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
我非常擅長 LuckyTemplates 中的場景分析。能夠在您的計算中輸入變量,您可以“震驚”以有效預測結果,這在您嘗試做出決策時非常強大。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
在 LuckyTemplates 中,您可以非常高效地完成此操作,並且可以將許多公式技術與您的數據模型相結合,並以指數方式查看未來結果如何在一系列維度上受到影響。
自從錄製此視頻以來,LuckyTemplates 團隊實際上讓創建“假設”參數變得更加容易,這非常棒,因此可以加快您的速度。
但我真正想在這裡展示的是如何將一個場景疊加在另一個之上。這極大地提高了您的分析能力。
讓我們來看一個例子。
目錄
什麼時候可以在 LuckyTemplates 中使用場景分析?
您可能想要進行促銷並降低價格。因此,對您的產品的需求可能會增加。
隨著需求的回升,您可以安排較低的投入成本,並且您現在可以批量購買。你明白我的意思。
您可以將所有這些場景一個接一個地分層,然後根據您的預測查看這可能如何改變事情或影響您的盈利能力。
但在真正深入探討我們如何使用DAX實際分層多個場景之前,讓我們首先回顧一下我們將在此演示中使用的數據。
審查數據模型和切片器
為了讓您對我們正在處理的數據有一些背景了解,讓我們快速瀏覽一下我們的數據模型。我已經提前設置好了,而不是從頭開始處理所有事情以節省我們的時間。
所以基本上,我們正在處理銷售數據。我們還有關於我們的客戶、我們的產品以及我們進行銷售的地區和交易發生日期的信息。
正如您所看到的,我們這裡有價格變化、成本變化和需求變化的支持表。
我們將使用這三個支持表作為切片器,然後將計算引入我們的分析中。
讓我們看看成本變化百分比的公式。
我們在這裡說的是IF 有一個值,然後是成本變化百分比——它可以是 average 或 sum。這意味著如果我們在Percent Cost Change中選擇了一個選項,例如 10% 或 15%,則返回結果。
但是如果它是零,意味著如果沒有選擇任何東西,那麼我們所說的是成本變化為零。
創建價格變化百分比和需求變化百分比公式將需要類似的模式,因此我們將不再討論其他兩個。
在多層場景分析中使用迭代器
要在 LuckyTemplates 中真正進行多層場景分析,我們需要使用一些迭代函數。
讓我通過查看Total Sales向您展示為什麼需要這樣做。
為什麼我們需要使用迭代器
下面是我們的總銷售額公式。
它在這裡所做的是計算總收入的總和。
然而,這個公式的問題是我們不能合併影響總收入的其他變量。
例如,如果需求增加怎麼辦?這將如何影響我們的銷售?單價什麼時候上漲呢?我們需要能夠將這些考慮在內。
因此,讓我們使用迭代函數SUMX修改我們的公式。
在總銷售額公式中使用 SUMX
所以我們在這裡得到了我們的總銷售額公式。但我們現在不使用 SUM,而是使用SUMX,然後使用 Order Quantity,然後將其乘以Unit Price。
在 LuckyTemplates 中使用場景分析
在這一點上,我們已經審查了我們的數據模型和我們將要使用的切片器。我們還討論了為什麼需要迭代器。
現在讓我們創建一個新度量並將其稱為場景利潤。
然後讓我們添加Order Quantity並將其乘以Demand Change 的一倍。這裡發生的事情是,當需求發生變化時,它會使數量激增。
然後讓我們跳到另一行。我們將乘以Unit Price乘以 1 加上Price Change。現在,如果價格上漲,它會衝擊單價。
因此,價格的變化和需求的變化可以沖擊總銷售額。
但我們的公式不止於此。我們仍然需要考慮成本。
所以這將減去SUMX,然後轉到銷售表,然後是訂單數量乘以 1 加上需求變化,然後乘以總單位成本乘以 1 加上成本變化。
然後我們要關閉它。
現在讓我們看看情景利潤公式是如何工作的。
檢查公式
為了仔細檢查我們的公式,讓我們創建一個包含場景利潤和月份和年份的表格。
如果我們在切片器中不選擇任何內容,我們的表格將只顯示 2016 年的總利潤。我們的表格僅顯示 2016 年的數據,因為只有今年被過濾。
現在,讓我們看一下可能的情況。
例如,我們的原材料成本增加了 10%,這反映在我們的情景利潤中。
但是後來我們知道成本的增加會影響我們的價格。因此,假設由於成本增加,我們將把價格提高 15%。
同樣,這種價格變化反映在我們的情景利潤中。
但由於我們的價格上漲,這可能會減少我們的需求。因此,例如,我們的需求減少了 5%。不用說,我們的情景利潤也減少了。
正如我們所見,成本百分比、價格百分比和需求百分比的所有變化都會影響情景利潤,因為它們已被納入分析。
結論
中創建多層場景分析。
希望您能抽出時間真正深入研究這項技術。在任何數據場景中都有大量的應用程序。
一旦您了解如何將捕獲場景參數的度量集成到跨核心數據模型運行計算的度量中,那麼您將看到無限的機會來發現對未來的預測性見解。
祝你好運。
乾杯,
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