Решите задачу аналитики данных с помощью LuckyTemplates Accelerator

В этом посте я расскажу вам о реальном сценарии, когда вы можете оказаться в похожей ситуации, когда заинтересованное лицо просит вас о чем-то, и вам нужно быстро создать отчет на основе того, что они просят. Это именно то, что касается анализа данных LuckyTemplates Accelerator . Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

В этом конкретном акселераторе Брайан (наш директор по контенту в LuckyTemplates) создал сценарий, в котором вы можете применить свои аналитические способности.

С LuckyTemplates мастерство приходит к пониманию того, как вы можете применять определенные методы к различным средам и различным сценариям. Чтобы запустить ускоритель, я решу проблему и посмотрю, что из этого получится.

Оглавление

• Краткое описание конкурса Data Analytics Challenge
• Создание новой таблицы показателей для задачи по анализу данных
• Создание общего показателя продаж для задачи по анализу данных
• В каких штатах продажи высокие или низкие?
• Сколько продаж сделали 5 лучших продуктов?
• Кто входит в десятку лучших продавцов?
• Заключение

Краткое описание конкурса Data Analytics Challenge

Вот краткое изложение этой задачи по анализу данных:

Ваш начальник приходит к вам в офис в понедельник утром и выглядит напряженным. Она сообщает вам, что у нас есть возможность приобрести одного из наших основных конкурентов и что генеральный директор хочет, чтобы COB провел брифинг, чтобы ответить на следующие вопросы о цели приобретения:

1. Каковы были их самые высокие и самые низкие продажи в данном году?
2. В каких штатах их продажи были высокими? Низкий?
3. Сколько продаж они совершали в своих 5 лучших продуктах каждый квартал?
4. Кто входил в их десятку лучших продавцов в данном году и какова была стоимость их продаж в долларах?

Просто взглянув на этот бриф, я уже знаю, что мы будем использовать некую формулу ранжирования. Формула ранжирования будет одинаковой для всех этих требований, и мы просто изменим контекст.

У нас также есть небольшой макет того, что хочет видеть заинтересованная сторона.

Как вы можете видеть, это очень распространенное явление в реальном мире, когда вы получаете быстрый вопрос, и вам нужно быстро собрать что-то вместе, используя макет и план.

Это именно то, что мы хотим, чтобы наша была посвящена анализу данных, в которой каждый может принять участие.

Создание новой таблицы показателей для задачи по анализу данных

Первое, что я собираюсь сделать, это создать новую таблицу показателей, поскольку модель уже построена.

Все, что мне нужно сделать, это подумать о логике, которую нужно добавить, и решить, какую функцию ранжирования использовать между или .

Давайте просто быстро выясним, откуда берутся продажи в нашем наборе данных. Похоже, что линейные продажи — это наша колонка доходов.

Создание общего показателя продаж для задачи по анализу данных

Я собираюсь создать новую меру.

Я назову эту меру Total Sales и вычислю простую сумму столбца линейных продаж.

Я могу просто избавиться от ненужного столбца, а затем превратить меру в группу мер. У меня также есть моя таблица дат , выстроенная в линию в моей модели, которую я превращу в линейную диаграмму, затем возьму свой общий объем продаж и перетащу ее в область значений.

Как видите, эта диаграмма слишком занята. Нам нужно получить месяц и год , чтобы мы могли видеть это более четко. Здесь я изменю контекст.

Это неправильно отсортировано, поэтому мне нужно перейти к моей таблице Date , найти столбец Month & Year , а затем использовать вспомогательный столбец с именем Month & Year . Вы можете получить для создания таблицы дат на нашем форуме или в Analyst Hub.

Теперь диаграмма выглядит намного лучше и больше похожа на то, что нам было нужно в макете.

Следующее, что нужно сделать, это создать фильтр для года, потому что мы хотим иметь возможность разбить его по годам. Итак, я собираюсь создать горизонтальный слайсер и поместить его в верхний правый угол.

В каких штатах продажи высокие или низкие?

Следующий вопрос в брифе: в каких состояниях продажи высоки или низки ? Нам нужно поместить наши штаты в таблицу, поэтому мы перейдем к столбцу Locations, выберем State и превратим его в таблицу.

Я всегда превращаю вещи в таблицу, чтобы иметь возможность увидеть результаты, которые я на самом деле получаю. Я также введу свой общий объем продаж, а затем отформатирую валюту.

Я только что понял, что мне даже не нужно использовать функцию ранжирования, потому что я уже могу ранжировать здесь. Я мог бы превратить это в карту формы и таким образом увидеть максимумы и минимумы.

Я также могу использовать кольцевую диаграмму , если захочу. Есть много способов выделить данные, и мне даже не нужно использовать формулу ранжирования.

Сколько продаж сделали 5 лучших продуктов?

Следующий вопрос из брифа: сколько продаж они продавали за каждый квартал, используя свои пять лучших продуктов? Давайте посмотрим, что макет просит от нас.

Нам нужно в основном выяснить, какие у нас пять лучших продуктов, и посмотреть, сколько продаж они делают в каждом квартале. Это немного сложно, но определенно выполнимо.

Давайте возьмем квартал и год и подадим их на наш стол.

А затем введите наш общий объем продаж за каждый квартал.

Нам также необходимо взглянуть на наши продукты и посмотреть, какие из них занимают первое место в рейтинге. Найдем размерность продуктов.

Наша пятерка лучших продуктов: 63, 28, 51, 67 и 34.

Мне нужно изолировать эти пять лучших продуктов, а затем получить общий объем продаж только этих пяти, используя функцию под названием TOPN. Я собираюсь добавить формулу и использовать , которая позволяет мне изменить контекст.

Здесь все становится немного сложнее и двусмысленнее, потому что мы смотрим на пять лучших продуктов за год или мы смотрим на пять лучших продуктов за каждый квартал?

Для меня этот вопрос заключается в том, какие пять продуктов являются лучшими для каждого квартала. Чтобы ответить на этот вопрос, мне нужно посмотреть на все мои продукты, поэтому я включу таблицу своих продуктов в расчет и расположим их в порядке убывания, от самого высокого к самому низкому.

Для каждого отдельного квартала он ранжирует их сверху вниз, затем выводит пять лучших продуктов на основе общего объема продаж , а затем возвращает данные о продажах каждого продукта.

Если я внесу это в свою таблицу, мы увидим, что 450 482 доллара продаж в первом квартале пришлись на пять лучших продуктов.

Чтобы перепроверить, мы можем просто щелкнуть четверть и просмотреть список. Помните, что мы не смотрим на пять лучших продуктов за год. Мы смотрим на пять лучших продуктов в каждом отдельном квартале, и эти продукты могут меняться.

Мы можем вывести это на следующий уровень и составить пятерку лучших по сравнению со всеми продажами. Просто разделите первую пятерку на общий объем продаж.

Вот пять лучших продаж продуктов по сравнению со всеми продажами.

Кто входит в десятку лучших продавцов?

Следующий вопрос, который мы затронем, состоит в том, кто входит в десятку лучших продавцов в том или ином году и какова стоимость их продаж в долларах? Это еще одно интересное. Давайте погрузимся в продавцов.

Давайте добавим наш общий объем продаж вместе с продавцами . Мы можем увидеть, кто входит в нашу десятку лучших продавцов.

Но если я хочу вернуть только 10 лучших, мне нужно создать рейтинг. Я назову меру «10 лучших продавцов» и использую RANKX . Хитрость здесь заключается в том, чтобы использовать ВСЕХ продавцов, чтобы я мог удалить весь контекст из столбца продавцов и ранжировать продажи по отношению к каждому продавцу.

Я могу написать , в котором, если RANKX меньше или равен 10, то вернуть общий объем продаж; в противном случае он должен быть равен пробелу.

Теперь я собираюсь получить только 10 лучших продавцов, а все остальное будет пустым.

Затем я избавлюсь от общего объема продаж и воспользуюсь такой визуализацией:

Давайте немного почистим здесь и используем темный и белый контраст. Я также избавлюсь от переноса слов для заголовков на оси и использую средство рисования формата для внесения изменений.

Здесь есть вещи, которые мы еще можем улучшить. Я заменю верхний левый визуальный элемент гистограммой, поскольку линейный график не является лучшим представлением времени, добавлю метки данных и уберу ось, чтобы сделать визуальный элемент чище.

Еще одна вещь, которую я могу сделать, — это создать некоторую логику, чтобы действительно выделить самые высокие и низкие продажи. Мы можем добавить метки данных к визуальному элементу «10 лучших продавцов», поместить их в столбцы и добавить другой оттенок синего.

Мне нужно немного изменить цвета, чтобы убедиться, что это соответствует нашей цветовой схеме. Затем я создам текстовое поле и наберу что-то вроде этого:

Это текстовое поле облегчит просмотр среза года.

Что мы можем сделать для визуального элемента «Общий объем продаж по штатам»? Карта не самая лучшая визуальная – честно говоря, мне она не нравится.

Мы могли бы использовать более темную тему для карты, чтобы она соответствовала остальной части отчета.

Потенциально мы также можем использовать пузыри карты и сделать их немного больше.

Мы можем поместить общий объем продаж по штатам слева и переработать другие таблицы. Мы можем выбрать Нью-Йорк в качестве штата на левом изображении, и это изменит контекст других изображений.

Итак, как мы можем представить эти данные немного по-другому? Может быть, мы можем иметь две таблицы для квартала и года , а затем изменить понимание во второй таблице.

Отчет теперь может ответить на все вопросы из брифа и начинает выглядеть довольно хорошо.

Заключение

Надеюсь, вам понравилось работать со мной над этой задачей по анализу данных. У нас есть очень динамичный отчет, основанный на содержании, созданном в ускорителе.

Это вопрос извлечения правильных техник из вашего банка памяти, и как только вы ознакомитесь со всеми различными вариантами, вы будете весьма удивлены тем, как быстро вы сможете сводить вещи воедино.

Остерегайтесь следующего Акселератора. Эта задача по анализу данных является уникальной инициативой . Каждые две недели у нас также проводится обучающий семинар, который любой желающий может посетить и обсудить совместно. Мы также следим за тем, чтобы те, кто только начинает, хорошо разбирались в различных способах решения собственных проблем с данными.