LuckyTemplatesda Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bu eğitimde, size LuckyTemplates'da bazı gelişmiş sıralama analizleri göstereceğim. Örnek olarak, LuckyTemplates forumunda 10. LuckyTemplates Challenge için gönderdiğim raporu kullanacağım .

Bu rapordaki diğer sayfaları diğer eğitimlerde ele aldım. Şimdilik, raporda iki veri kümesini birleştiren belirli bir sayfaya odaklanmak istiyorum.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Satıcı verileri ve Fabrika verileri için zaten ayrı sayfalarım olduğunu unutmayın . Ancak bu iki veri seti etkileşime girdiğinde, kullanıcılar daha da derin içgörüler elde edebilir. Bu yüzden devam ettim ve birleşik bir slayt yaptım.

İçindekiler

Satıcıların/Tesislerin Birleşik Sayfasını Oluşturma

Bu raporu nasıl oluşturduğumla ilgili diğer eğitimleri gördüyseniz, kullandığım tüm slaytların bazı benzersiz görseller dışında neredeyse aynı göründüğünü fark edeceksiniz. Bunun nedeni, PowerPoint'te bir arka plan şablonu oluşturmam ve bunu raporun tamamında kullanmamdır.

Bu, raporuma tutarlı bir görünüm kazandırdı ve yapmam gereken tek şeyin her sayfadaki başlığı ve verileri değiştirmek olduğunu bildiğim için işleri kolaylaştırdı. Arka plan baştan sona aynı kaldı.

Bu sayfada, Bitki verileri için solda bir ciklet dilimleyici ve Satıcı verileri için sağda başka bir ciklet dilimleyici kullandım.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Çiklet dilimleyici görselleştirme bölmesinin altında bulunabilir ancak henüz görmüyorsanız AppSource aracılığıyla indirerek kendi LuckyTemplates masaüstünüze ekleyebilirsiniz.

Ortadaki tablo tüm verileri içerir. Gördüğünüz gibi hem Tesis hem de Satıcı listesi var.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Ayrıca, Kapalı Kalma Dakikalarını , Ortalama Kapalı Kalma Süresini , Kusurları ve bu üç önlemin sıralamasını da içerir . Ayrıca , Genel Ortalama Dereceye ve Genel Dereceye de sahiptir .

Verilerin şu anda Genel Dereceye göre en iyi performans gösterenden en kötü performans gösterene doğru sıralandığına dikkat edin.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Sıralama Analizi İçin Önlemler

Şimdi tabloda gördüğünüz sonuçları oluşturan gerçek ölçümleri inceleyelim. kullanan Kapalı Kalma Dakikaları ile başlayacağım .

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Artık temel ölçüt hazır olduğuna göre, aksama süresi dakikalarını sıralamaya başlayabilirim. Bu ölçüyü Duruş Süresi Dakikalarına Göre En İyi Performans Gösteren Satıcılar ve Tesisler olarak adlandırdım . Ancak masada sınırlı alanım olduğu için, görselde buna yalnızca Kapalı Kalma Dakikalarına Göre Sırala adını verdim.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bazıları , bu gibi durumlar için bir ifadesi kullanır . Ama benim yaptığım , Tesis Konumunda işleviyle bir ifadesi oluşturmaktı .

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Temel olarak bu ifade, fabrika konumunda bir değer varsa, sıralamayı göstermek istiyorum diyor. Aksi takdirde boş kalması gerekir.

Bunu, Toplam'ın boş kaldığından emin olmak için yaptım. Bu sütun yalnızca her satırdaki verileri sıralamak içindir, bu nedenle en altta bir toplam olması mantıklı değildir.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bunu gerçekleştirmenin birkaç yolu var. Ancak elde etmek istediğim sonuçları değerlendirirken, bu rapordaki tüm ölçümlerin birbiriyle etkileşimi göz önüne alındığında, IF HASONEVALUE kullanmanın en iyi seçenek olduğunu düşündüm.

Tablo boyunca diğer sıralama sütunlarının da boş olduğunu fark edeceksiniz. Çünkü hepsinde kullandığım yaklaşım benzerdi.

işlevinin kullanımını gösterir . Ardından, yerinde bir olsa bile hem Fabrika Konumunu hem de Satıcıyı sıraladığımdan emin olmak için kullandım . Temel olarak, CROSSJOIN işlevi, sıralamaları oluşturmak için verileri birleştirmeye yardımcı olur.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Sıralanmadan önce Kesinti Dakikalarının sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmasını istediğimi fark edeceksiniz . Bunun nedeni, Duruş Süresi Dakikaları altında boş yeri olan herhangi bir tesisi veya satıcıyı hariç tutmak istememdi.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bunu göstermek için, verileri Duruş Süresi Dakikalarına göre sıralayacağım. Şu anda, Genel Dereceye göre sıralanır.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Tabloyu Duruş Dakikalarına göre sıraladığımda böyle görünecek.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

En üstteki verinin içinde sıfır olduğuna dikkat edin. Ancak gerçekte, veri setinde Duruş Süresi Dakikalarının gerçekten boş olduğu bazı girişler vardı. Bunlar denklemden çıkarıldı.

Ortalama Kapalı Kalma Süresini sıralayan bir sonraki ölçüme geçelim. Temel olarak, Duruş Süresi Dakikaları için sıralama ölçüsünü kopyaladım ve başvurulan verileri değiştirdim.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bu, ölçü dallandırma adı verilen bir tekniktir . Temel olarak, bir ölçüden bir ölçü oluşturmak anlamına gelir. İhtiyacım olan yeni ölçüye uyacak şekilde çoğalttığım ve ince ayar yaptığım mevcut bir ölçüm vardı.

Ölçü dallandırma, tüm rapor geliştirme sürecini daha verimli hale getirir.

Bu şekilde, özellikle ihtiyacım olan önlem mevcut bir ölçüye çok benziyorsa, sıfırdan ölçüler oluşturmakla zaman kaybetmek zorunda kalmıyorum.

Şimdi, Kusurlara Göre Sıralama olan bir sonraki ölçüme geçeceğim . Daha önce kullandığım ölçüyü bir kez daha kopyaladım ve Kusurlara özgü olacak alanları değiştirdim.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

olmasını istemediğim gerçeği . Bu nedenle, Kusurlar altındaki bir satırın içinde herhangi bir değer bulunmasa bile, sıralamaya aynı şekilde dahil edilmesini istiyorum.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Genel Ortalamaya geçelim. Bu, genel ortalamayı almak için kullandığım ölçüdür.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Gördüğünüz gibi, bu ölçüm için değişkenler oluşturmak zorunda kaldım. Oluşturduğum ilk Temel olarak, daha önce üzerinde çalıştığım üç önlemi alıp hepsini ekledim, böylece toplam bir sayı elde edebilirim.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Ardından, Result adını verdiğim bir sonraki VAR'ı yarattım . Burada, üçe bölen AddRank değişkeninde

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Ve en alttaki RETURN ifademde Satıcı üzerinde IF

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Bu , aynı düşünceye sahip olmalarına rağmen daha önce kullandığım HASONEVALUE'dan farklı bir yaklaşım . Sadece listelenen bir Satıcı varsa bana bir sonuç göster diyor. Aksi takdirde, bir BLANK döndürmelidir .

Şimdi Genel Sıralamaya geçeceğim. Elbette bu, daha önce kullandığım diğer sıralama ölçütlerine benzer olacaktır.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Tesis konumu için HASONEVALUE kullandım , ardından hem Tesis Konumu hem de Satıcı tarafından sonuçlarımı aldığımdan emin olmak için CROSSJOIN işlevini kullanarak RANKX bildirimimi bir kez daha aldım . Bundan önce üzerinde çalıştığım ölçü olan Genel Ortalama Sıra Satıcılar ve Tesisler ölçüsüne de başvurdum . Numaranın boş kalmayacağından emin olmak istiyorum.

Bununla ilgili harika olan şey, tüm tablonun sıralamalardan herhangi biri kullanılarak sıralanabilmesidir. Dolayısıyla, verilerimi Duruş Süresi Dakikalarını kullanarak sıralamak istersem, bunu yapabilirim. Tesis için en yüksek sonucun New Britain olacağını ve Satıcının Linktype olacağını gösterecektir.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Daha da iyisi, sayfadaki diğer sıralamaları ayarlamaz. Bunun nedeni , ölçümde kullanmam ve kullanmamamdır .

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Görüyorsunuz, ALLSELECTED yalnızca seçilen verilere göre verileri sıralayacaktır. Örneğin bir filtre uygularsam, yalnızca tabloda gösterilen veriler sıralanır. Filtre nedeniyle hariç tutulan veriler sıralamaya dahil edilmeyecektir.

Her şey, aradığınız türden sonuçlara bağlıdır. Bu durumda, yalnızca belirli veri parçalarına bakıyor olsam da genel sıralamaların değişmesini istemedim. Bu yüzden ALL kullanmayı seçtim .

Sıralama Analizi İçin LuckyTemplates Forumunu Kullanma

Sıralama analizi, özellikle RANKX gibi işlevlerle çalışıyorsanız yanıltıcı olabilir . LuckyTemplates ile ilgili harika olan şey, harika kurs materyallerine ve topluluk içinde işbirliğine dayalı bir kültüre sahip olmamızdır. , sıralama analizi hakkında pek çok tartışma bulabilirsiniz.

Ne bekleyeceğiniz konusunda bir fikir sahibi olabilmeniz için Forum'a gidelim.

Forum ana sayfasına ulaştığınızda, burada arama işlevini göreceksiniz.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Yalnızca Forumdan ne kadar bilgi alabileceğinizi göstermek için RANKX yazacağım. Arama sonuçlarına göre, konuyla ilgili 50'den fazla tartışma var.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Sorulan sorularda harika çözümlerin bir karışımını göreceksiniz. Bu çok işbirlikçi bir topluluktur, bu nedenle diğer insanların tartışmalara atladığını ve en iyi uygulamaları paylaştığını göreceksiniz.

Sonuçları aşağı kaydırdığımda, Brian Julius'un bu harika içeriğini görüyorum . Bu, RANKX kullanırken özel eşitlik bozucuların nasıl geliştirileceği ile ilgilidir.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

Buna tıklarsam, size konu hakkında daha fazla bilgi bulabileceğim kursun bağlantısını verdiğini göreceksiniz.

LuckyTemplates'da Sıralama Analizi: Birleştirilmiş Veri Kümelerinden Gelişmiş Öngörüler

LuckyTemplates Forumunu tek başına ziyaret etmek, özellikle kendi sıralama analizinizde sıkışıp kaldığınızı düşünüyorsanız, size yığınla bilgi verebilir. alabilir ve bir LuckyTemplates kullanıcısı olarak becerilerinizi daha da geliştirebilmek için öğrenme platformumuzun geri kalanına erişim elde edebilirsiniz.


RANKX ile İlgili Hususlar – LuckyTemplates ve DAX Formül Kavramları, LuckyTemplates'da Sıralamayı Kullanarak
Üst veya Alt Sonuçları Gösterir Sıralama
DAX Ölçülerini Kullanarak LuckyTemplates'da Benzersiz Öngörüler Çıkarma

Çözüm

LuckyTemplates, kullanıcıların birlikte çalıştıkları verilerden mümkün olduğunca çok içgörü elde etmelerini sağlayan çok yönlü bir araçtır. Tartıştığımız senaryoda, ölçü dallandırma gibi teknikleri hesaba kattığımızda sorunsuz bir şekilde gelişmiş sıralama analizi elde edebilirsiniz.

LuckyTemplates'te sahip olduğumuz kaynaklardan yararlanmanız da harika. Raporlar ve panolar oluşturma konusunda ileri düzeyde bilgiye sahip olsanız bile, her zaman öğrenilecek yeni numaralar ve teknikler vardır.

Herşey gönlünce olsun,

Jarrett

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.