什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
我們將把 LuckyTemplates 開發提升到一個新的水平,並在我們的數據中發現重要的新趨勢。首先,我們需要使用 DAX 通過 LuckyTemplates 中的 一些高級邏輯深入研究數據異常值。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
我將幫助您了解原始上下文和過濾上下文之間的區別。因此,我們將在 LuckyTemplates 中有效地分析和展示數據中的離群值。
異常值與我們數據中的異常非常相似。它們是位於分佈的整體模式之外的結果。因此,通過我們的分析,我們可能希望在我們的數據中細分這些特定結果。
但我對它們的分類確實與異常略有不同,因為我們可能希望將觸發點放在我們認為是異常值的地方。
那麼,我們如何檢測它們呢?我們如何在 LuckyTemplates 中很好地展示它們?我們如何動態地做到這一點?
目錄
通過 LuckyTemplates 動態展示異常值
在這篇博文中,我想向您展示一些我喜歡談論的非常高級的東西。這只是LuckyTemplates 驚人功能的一個示例。
要通過 LuckyTemplates 展示我們的數據離群值,我們需要結合多種DAX 公式和可視化技術。這就是我們展示什麼是異常結果以及為什麼會出現異常值的方式。
此外,我們還想更深入地研究這些離群值結果,以使我們能夠理解它們為何如此。
這是我們可以將 LuckyTemplates 開發提升到一個新水平的地方。我們可以真正審視並理解是什麼推動了我們所看到的結果。
識別數據異常值
在此示例中,我們將使用此儀表板專注於通過 LuckyTemplates 查看客戶績效異常值。
正如我們在儀表板的右上角看到的那樣,我們可以單擊不同的時間範圍。最重要的是,它會自動向我們顯示特定年份或季度的數據。
比如我們要分析2017年第一季度的離群客戶,可以點擊2017,然後點擊Q1。
最重要的是,這就是我們如何在 LuckyTemplates 中操作我們的數據以提取我們在 Excel 中永遠無法做到的見解。但我們可以,在 LuckyTemplates 內部。對我來說,這真的很強大,這就是我們分析的真正價值所在。
例如,在這個特定的銷售案例中,我歸類為異常值的客戶是銷售額超過 10,000 美元且利潤率在任何特定季度超過 30% 的客戶。
如果我們環顧四周並深入了解特定的洞察力,我們可能希望了解特定時期內特定離群客戶的細分情況。除此之外,我們可能還想檢查非離群客戶的趨勢。
那麼,讓我們跳到我設置的這個演示。
我們將在這裡看到,我有兩個指標指定離群客戶銷售額和非離群客戶銷售額。淺栗色的底線表示離群客戶,而深栗色的上線表示非離群客戶。
使用 DAX 展示數據異常值
此外,讓我們深入研究在 LuckyTemplates 中分解和分類這些數據異常值的公式。
正如我們現在所看到的,不同的季度有不同的數據。因此,我們這裡的異常值是動態的,因為它會在任何時間範圍內發生變化。
因此,我們需要根據我們擁有的總體離群值指標創建動態計算。
基本上,我們只需要計算總銷售額,這是最重要的部分。
但是,我們只想為超過我們之前設置的異常值的客戶計算它。因此,我們不能只將總銷售額放在公式中,因為我們擁有的數據是每日數據。
我們在這裡可以做的是添加ALLSELECTED (Dates)以從日期中刪除任何上下文,但保留季度上下文。
此外,我們可以輸入位置選擇——只需輸入ALL(Locations),
或產品選擇,輸入ALL(PRODUCTS)。
澄清一下,我們只是想確保我們沒有額外的過濾器,因為我們正在評估的是季度數字,其中包含 10,000 美元和 30%。
請記住,我們希望Total Sales是一個季度數字,與Profit Margins一樣。我們的目標是根據總體數量比較創建一些客戶背景。
現在,讓我們回到我們的儀表板。我們在 CUSTOMER PERFORMANCE BREAKDOWN 表中看到的客戶子集始終與我們在銷售額和利潤率明細表中看到的客戶子集相同。
這就是我們可以在 LuckyTemplates 中獲得的強大功能。
在 LuckyTemplates 中展示數據異常 在 Power
BI 中檢測和展示異常值 - 免費培訓研討會
LuckyTemplates 數據集:了解如何使用 DAX 檢測異常行為
結論
總而言之,我們的異常結果,無論是高於還是低於趨勢,都是我們想要探索更多的東西。因此,在 LuckyTemplates 中完成此類工作確實需要對 DAX 公式有一定的了解,這就是我決定創建本教程的原因。
我們已經深入研究瞭如何和所有不同種類的 DAX 來實現它。
享受深入學習本教程的樂趣——還有很多東西需要學習,但我們確信每個人都會喜歡發現更多關於這個主題的信息。
乾杯,
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