Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Если вы хотите получить реальный пример сценария прогнозирования с помощью LuckyTemplates, вы попали на нужную страницу. В этом руководстве вы найдете метод прогнозирования, который вы наверняка сможете применить в своей рабочей среде. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.
В этом примере я сравниваю свои фактические результаты с моими прогнозами и смотрю на них в совокупности. Совокупные итоги дают мне гораздо лучший обзор и гарантируют, что я буду знать, когда появляется тенденция. Если вы используете технику прогнозирования, которую я обсуждаю в этом руководстве, вы сможете добиться того же.
Однако сначала вам нужно создать фактический прогноз. У вас может быть это в отдельном источнике данных или электронной таблице, или вам может потребоваться создать его, потому что у вас его еще нет. Есть много способов создать его — иногда это просто, а иногда, на мой взгляд, сложнее, чем нужно.
После того, как вы это настроите, разработка простой логики и использование формул с DAX действительно могут дать вам представление о ваших данных.
Просмотр фактических результатов сам по себе — это хорошо, но во многих случаях вам нужен эталонный тест, чтобы действительно показать относительную производительность.
Если вы не разбираетесь в цифрах, использование эталона или прогноза (как в этом случае) — лучший способ показать это вашим потребителям.
Кроме того, используя другие фильтры в вашей модели данных, вы можете настроить свои отчеты для эффективного погружения в определенные области ваших наборов данных и увидеть, как результаты работают по сравнению с уникальным эталоном. Иногда нужно понять несколько нюансов, но это уже другой туториал.
Оглавление
Создание прогноза
У нас есть простая модель данных с общим объемом продаж, которая представляет собой просто историческую информацию, поэтому нам нужно создать прогноз. Есть много способов сделать это, но я покажу вам, как создать простой.
В этой демонстрации я собираюсь спрогнозировать, чего мы достигли в 2015–2016 годах. Я использую с Total Sales , а затем иду и вставляю Dates .
Это даст нам продажи в прошлом году. Мы видим, что в нашей таблице здесь первые введенные данные относятся к 1 июня 2014 года.
Теперь это отражено в нашем 2015 году (общие продажи за прошлый год).
Однако нам нужно сделать еще один шаг вперед. Мы хотим спрогнозировать 2016 год, поэтому наши данные начнутся с января 2016 года, а затем перейдут на весь год. Для этого мы меняем контекст вычисления (используя CALCULATE ), но отфильтровываем информацию, которой нет в 2016 году (с помощью инструкции ). Итак, мы фильтруем таблицу Dates , где год равен 2016.
Это буквально избавит вас от любой даты, кроме 2016 года, для этого прогноза. Давайте перетащим его в нашу таблицу, и мы увидим, что наши данные начинаются с января 2016 года.
Теперь у нас есть прогноз на 2016 год.
Когда мы показываем это на диаграмме, мы можем видеть наш общий объем продаж по дням и наш прогноз продаж, который является просто проекцией за год до этого.
Разработка кумулятивного прогноза
Теперь мы собираемся преобразовать их в кумулятивные итоги и будем рассматривать их кумулятивно, что позволит нам получить более полное представление. Первое, что нам нужно сделать, это рассчитать совокупный объем продаж .
Затем мы можем повторно использовать это для разработки нашего сводного прогноза на 2016 год . Все, что нам нужно сделать, это подставить общий объем продаж с прогнозом на 2016 год .
Теперь у нас есть совокупный итог прогноза на 2016 год , который представляет собой всего лишь прогноз результатов на 2015 год. Мы превратили их в совокупный итог, который мы можем сравнить с нашим совокупным объемом продаж за этот год .
Мы можем превратить это в визуализацию и иметь возможность анализировать эту информацию о том, как мы продвигаемся в совокупности. Здесь есть небольшая проблема, связанная с тем, что кумулятивный итог проецируется полностью, хотя информации нет, и мы, вероятно, этого не хотим.
Мы можем легко это исправить, добавив в формулу Поэтому, если в этот день продаж не будет, будет возвращено значение . Это позволит избавиться от всей информации, полученной с определенной даты.
Мы нажимаем Enter, и на нашем графике мы видим, что линия исчезает, так как мы накладываем наши текущие продажи на наш прогноз продаж.
Прогноз по сравнению с продажами
Отсюда мы можем вычислить наши продажи по сравнению с нашим прогнозом с помощью ветвления показателей .
И мы могли бы превратить это только в визуализацию, но на данный момент это не дает нам никакой информации, потому что у нас нет данных с сентября по декабрь, и мы просто принимаем их за ноль.
Мы можем исправить это снова, вставив эту логику ISBLANK .
И теперь мы можем видеть, как мы проживаем время по сравнению с нашим кумулятивным прогнозом.
Кроме того, поскольку это связано с моделью данных, мы можем, например, добавить наши Продукты. Мы превращаем его в слайсер и смотрим, как обстоят дела с каждым из наших продуктов.
Мы можем динамически выбирать все наши продукты и видеть, как они отслеживаются.
Методы анализа прогнозирования в LuckyTemplates с помощью DAX
Создание прогнозов в LuckyTemplates с использованием DAX
Создание новой таблицы в LuckyTemplates: автоматическая реализация бюджетов и прогнозов с помощью DAX
Заключение
Это уникальная техника прогнозирования, которую я продемонстрировал в этом уроке. Сначала мы создали прогноз, который был довольно простым, а затем мы использовали кумулятивный итог, чтобы лучше его визуализировать. После этого мы сравнили его и смогли отследить во времени и посмотреть, как идут все продажи.
Это все о бизнес-приложениях с этим. На самом деле я рассматриваю множество подобных приложений, связанных с прогнозированием, в моем Это стоит проверить, если вы хотите узнать больше о технике прогнозирования, составлении бюджета, методах сегментирования и группировки, а также анализе сценариев и многих других.
Я надеюсь, что вы сможете найти способ включить эту технику прогнозирования в свою работу.
Всего наилучшего!
***** 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