incorporamos nosso parâmetro What If. Então, nós o suavizamos e o visualizamos. É assim que avançamos na projeção.
Você precisa entender os dados, a fórmula DAX, os parâmetros e o contexto para que tudo funcione bem.
Ao aprender essa técnica, você descobrirá que há muitas maneiras diferentes de expandi-la, e não apenas ficar restrito a analisar ou prever a demanda do produto. Por exemplo, você também pode explorar mudanças na demanda regional e/ou na demanda da loja.
Existem tantas maneiras de aplicar os conceitos explicados neste tutorial, então vale a pena gastar tempo para entender isso bem.
Tudo de bom,
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