การสร้างจุดทริกเกอร์ Outlier แบบไดนามิกใน LuckyTemplates

ในบทช่วยสอนนี้ ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าการวิเคราะห์ประเภทความผิดปกติและค่าผิดปกติของข้อมูลที่มีประสิทธิภาพโดยใช้จุดทริกเกอร์ค่าผิดปกติแบบไดนามิกเป็นอย่างไร คุณสามารถดูวิดีโอทั้งหมดของบทช่วยสอนนี้ได้ที่ด้านล่างของบล็อกนี้

ค่าผิดปกติแบบไดนามิกมีความสำคัญอย่างไร

ลองดูตัวอย่างนี้

ดูที่ตัวเลข 10,000 ในแผนภูมิกระจาย ในการเลือกรายไตรมาสหรือรายไตรมาสใดๆ หากยอดขายสูงกว่า 10,000 หรือมากกว่า 30% จะถือว่าเป็นค่าผิดปกติ

ข้อมูลเชิงลึกนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับธนาคารหรือบริษัทประกันภัยที่มีการควบคุมสินเชื่อ หรือสำหรับโรงงานที่ต้องการทราบจำนวนของสินค้าที่มีข้อบกพร่องและไม่มีข้อบกพร่องที่พวกเขาผลิต อย่างไรก็ตาม ค่าผิดปกติของข้อมูลเหล่านี้มักเป็นตัวเลขคงที่

มีโอกาสที่ค่าผิดปกติจะมีประโยชน์มากกว่าหากเป็นค่าไดนามิก หรือสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติด้วยการใช้ตัวแบ่งส่วนข้อมูลอย่างง่าย และแม้กระทั่งเมื่อเปลี่ยนจากกรอบเวลาหนึ่งไปยังอีกกรอบเวลาหนึ่ง

นี่คือวิธีการทำ

สารบัญ

• การทบทวนสูตรคงที่
• การสร้างพารามิเตอร์ไดนามิกใหม่
• การเปลี่ยนสูตรคงที่เป็นไดนามิก
• ทำให้แผนภูมิแสดงไดนามิก Outliers
• บทสรุป

การทบทวนสูตรคงที่

เป้าหมายคือทำให้ค่าผิดปกติ 10,000 และ 30% เป็นไดนามิก สิ่งนี้จะช่วยให้คุณสามารถระบุได้ว่าลูกค้ารายใดมีค่าผิดปกติในไตรมาสใดโดยเฉพาะ

คุณต้องการเลือกภายในตัวแบ่งส่วนข้อมูลเพื่อทราบจุดทริกเกอร์

ในแผนภูมิกระจายนี้ คุณสามารถเจาะลึกถึงค่าที่ไม่ใช่ค่าผิดปกติและค่าผิดปกติได้ เนื่องจากเป็นการคำนวณแบบไดนามิก

สำหรับตัวอย่างนี้ การวัด เป็นกุญแจสำคัญ

ตอนนี้ คุณต้องสร้างการวัดอื่นที่คล้ายกันนี้ และสองสิ่งที่ต้องระวังและปรับคือการขายนอกกรอบและการขายนอกกรอบ

ฉันได้ตั้งค่ากลุ่มการวัดผลใหม่ล่าสุดที่มีสูตรใหม่ ซึ่งหนึ่งในนั้นฉันได้ตั้งชื่อว่าDynamic Non-Outlier Sales

คุณต้องย่อยด้วยจำนวนและหน่วยวัดต่างๆ ภายในสูตรเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีพลวัต

นี่คือส่วนสำคัญของสูตร:

ในทุกสูตรเหล่านี้ จะมีOutlierSalesMinและOutlierMarginsMin เหล่านี้คือ 10,000 และ 30% ตามลำดับ ฉันจะใช้พารามิเตอร์การทำงานและย่อยในส่วนนี้ของสูตร

นี่จะเป็นตัวเลขแบบไดนามิกตามการเลือก จากนั้น คุณจะสามารถเห็นแผนภูมิเคลื่อนไหวแบบไดนามิกตามการเลือกตัวแบ่งส่วนข้อมูล

การสร้างพารามิเตอร์ไดนามิกใหม่

ไปที่พื้นที่การสร้างโมเดลแล้วคลิกNew Parameter

ตั้งชื่อพารามิเตอร์ใหม่ว่าSales Outliers เปลี่ยนค่าสูงสุดเป็น 20,0000 และเพิ่มค่าเป็น 1,000 เพื่อให้สามารถปรับได้อย่างละเอียด ตรวจสอบให้แน่ใจว่า ได้เลือก กล่องกาเครื่องหมายเพิ่มตัวแบ่งส่วนข้อมูลในหน้าจากนั้นคลิกตกลง

เมื่อดูที่หน้านี้ คุณจะเห็นว่าตอนนี้ตัวแบ่งส่วนข้อมูลเป็นไดนามิก

ตอนนี้ ดูตารางที่สร้างขึ้นใหม่ที่ชื่อว่าSales Outliers ลากSales Outliers Valueไปที่หน้าและเปลี่ยนเป็นการแสดงภาพแบบอื่น

ฉันจะสร้างพารามิเตอร์อื่นที่เรียกว่าMargin Outliers เปลี่ยนประเภทข้อมูลเป็นเลขฐานสิบ สูงสุด คือ 0.45 หรือ 45% และเพิ่มขึ้นจะเป็น 0.05 หรือ 5% เปลี่ยนค่าเริ่มต้นเป็น 0.3 หรือ 30%

คุณจะเห็นว่า ตอนนี้ Margin Outliersปรากฏในบานหน้าต่างฟิลด์ทางด้านขวา อีกครั้ง ลากMargin Outliers Valueลงบนหน้าและเปลี่ยนเป็นการแสดงภาพแบบอื่น

ก่อนดำเนินการต่อ เรามาแก้ไขการจัดรูปแบบกันก่อน

เปลี่ยนค่า Outliers ของ Marginเป็นเปอร์เซ็นต์

เปลี่ยนค่า Outliers ของการขายเป็นดอลลาร์

ตอนนี้มีสองมาตรการ ค่าOutliers ของการขายและค่า Outliers ของ Margin

การเปลี่ยนสูตรคงที่เป็นไดนามิก

สิ่งต่อไปที่ต้องทำคือการย่อยค่าใหม่ไปยังตำแหน่งที่ถูกต้องภายในสูตร

ตอนนี้ ตัวแปรเหล่านี้จัดวางสิ่งต่าง ๆ ด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อเทียบกับการระเบิดทุกอย่างลงในสูตร

สำหรับ สูตร Dynamic Outlier Salesให้พิมพ์Sales Outliers Value

ทำเช่นเดียวกันกับ Margins และพิมพ์Margin Outliers Value

จากนั้น คัดลอกส่วนที่แก้ไขนี้ของสูตรและย่อยในสูตรDynamic Non-Outlier Sales

จากนั้นกด Enter ตัวเลขนี้กำลังประเมินใหม่ให้กับตัวแบ่งส่วนข้อมูล

ทำให้แผนภูมิแสดงไดนามิก Outliers

สิ่งสุดท้ายที่ต้องทำคือการคัดลอกสูตรของSales GroupingเลือกNew Measureเพื่อสร้างสูตรใหม่และวางที่นั่น สูตรใหม่นี้เรียกว่าDynamic Outliers ตอนนี้ แทนที่เนื้อหาด้วยสูตรไดนามิกใหม่Dynamic Outliers SalesและDynamic Non-Outlier Sales

เลือกแผนภูมิ ตอนนี้แทนที่จะเป็นSales Groupingให้แทนที่ด้วยDynamic Outliers

ตอนนี้ดูที่แผนภูมิ คุณจะเห็นว่าตอนนี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้แบบไดนามิกตามสิ่งที่เลือกโดยใช้ตัวแบ่งส่วนข้อมูล

ตอนนี้รู้ได้ง่ายขึ้นว่าจุดใดเป็นค่าผิดปกติและจุดใดเป็นค่าผิดปกติ

คุณยังสามารถเปลี่ยนกรอบเวลาและจุดทริกเกอร์ได้อีกด้วย คุณสามารถเปลี่ยนได้ในช่วงฤดูร้อนและฤดูหนาว หรือในกรณีที่อุปกรณ์ของคุณอาจหยุดทำงาน

การตรวจจับและแสดงผลลัพธ์ที่ผิดปกติใน LuckyTemplates
การแสดงและการทำความเข้าใจความผิดปกติใน LuckyTemplates
วิธีใช้การวิเคราะห์ในตัวสำหรับแผนภูมิกระจาย LuckyTemplates

บทสรุป

คุณสามารถใช้เทคนิคนี้ได้หลายวิธี

ฉันหวังว่าบทช่วยสอนนี้จะตอบคำถามของคุณเกี่ยวกับค่าผิดปกติแบบไดนามิก

ด้วยการฝึกฝนเพียงเล็กน้อย คุณจะสามารถใช้เทคนิคเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายภายในแบบจำลองและการวิเคราะห์ของคุณเอง

คุยกันใหม่.