Построение измерений данных в LuckyTemplates

В сегодняшней записи блога я хочу обсудить, как вы можете создавать дополнительные измерения данных в LuckyTemplates.

Эти параметры могут помочь вам по-разному фильтровать данные. Вдобавок ко всему, эти измерения могут помочь вам придумать интуитивную визуализацию позже.

Это также причина, по которой вам необходимо настроить модель данных наилучшим образом. Как я упоминал в предыдущих руководствах, вы должны разделить таблицы поиска и таблицы фактов. Таким образом, при необходимости вы можете настроить дополнительные измерения данных.

Оглавление

• Добавление дополнительных измерений данных
• Работа с другими измерениями данных
• Заключение

Добавление дополнительных измерений данных

Теперь я хочу показать вам сценарии, в которых вам нужно добавить другие измерения.

Во-первых, у меня есть этот столбец «Название продукта» в таблице «Продукты» . Перечисленные здесь продукты отфильтрованы по их названиям.

Однако бывают случаи, когда вы хотите сгруппировать продукты на основе дохода или маржи. Из-за этого вам нужно добавить новый столбец и поместить его в таблицу. Здесь вам нужно создать дополнительные измерения, которые вы можете использовать для выполнения промежуточных вычислений.

Если вы посмотрите на таблицу более внимательно, вы увидите, что единственный столбец, связанный с продуктом, — это индекс описания продукта .

Поэтому вам необходимо вручную создать дополнительные данные, необходимые для расчета общего дохода. Для этого щелкните ленту «Моделирование» , а затем щелкните «Новый столбец» .

После этого вы должны назвать его как Product Sales . В этом столбце будет показан общий доход для каждого продукта в столбце «Название продукта» .

Теперь, когда у вас есть общий доход, вам нужно добавить еще одно измерение для групп продуктов. 

Снова нажмите «Новый столбец» и назовите его « Группы клиентов» . Для этого расчета вам необходимо использовать функцию . Эта функция помогает автоматически определить, превышает ли объем продаж продукта 10 миллионов или нет. 

Если продажи превышают 10 миллионов, вы можете классифицировать их как хороших клиентов . Если продажи меньше или равны 10 миллионам, вы можете классифицировать их как « Хорошие клиенты» .

Наконец, добавьте BLANK в последнюю часть, чтобы закрыть формулу.

Поскольку вы создали столбец «Группы клиентов» , теперь вы можете создать связь с таблицей «Продажи» .

Теперь вы можете отфильтровать любой расчет, используя дополнительные измерения в таблице «Продукты» . Без них вам нужно будет выполнить расчет, используя тысячи строк в таблице «Продажи» . 

Дополнительные столбцы важны, потому что они помогают выполнять более эффективные вычисления. Они также могут повысить производительность LuckyTemplates по сравнению с выполнением вычислений внутри огромной таблицы.

Работа с другими измерениями данных

Еще один способ справиться с вашими измерениями — скрыть ненужные столбцы в представлении отчета.

Вы можете скрыть любой столбец, щелкнув его правой кнопкой мыши и выбрав Скрыть в представлении отчета .

В этом примере вам нужно скрыть таблицу «Продажи продуктов» , потому что вам нужно показать в отчете только разные группы клиентов. Вам также следует скрыть столбец Индекс , поскольку он не имеет отношения к отчету по группам клиентов.

В представлении отчета вам нужно только показать данные Good Clients и Ok Clients . Это означает, что вам придется использовать столбец «Группы клиентов» в качестве фильтра и среза.

В слайсере «Группы клиентов» вы можете сделать отчет динамическим, выбрав « Хорошие клиенты» или «Хорошие клиенты» .

Поскольку другие столбцы скрыты, вы не можете видеть их в представлении отчета.

Скрытый столбец «Индекс» и «Продукты» был полезен только для создания отношений для других измерений данных, но их отображение в визуализации не имеет значения.

Вы можете применить эту технику к другим подобным сценариям, с которыми вы столкнетесь при создании визуализаций.

Как использовать SWITCH True Logic в LuckyTemplates
Как создавать динамические списки измерений с помощью DAX в LuckyTemplates
Модель данных LuckyTemplates для расширенного анализа сценариев с использованием DAX

Заключение

Я обсудил ряд важных методов моделирования данных. Я надеюсь, что вы освоите эти методы и будете применять их каждый раз, когда будете работать в области модели данных.

Как я уже говорил, вам нужно построить свою модель данных наилучшим образом, чтобы у вас не возникло проблем при выполнении вычислений.

Ваше здоровье!