Моделирование данных в LuckyTemplates с использованием вспомогательных таблиц

При анализе нашей модели мы можем захотеть найти информацию, которая не связана ни с чем в наших таблицах. Вот тут-то и появляется концепция использования вспомогательных таблиц для моделирования данных LuckyTemplates.

Вспомогательные таблицы не имеют никакого отношения к нашим таблицам, но мы можем использовать их для поддержки визуализаций в наших отчетах. 

Оглавление

• Пример сценария для моделирования данных в LuckyTemplates
• Создание вспомогательной таблицы для моделирования данных в LuckyTemplates
• Создание таблиц показателей для моделирования данных LuckyTemplates
• Создание пользовательских визуализаций в LuckyTemplates
• Заключение

Пример сценария для моделирования данных в LuckyTemplates

В этом примере мы создадим вспомогательную таблицу для нашей таблицы Customers . Мы можем наложить на эту вспомогательную таблицу информацию. Затем запустите логику DAX, чтобы создать визуализацию, которая невозможна с тем, что у нас есть в настоящее время в нашей таблице Customers . 

В нашем представлении «Отчет» у нас есть визуализация, которая показывает общее количество транзакций каждого клиента. В этом примере самая высокая транзакция от клиента — 33 .

Тогда самое низкое 8 .

Например, мы хотим создать визуализацию, которая показывает частоту наших клиентов на основе их транзакций. Это визуализация, показывающая общий объем продаж наших клиентов с высокой, средней и низкой частотой, которых нет нигде в нашей модели. Что мы можем сделать, так это создать таблицу, которая будет содержать эти частоты, чтобы мы могли выполнять через нее логику.

Создание вспомогательной таблицы для моделирования данных в LuckyTemplates

Существуют разные способы создания таблицы. Для этого примера воспользуемся параметром «Ввести данные» на вкладке «Главная» . 

Назовем эту таблицу « Частота покупок ». Затем установите первый столбец как группу частот и добавьте значения частоты как High , Ok и Low . Добавьте также столбцы Min и Max . В нашей текущей таблице мы говорим, что у наших высокочастотных клиентов должно быть не менее 25–40 транзакций. У среднечастотных клиентов должно быть 15–25 транзакций , а у низкочастотных — только 0–15 транзакций .

В представлении «Отношения» мы поместим нашу добавленную таблицу «Частота покупок» справа. Это связано с тем, что таблица частоты покупок является вспомогательной . Столбцы, созданные в этой таблице, не имеют никакого отношения ни к каким таблицам в нашей модели данных. Мы будем использовать это только для запуска логики DAX для поддержки визуализаций, которые мы хотим создать в наших отчетах. 

Создание таблиц показателей для моделирования данных LuckyTemplates

Помимо таблицы «Частота покупок » давайте также создадим еще одну таблицу, используя опцию «Ввести данные» . Назовем это динамической группировкой . Затем мы создадим меру внутри этой таблицы.

Переименуйте меру в Таблицу «Продажи по группам частоты» . Подробнее о создании таблиц показателей можно узнать по этой ссылке .

В качестве меры мы будем использовать довольно сложный код DAX. Эта мера вычисляет общий объем продаж каждого из клиентов в таблице «Клиенты» . Он определяет, находятся ли их общие транзакции в пределах МИНИМАЛЬНОГО и МАКСИМАЛЬНОГО значения таблицы частоты покупок , которая является вспомогательной таблицей, которую мы создали. 

Ключевым моментом здесь является то, что таблица «Частота покупок» не имеет никакого отношения к нашей таблице «Клиенты» или любым другим таблицам. Однако, создав логику с использованием меры и кода DAX, мы теперь можем использовать ее для поддержки или создания визуализации с другими нашими таблицами.

Создание пользовательских визуализаций в LuckyTemplates

Чтобы создать желаемую визуализацию, нам просто нужно перетащить столбец «Группа частот» нашей таблицы динамической группировки на наш холст.

Затем мы перетащим показатель «Продажи по группе частот» в нашу группу частот на холсте.

В результате у нас теперь есть визуализация, которая показывает нам общий объем продаж клиента на высоких, низких и средних частотах ( ОК ).

После этого мы можем превратить это в визуализацию кольцевой диаграммы. Затем мы увидим, что на основе логики, которую мы создали с нашей вспомогательной таблицей, большинство наших клиентов находятся в пределах средней частоты ( ОК) .  

Это имеет смысл, потому что если мы проверим все транзакции наших клиентов, у большинства из них будет около 20-21 транзакций.

Это находится в среднем диапазоне частот 15-25 ( хорошо ) на основе нашей вспомогательной таблицы ( Группа частот ).

Мы также можем создать другую визуализацию, перетащив показатель ( Продажи по частотной группе ) в нашу визуализацию имен клиентов …

… и столбец «Группа частот» из нашей вспомогательной таблицы (« Частота покупок »).

В результате визуализация теперь отображает имена клиентов, их общий объем продаж и частоту их транзакций. 

Затем мы можем преобразовать эту визуализацию в гистограмму , если захотим.

Наконец, у нас есть эти визуализации для продаж по частотным группам по именам клиентов и частотным группам , а также для продаж по частотным группам по частотным группам.

Заключение

Таким образом, мы смогли создать вспомогательную таблицу и использовать ее для моделирования данных в LuckyTemplates. Это некоторые мощные методы, которых мы можем достичь при использовании вспомогательных таблиц.

Теперь подумайте, как мы можем расширить логику здесь. В этом случае мы изолировали транзакции, но мы также можем сделать это для других расчетов для группы людей в продажах, марже, росте и многом другом.

Я надеюсь, что вы смогли увидеть логику и важность использования вспомогательных таблиц . Опять же, они используются исключительно для поддержки логики и визуализации, которую мы хотим создать, и мы можем использовать их по-разному. Благодаря этому вы можете добавлять фантастические аналитические методы в свои собственные модели.

Всего наилучшего,