ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
เมื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์จริงในข้อมูลของคุณ บางครั้งคุณอาจต้องการเปรียบเทียบกับการคาดการณ์หรืออัตราการเรียกใช้ ในบทช่วยสอนนี้ ฉันจะแสดง วิธีคำนวณอัตราการรันสะสมตามผลลัพธ์ในอดีต คุณสามารถดูวิดีโอทั้งหมดของบทช่วยสอนนี้ได้ที่ด้านล่างของบล็อกนี้
นี่เป็นคำขอในซึ่งสมาชิกต้องการการคาดการณ์ที่เปิดใช้งานการเปรียบเทียบผลลัพธ์ปัจจุบันและอัตราการรันเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่ง
โพสต์ฟอรัมสนับสนุน LuckyTemplates
ในบทแนะนำสอนการใช้งานนี้ ฉันจะอธิบายวิธีการคำนวณอัตราการรันเฉลี่ยก่อน จากนั้นจึงฉายภาพอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สามารถเรียกใช้การเปรียบเทียบรายวันกับผลลัพธ์จริงที่เกิดขึ้น
ที่นี่ ฉันมองเห็นแนวโน้มพื้นฐานที่แพร่หลายมากขึ้นกว่าที่ฉันจะทำตามปกติหากเพียงแค่ตรวจสอบผลลัพธ์รายวันโดยไม่มีการพยากรณ์เพื่อเปรียบเทียบ
วิธีที่ดีที่สุดในการเปรียบเทียบแนวโน้มในท้ายที่สุดคือผลรวมสะสม
รูปแบบสูตร DAX รวมทั้งหมดที่ฉันกล่าวถึงในบทช่วยสอนนี้จะแตกต่างเล็กน้อยจากรูปแบบที่คุณอาจเคยใช้ในอดีต นี่เป็นเพราะมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันที่นี่เกี่ยวกับวิธีการคำนวณผลรวมสะสมสำหรับอัตราการเรียกใช้เฉลี่ยรายวันในท้ายที่สุด
มาเริ่มกันเลย
สารบัญ
การหาผลรวมสะสม
สิ่งที่ยุ่งยากในกรณีนี้คือเรามียอดขายสะสม แต่เราจำเป็นต้องสร้างยอดรวมสะสมใหม่ตามจำนวนที่กำหนดโดยวิธีที่เราดำเนินการจริง มีบางขั้นตอนที่เราต้องดำเนินการและรวมสูตร DAX เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้
สิ่งแรกที่เราต้องคำนวณคือผลรวมสะสมและนี่คือวิธีที่ฉันตั้งค่าสูตร
ฉันได้วางผลรวมสะสมในตัวแปร ( ) เป็นรูปแบบเดียวกัน แต่ฉันวางไว้ในตัวแปรเพราะฉันต้องการลดความซับซ้อนของสูตรสุดท้าย
ถ้าเราไม่ใส่ตรรกะนี้ ผลรวมสะสมจะยังคงฉายไปข้างหน้า และมีแนวโน้มที่จะลากเส้นลงไปด้านล่าง (ในการแสดงภาพ) ตามจำนวนสุดท้าย เพื่อกำจัดสิ่งนั้น สิ่งที่ฉันทำคือใช้ISBLANK Sales หากไม่มีการขายในวันนั้น มันจะว่างเปล่า หากไม่มี จะเป็นผลรวมสะสม
นั่นคือวิธีที่ฉันตั้งค่า ทีนี้ เราจะคำนวณหรือคาดการณ์อัตราการวิ่งได้อย่างไร?
คำนวณอัตราการวิ่ง
ตามเหตุผลแล้ว ในการคำนวณอัตราการดำเนินการ เราจะนับยอดขายทั้งหมด ที่เราทำได้ในหนึ่งปีเพื่อให้ได้ผลรวมทั้งหมด แล้วหารด้วยจำนวนวันที่เราขายได้จริง นั่นจะทำให้เรามียอดขายเฉลี่ยต่อวันซึ่งเราเรียกว่าอัตราการเรียกใช้เฉลี่ยต่อวัน
ในตารางของเรา เรามี $29,186 ที่นี่ ซึ่งกำหนดโดย $175,113 หารด้วย 6 เนื่องจากในข้อมูลตัวอย่างนี้ เราขายไปแล้วหกวันในปี 2018
แต่วิธีที่ฉันตั้งค่านี้คือสิ่งนี้จะ อัปเดตโดย อัตโนมัติทุกครั้งที่เรามีวันขายมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง การดำเนินการนี้จะอัปเดตอัตราการวิ่งเฉลี่ยต่อวันของเราโดยอัตโนมัติจากนั้นการคาดการณ์จะเปลี่ยนไป นี่คือสูตรที่ฉันทำขึ้นสำหรับสิ่งนี้
เราต้องปรับ เปลี่ยนตัวแปรเล็กน้อยเพื่อให้สิ่งนี้ทำงานได้เนื่องจากบริบทที่นี่อยู่ในระดับรายวัน แต่สิ่งที่เราพยายามทำคือการคว้าตัวเลข $175,113 (CumulativeTotal) แล้วหารด้วยจำนวนวันที่เรามียอดขาย
ใน การรับDaysWithSalesฉันใช้ กับ และ ด้วยหากมีการขายในวันนั้น ซึ่งมากกว่าศูนย์ จะเก็บวันที่นั้นไว้ สำหรับ ตัวแปร CumulativeTotalฉันใช้CALCULATEกับยอดขายสะสม ($175,113) จากนั้นALLSELECTED Datesจะเผยแพร่บริบทวันที่ในทุกแถว
ตอนนี้เรามีอัตราการวิ่งเฉลี่ยต่อวันแล้ว เราสามารถคาดการณ์อัตราการวิ่งสะสมไปข้างหน้าได้ มาดูสูตรกันเลย
การคำนวณอัตราการเรียกใช้สะสม
มีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยกับสิ่งที่อยู่ภายในCALCULATE ของ เรา ในกรณีนี้ มันไม่ง่ายเพียงแค่เพิ่มอัตราการวิ่งเฉลี่ยต่อวัน เราจำเป็นต้องใส่ ไว้ข้างใน เพื่อให้เราวนซ้ำทุกวัน และสิ่งที่ฉันทำคือฉันได้ตั้งค่าตารางเสมือน (โดยใช้SUMMARIZE กับDates ทั้งหมด
ดังนั้น สิ่งที่ SUMMARIZE กำลังทำอยู่นี้คือการประเมินเพียงแถวเดียวเท่านั้น ตัวอย่างเช่น เราอยู่ที่วันที่ 1 มกราคม จากนั้นจะประเมินแถวนั้น จากนั้นเมื่อเราไปถึงแถวที่สอง มันจะประเมินเฉพาะแถวที่สองอีกครั้ง จากนั้นFILTER ALLSELECTED (รูปแบบผลรวมสะสม) จะเปิดขึ้นในสองวัน รวมเป็น $29,186 และคำนวณวันก่อนหน้าด้วย
ขณะที่เราเลื่อนตารางลง ตาราง จะยังคงคำนวณผลรวมสะสมและเรียกใช้การวนซ้ำภายในCALCULATE
ตอนนี้เรามีอัตราการดำเนินการสะสม ซึ่งพิจารณาจากยอดขายรวมสะสมจริงที่เรามี ณ เวลานี้เท่านั้น หากเราปล่อยไว้เช่นนี้ เมื่อยอดขายของเราปรับ อัตราการดำเนินการของเราก็จะเปลี่ยนไปเช่นกัน เนื่องจากเป็นแบบไดนามิก
แต่ถ้าคุณต้องการตั้งค่าตัวเลขเหล่านี้ คุณอาจต้องการใส่ตัวเลขนี้ลงในตารางคำนวณหรือส่งออกข้อมูลนี้ไปยังสเปรดชีต Excel ด้วยวิธีนี้จะทำให้มันไม่ไดนามิก
สร้างผลรวมสะสมแบบไดนามิกโดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates
การเรียกใช้ผลรวมใน LuckyTemplates: วิธีคำนวณโดยใช้สูตร DAX
เปรียบเทียบข้อมูลสะสมในเดือนต่างๆ ใน LuckyTemplates
บทสรุป
นี่เป็นเคล็ดลับและแนวคิดที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งฉันคิดว่าคุณจะพบว่ามีค่ามาก
หากคุณสามารถเข้าใจแนวคิดต่างๆ ที่ครอบคลุมตลอดบทแนะนำสอนการใช้งานนี้ แสดงว่าคุณอยู่ในตำแหน่งที่ดีแล้ว เนื่องจากมีวิธีต่างๆ มากมายที่คุณสามารถนำตรรกะเช่นนี้ไปใช้ได้
คุณอาจต้องการตรวจสอบลิงก์ด้านล่าง ซึ่งจะเป็นประโยชน์หากคุณต้องการเพิ่มสีสันให้กับตัวอย่างนี้
สนุกกับการทำงานผ่านบทช่วยสอนนี้!
***** การเรียนรู้ LuckyTemplates? *****
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้