Detectarea și prezentarea rezultatelor aberante în LuckyTemplates

În acest tutorial, vă voi ghida printr-o analiză de detectare a valorii aberante, detectarea și vizualizarea rezultatelor aberante. Datele tale nici măcar nu trebuie să fie unice sau personalizate. Lucrul grozav este că poți face asta practic pe orice set de date. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Vă voi arăta cât de uimitor este LuckyTemplates ca instrument analitic.

Aceasta implică doar încorporarea unei game de formule DAX și tehnici analitice în modelele dvs. și apoi vizualizarea lor într-un mod eficient cu toate caracteristicile de vizualizare dinamică pe care le avem la dispoziție în LuckyTemplates.

Conceptul cheie și cel mai important pe care vreau să-l luați atunci când vizualizați acest tutorial este că acesta poate fi aplicat în atât de multe moduri diferite.

Deci, vom începe cu o explicație a valorii aberante într-o diagramă de dispersie. Apoi, vă voi arăta diferitele tehnici de formulă pe care trebuie să le implementați pentru a le putea vizualiza în acest mod specific.

Cuprins

• Valori abere într-o diagramă de dispersie
• În interiorul modelului de date
• Detectare valori aberante folosind DAX
• Concluzie

Valori abere într-o diagramă de dispersie

Dacă ar fi să detectăm un aberant , principalul lucru pe care trebuie să-l stabilim este logica din spatele a ceea ce alcătuiește valoarea aberană.

Dar, mai întâi, vreau să arăt cât de vizual poate avea un impact asupra rapoartelor noastre și cât de mult mai ușor și eficient este pentru consumator să-și dea seama ce încercăm să le arătăm .

Acum, dacă ne uităm la aceste două diagrame, primul diagramă (stânga) arată exact același lucru ca cel al celui de-al doilea (dreapta), cu excepția faptului că am creat o legendă sau un filtru slicer în al doilea diagramă, care arată ne care sunt valorile noastre abere.

Deci, dacă vânzările unui client și marjele de profit sunt în același timp sau peste un anumit nivel, atunci acesta este o valoare aberantă în setul nostru de date.

Vrem să vedem cine sunt acești clienți și astfel putem vedea practic asta în al doilea grafic mult mai bine decât să ne uităm doar la toți clienții noștri și marjele lor de profit în primul grafic.

Mai mult decât atât, ne putem concentra mult mai bine pe clienții noștri. Putem selecta un filtru ,

sau creați o diagramă și puneți un filtru în secțiunea Câmpuri de filtrare .

Acest grafic ne permite să analizăm acești clienți pe care îi considerăm aberante. Acum să ne uităm la modelul nostru de date pentru a vedea cum se aplică acest lucru.

În interiorul modelului de date

Primul lucru de remarcat este că trebuie să facem acest lucru într-un mod dinamic, deoarece segmentăm, creând grupuri de clienți aici. Pentru a face ceva dinamic, trebuie să facem acest lucru în interiorul formulelor DAX .

Nu putem crea fizic o coloană calculată în modelele noastre și sperăm că, dacă ar fi să punem un interval de timp diferit în acest model, atunci vom obține rezultatele pe care le dorim. Dacă punem coloane calculate, atunci vom obține acele informații statice. Se va actualiza doar la reîmprospătare.

Prima modalitate de a face logica într-un mod dinamic este de a avea un tabel de sprijin . Deci, după cum puteți vedea aici în modelul de date, am creat această logică de detectare a valorii aberante . Este o masă de susținere, ceea ce înseamnă că nu este conectată la nimic.

În interiorul acestui tabel este locul în care introducem logica noastră pentru detectarea valorii aberante.

Ne identificăm valorile aberante printr-o marjă minimă de profit de treizeci și cinci la sută și o marjă maximă de o sută la sută, în timp ce valorile aberante au de la zero până la treizeci și cinci.

La fel și pentru vânzări, avem o logică care ar identifica valorile aberante prin vânzări totale de peste cincizeci și cinci de mii.

Așa că gândiți-vă cum puteți aplica această logică proprie. Este posibil să aveți trei parametri sau variabile diferiți care vor detecta valorile aberante.

Acum să creăm formulele care iterează prin acest tabel și să evaluăm clienții dacă se potrivesc cu logica aberantă sau cu logica fără valori aberante.

Detectare valori aberante folosind DAX

Rețineți că trebuie să parcurgem fiecare client și să stabilim dacă evaluează ca un outlier sau non-outlier.

Pentru a identifica valorile aberante , folosim CALCULATE la Vânzările noastre Totale , pentru fiecare Client . Și asta face funcția VALUES , deoarece FILTRĂM prin toți clienții noștri. Apoi trecem prin logica noastră de detectare a outlierului .

Pentru non-outlierul nostru , pe de altă parte, parcurgem și o anumită logică pentru fiecare client, dar principala diferență este această linie dublă (||), care este pentru „sau” și nu pentru „și” (&&).

Dacă facem „și” aici, atunci tot ceea ce ar arăta sunt rezultatele care sunt atât sub cincizeci și cinci de mii, cât și sub treizeci și cinci la sută, așa cum este indicat în logica noastră de detectare a valorii aberante.

În continuare, trebuie să creăm o formulă pe care să o putem pune în vizualizarea noastră și aceasta este formula noastră de grupare a vânzărilor .

Acest calcul spune DACĂ SELECTEDVALUE (Outlier Detection Logic) este un Outlier , atunci dorim să returnăm Outlier Sales . Dacă nu, atunci returnăm Vânzări non-outlier .

Acest lucru ne permite apoi să integrăm sau să regăsim diferitele rezultate sau diferite formule pentru orice selecție sau filtru aplicat în vizualizarea noastră.

Nu se poate nega că există puțin, dar asta ne arată doar cât de uimitor este DAX în LuckyTemplates, în special pentru analiza de detectare a valorii aberante.

Aprofundare în valorile aberante ale datelor – Cum să descoperiți și să analizați în LuckyTemplates utilizând DAX
Cum să evaluați clusterele din datele dvs. utilizând tehnica DAX în LuckyTemplates
Crearea punctelor de declanșare a valorii aberante dinamice – Tehnica avansată de analiză LuckyTemplates

Concluzie

Abordarea pe care o prezint în acest tutorial este de fapt doar una, dar sper că ați învățat multe din asta. Am făcut o logică destul de avansată acolo și am prezentat-o ​​într-un mod cu adevărat eficient folosind diagrame de dispersie.

Există atât de multe aplicații pentru detectarea valorii aberante. Dacă doriți să analizați sau să prezentați o perspectivă foarte specifică, mai ales când faceți o comparație cu o diagramă de dispersie, atunci aceasta este o modalitate perfectă de a adăuga valoare și mai multe informații în vizualizările dvs.

Prin urmare, dacă puteți înțelege toate elementele formulelor, inclusiv combinarea formulelor și plasarea lor într-o vizualizare, atunci le puteți aplica în mai multe moduri pentru a prezenta rezultatele cu propriile seturi de date.

Noroc!