LuckyTemplatesda DAX Kullanarak Özel Dinamik Segmentasyon

Bu blog gönderisinde, LuckyTemplates'da özel dinamik segmentasyonun nasıl oluşturulacağıyla ilgili gelişmiş bir DAX modelinin üzerinden geçmek istiyorum . Anlamlı içgörüler elde etmek için bu harika tekniği birçok senaryoya uygulayabilirsiniz. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

Dinamik gruplar, bir dizi farklı müşteri satış, marj artışı ve aylık ortalama kâr gibi farklı metriklere göre bölümlere ayrıldığında oluşturulur.

İçindekiler

Müşterileri Birlikte Gruplamak

Özel dinamik segmentasyondaki amaç, müşterileri farklı metriklere göre sıralamaktır . Aşağıdaki görselleştirmeye baktığınızda, verilerin 1'den 20'ye, 21'den 50'ye ve "diğer" olmak üzere üç gruba ayrıldığını göreceksiniz.

Bu gruplar sayesinde, kilit müşterileri, önemli ürünleri veya önemli boyutları görebilir ve bu yönü gerçekten daha etkili bir şekilde inceleyebilirsiniz. Verilerinizdeki kalıpları görebilirsiniz. Aksi takdirde, tüm bu veriler, bu gruplar olmadan yalnızca bir dağılım grafiğindeki noktalar karmaşası gibi görünür. 

Biz de dinamik bir hesaplama oluşturduktan sonra gidiyoruz. Bu, müşterilerin yalnızca tüm veri seti ve zaman çizelgesi boyunca sıralanmadığı anlamına gelir. Bunu belirli seçimler için de yapıyoruz.

Diyelim ki, yılın ilk yarısı için sadece batı bölgesindeki müşterilerimden gelen verilere bakmak istiyorum.

Bu filtreler uygulandıktan sonra, sonuçların dinamik olarak güncellendiğini göreceksiniz. Seçilen verileri otomatik olarak 1'den 20'ye, 21'den 50'ye vb. Sıralar.

Bu sıralamalar oluşturulduktan sonra, bundan bir dilimleyici oluşturabilir ve bu belirli müşteri gruplarını gerçekten etkili bir şekilde inceleyebilirsiniz.

Bu filtreyle ilgili ilginç olan şey, bunların hiçbirinin çekirdek veri modellerinden var olan herhangi bir tabloya ait olmaması ve herhangi bir veritabanından gelmemesidir. Doğru DAX formülü kullanılarak LuckyTemplates modelinizde oluşturulur.

Yeni Dinamik Gruplar Oluşturma

İşte bu grupları sıfırdan nasıl oluşturabileceğiniz. Her grup için minimum ve maksimum limitlerle verileri aşağıdaki tablonun yaptığı gibi sunacak bir tablo oluşturmaya çalıştığınızı unutmayın.

Yerleştirmeyi kolaylaştırmak için 3 grupla sınırlandırdım, ancak ihtiyaca bağlı olarak aslında daha fazlasına sahip olabilirsiniz.

Bu sınırlar ayarlandıktan sonra, bu Özel Gruplar destekleyici bir tabloya dönüşecektir.

Gördüğünüz gibi, Özel Grupların modelinizdeki diğer öğelerle herhangi bir ilişkisi yoktur. Bu yüzden biraz mantık ekleyeceğiz ve bu tablo üzerinden bir DAX formülü çalıştıracağız. Bu mantık orada olduğunda, sonuçları filtrelemeye başlayabiliriz.

İşte bu Segmentasyon Modellerinin devreye girdiği yer burasıdır. Burada iki model kullanacağız – Kârlar ve Marjlar .

Özel Gruplamaya Göre Karlar

Özel Gruplandırmaya Göre Karlara bakan ilk kalıpla başlayacağız .

Bu ölçüyü parça parça inceleyelim.

Şimdi sıralamamıza bir göz atacak olursak, sıralamamız her zaman Toplam Satışlara göre yapılacaktır .

Burada ilginç olan şey, bu Toplam Satışları temel almasına rağmen , çıktımızın aslında Satış olmamasıdır. Çıktı, diğer ölçümlere dayalı olacaktır. Bu da bu tekniğin ne kadar etkili olduğunu bir kez daha gösteriyor.

işlevini kullanmak yerine , formüle farklı bir bağlam ekleyeceğiz. Yine, bu bir destek tablosu kullandığımız gerçeğine dayanmaktadır.

işlevini kullanarak , her bir müşterinin sıralamasını değerlendireceğiz.

Her grup için belirlediğimiz sınırları kullanarak her müşteriyi sıralayacağız. Bu yüzden ölçümümüze Min Rank ve Max Rank'ı eklediğimizi göreceksiniz .

Değerlendirme, belirlediğimiz filtrelerdeki koşulları karşıladığında, sonuçlar o zaman Toplam Kârları döndürür . 

Özel Gruplamaya Göre Kenar Boşlukları

Şimdi Marjlar segmentasyonuna bir göz atalım .

Yine, bu formülü parça parça inceleyelim.

Bunun Kâr segmentasyonu ile hemen hemen aynı olduğunu göreceksiniz, sadece bu sefer Kâr Marjı için HESAPLA işlevini kullanıyoruz .

Daha önce olduğu gibi, Özel Gruplarımız için Min Derece ve Maks Derece ayarlayarak bağlam da ekliyoruz . Oradan, ihtiyacımız olan sonuçları alacağız.

Sonuçların farklı bölümlere ayrıldığı yer burasıdır. Hatırlanması gereken en önemli şey, burada filtrelediğimiz şeyin oluşturduğumuz Özel Gruplar tablosu olduğudur .

Aşağıdaki görselleştirmede de görebileceğiniz gibi bu tablo filtrelenmiştir çünkü Özel Grubumuz artık lejandımıza girmiştir.

Bu nedenle, görselleştirme artık verileri o segmentlere ayrılmış grubun parçası olan belirli müşterilere dayalı olarak gösterecektir.


Dinamik Segmentasyon: Gelişmiş DAX Segmentasyonu Kullanılarak Müşteriler Gruplara Ayrılma
Örneği LuckyTemplates'da Gelişmiş DAX Kullanılarak
Müşteri Segmentasyon Teknikleri Veri Modeli – LuckyTemplates ve DAX Kullanılarak

Çözüm

Bu teknikle, verileri belirli segmentlere göre sıralamak artık çok kolay. Bu mantığın, sahip olduğunuz her seçim için dinamik olarak uygulandığını unutmayın. Bu nedenle, Midwest Toptan Satış verilerini sıralamak istiyorsanız, aynı değerlendirmeyi söz konusu belirli seçime de uygulamanız gerekir.

Bu tür bir içgörü, tam olarak ham verilerinizden ortaya çıkacak bir şey değildir. Dinamik segmentasyonun güzelliği, farklı durumlarda ve farklı raporlama uygulamalarında da kullanılabilmesidir.

Herşey gönlünce olsun.

Leave a Comment

Excel Hücrelerini Metne Sığdırma: 4 Kolay Çözüm

Excel Hücrelerini Metne Sığdırma: 4 Kolay Çözüm

Excel hücrelerini metne sığdırmak için güncel bilgileri ve 4 kolay çözümü keşfedin.

Bir Excel Dosyasının Boyutu Nasıl Küçültülür – 6 Etkili Yöntem

Bir Excel Dosyasının Boyutu Nasıl Küçültülür – 6 Etkili Yöntem

Bir Excel Dosyasının Boyutunu Küçültmek için 6 Etkili Yöntem. Hızlı ve kolay yöntemler ile verilerinizi kaybetmeden yer açın.

Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Python'da Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

R'de bir .rds dosyasındaki nesneleri nasıl kaydedeceğinizi ve yükleyeceğinizi öğreneceksiniz. Bu blog aynı zamanda R'den LuckyTemplates'a nesnelerin nasıl içe aktarılacağını da ele alacaktır.

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

Bu DAX kodlama dili eğitiminde, GENERATE işlevinin nasıl kullanılacağını ve bir ölçü başlığının dinamik olarak nasıl değiştirileceğini öğrenin.

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

Bu eğitici, raporlarınızdaki dinamik veri görselleştirmelerinden içgörüler oluşturmak için Çok Kanallı Dinamik Görseller tekniğinin nasıl kullanılacağını kapsayacaktır.

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

Bu yazıda, filtre bağlamından geçeceğim. Filtre bağlamı, herhangi bir LuckyTemplates kullanıcısının başlangıçta öğrenmesi gereken en önemli konulardan biridir.

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Apps çevrimiçi hizmetinin çeşitli kaynaklardan oluşturulan farklı raporların ve içgörülerin yönetilmesine nasıl yardımcı olabileceğini göstermek istiyorum.

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

LuckyTemplates'da ölçü dallandırma ve DAX formüllerini birleştirme gibi teknikleri kullanarak kâr marjı değişikliklerinizi nasıl hesaplayacağınızı öğrenin.

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

Bu öğreticide, veri önbelleklerini gerçekleştirme fikirleri ve bunların DAX'ın sonuç sağlama performansını nasıl etkilediği tartışılacaktır.