Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
При анализе фактических результатов в ваших данных иногда может потребоваться сравнить их с прогнозом или частотой выполнения. В этом руководстве я покажу вам, как рассчитать совокупную скорость выполнения на основе некоторых исторических результатов. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.
Это было сделано в виде запроса на , где участнику требовался прогноз, который позволял бы сравнивать текущие результаты и среднюю скорость выполнения за определенный период.
сообщение на форуме поддержки LuckyTemplates
В этом уроке я расскажу, как сначала рассчитать среднюю скорость выполнения , а затем непрерывно проецировать ее вперед, чтобы иметь возможность выполнять ежедневное сравнение с фактическими результатами по мере их появления.
Здесь я визуально делаю основную тенденцию более распространенной, чем обычно, если бы я просто просматривал ежедневные результаты без прогноза для сравнения.
Лучший способ в конечном счете сравнить тенденции — использовать кумулятивные итоги.
Шаблон кумулятивной общей формулы DAX, который я рассматриваю в этом руководстве, немного отличается от того, который вы, возможно, использовали в прошлом. Это связано с тем, что здесь есть другое требование относительно того, как в конечном итоге рассчитать совокупный итог для средней ежедневной скорости выполнения.
Итак, давайте приступим к делу.
Оглавление
Вычисление совокупного итога
Сложность в этом случае заключается в том, что у нас есть Совокупный объем продаж, но нам нужно создать совершенно новый Совокупный итог на основе сумм, которые определяются тем, как мы на самом деле движемся. Нам нужно пройти несколько шагов и объединить формулы DAX для достижения этой цели.
Первое, что нам нужно рассчитать, это совокупный итог , и вот как я настроил формулу.
Я поместил совокупный итог в переменную ( ). Это тот же шаблон, но я поместил его в переменную, потому что хотел упростить настоящую конечную формулу.
Если мы не поместим эту логику, совокупный итог продолжит проецироваться вперед и, вероятно, проведет линию вниз (в визуализации) на основе конечного числа. Чтобы избавиться от этого, я использовал Total Sales . Если в этот день не будет распродажи, поле будет пустым. Если нет, это будет накопительный итог.
Так вот как я это настроил. Теперь, как мы рассчитываем или прогнозируем скорость выполнения?
Расчет скорости выполнения
По логике вещей, чтобы рассчитать скорость выполнения, мы должны подсчитать общий объем продаж за год, чтобы получить общую сумму, а затем разделить ее на количество фактически проданных дней . Это даст нам нашу среднюю дневную сумму продаж , которую я назвал средней дневной скоростью выполнения .
В нашей таблице у нас есть 29 186 долларов, что определяется делением 175 113 долларов на 6, потому что в этом образце данных мы продали за шесть дней в 2018 году.
Но способ, которым я это настроил, заключается в том, что он будет автоматически обновляться каждый раз, когда у нас будет больше дней продаж . Другими словами, это автоматически обновит нашу среднюю ежедневную скорость бега , а затем прогноз изменится . Вот формула, которую я сделал для этого.
Нам нужно немного подкорректировать переменные, чтобы заставить это работать, потому что контекст здесь находится на ежедневном уровне . Но что мы пытаемся сделать, так это получить число, 175 113 долларов США (совокупный итог), а затем разделить его на количество дней, в течение которых у нас были продажи.
Чтобы получить DaysWithSales , я использовал с и с . Если есть распродажа в день, который больше нуля, он сохранит эту дату. Для переменной CumulativeTotal я использовал CALCULATE для совокупных продаж (175 113 долларов США), а затем ALLSELECTED Dates освобождает контекст даты в каждой строке.
Итак, теперь, когда у нас есть средняя дневная скорость выполнения, мы можем спрогнозировать совокупную скорость выполнения. Давайте посмотрим на формулу.
Расчет совокупной скорости выполнения
Здесь есть небольшая корректировка того, что находится внутри нашего CALCULATE . В этом случае это не так просто, как просто добавить среднюю ежедневную скорость бега. Нам нужно поместить внутрь , чтобы мы повторяли каждый день. И что я сделал, так это создал виртуальную таблицу (используя ) со всеми датами .
Итак, что SUMMARIZE делает здесь, так это то, что он оценивает только одну строку. Так, например, мы на 1 января, затем он оценивает эту строку. Затем, когда мы добираемся до второй строки, он снова оценивает только вторую строку. И затем ФИЛЬТР ALLSELECTED (кумулятивный общий шаблон) открывает два дня. Таким образом, это составляет 29 186 долларов США и рассчитывается также накануне.
По мере того, как мы перемещаемся вниз по таблице, он продолжает вычислять совокупный итог и запускает итерацию внутри CALCULATE .
Теперь у нас есть кумулятивный показатель выполнения, который полностью определяется фактическим совокупным объемом продаж, который у нас есть на данный момент времени. Если мы оставим все как есть, то по мере того, как наши продажи будут корректироваться, наша скорость выполнения также будет меняться, потому что это динамично.
Но если вы хотите установить эти числа, то вы, вероятно, захотите как-то поместить это в вычисляемую таблицу или экспортировать эти данные в электронную таблицу Excel. Таким образом, это сделает его нединамичным.
Создание динамических кумулятивных итогов с помощью DAX в LuckyTemplates
Промежуточные итоги в LuckyTemplates: как рассчитать с помощью формулы DAX
Сравнить кумулятивную информацию за разные месяцы в LuckyTemplates
Заключение
Это такие уникальные советы и концепции, которые, я думаю, вы найдете действительно ценными.
Если вы понимаете множество концепций, описанных в этом руководстве, вы находитесь в очень хорошем месте, поскольку существует так много разных способов применения такой логики.
Возможно, вы захотите просмотреть приведенные ниже ссылки, которые будут полезны, если вы хотите добавить больше цвета в этот пример.
Наслаждайтесь прохождением этого урока!
***** Изучаете LuckyTemplates? *****
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из файла .rds в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates.
В этом руководстве по языку программирования DAX вы узнаете, как использовать функцию GENERATE и как динамически изменять название меры.
В этом учебном пособии рассказывается, как использовать технику многопоточных динамических визуализаций для создания аналитических сведений из динамических визуализаций данных в ваших отчетах.
В этой статье я пройдусь по контексту фильтра. Контекст фильтра — одна из основных тем, с которой должен ознакомиться любой пользователь LuckyTemplates.
Я хочу показать, как онлайн-служба LuckyTemplates Apps может помочь в управлении различными отчетами и аналитическими данными, созданными из различных источников.
Узнайте, как рассчитать изменения вашей прибыли, используя такие методы, как разветвление показателей и объединение формул DAX в LuckyTemplates.
В этом руководстве будут обсуждаться идеи материализации кэшей данных и то, как они влияют на производительность DAX при предоставлении результатов.
Если вы все еще используете Excel до сих пор, то сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать LuckyTemplates для своих бизнес-отчетов.
Что такое шлюз LuckyTemplates? Все, что тебе нужно знать