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
一旦您越來越多地使用高級 DAX 公式,您將看到分析機會的世界為您無限擴展。在這個例子中,我將向您展示多少。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
在這篇博文中,我將探索一些相對高級的 DAX 邏輯,然後通過將初始計算與另一個計算相結合來構建它。這篇博文遵循現有視頻,該視頻使我們能夠根據客戶的銷售排名對客戶進行分組。
這讓我開始思考我們還能從這些信息中產生什麼。我意識到如果我們從百分比的角度而不是整體的角度來看它會很有趣。
例如,如果某年 20% 的銷售額來自前 5 名客戶,而下一年則僅佔 5%。從營銷的角度來看,您想了解發生這種情況的原因並採取行動來提高這一百分比。
目錄
確定每個客戶組的動態排名
讓我們首先了解一下我們最初是如何對這些客戶進行分組的。我們創建了一個度量並使用以下公式將其稱為按組劃分的客戶銷售額:
從本質上講,我們所做的是在每年使用高級 DAX對每位客戶的銷售額進行動態排名。我們將它們分為三類:前 5 名、前 5 名到 20 名,然後是其餘。
但現在我們要做的是確定這些金額在總銷售額中的百分比。所以我們希望將所有這些數字都視為百分比,以便我們可以查看百分比變化是否隨時間發生。
從我們現在的位置來看,這並不難做到。如果您瀏覽了之前的博文或視頻並理解了它,那麼這篇文章將是小菜一碟。
為了以百分比的形式獲得這些結果,我們需要弄清楚如何將總計行中的數字與前 5 名、排名 5 到 20 名和其餘行中的數字相比較。例如,我們的前 5 名客戶在 2014 年為我們賺取了 4,988,170.10 美元,需要除以我們的總計 35,040,899.50 美元以獲得百分比。
要做的第一件事是複制畫布中的表格,然後計算出將在此上下文中檢索 3500 萬總銷售額的度量。
如您所見,我們從 CALCULATE 函數內部查看了總銷售額,然後使用非常高級的DAX 公式更改了上下文。
總銷售額和客戶組表
Total Sales 本身與我們在上一篇博文中創建的 Customer Groups 表沒有任何關係。兩者之間絕對沒有聯繫。
因此,如果我們嘗試按 Customer Groups 表過濾 Total Sales,則不會發生任何事情。但是看看當我們把它放到表中時會發生什麼。
在 2014、2015 和 2016 列中放置了一個過濾器;所以我們在 Groups 表的每次迭代中都得到了總數。但是,Groups 維度沒有過濾,因為它們沒有連接到數據模型。所以我們基本上有這個分析的兩個關鍵要素。
按排名組確定客戶銷售百分比
下一步是創建新度量或使用現有度量並將其稱為每組客戶銷售額百分比。我們將按組劃分的客戶銷售額除以總銷售額,我的替代結果為 0。
顯然,我們需要對其進行格式化並將其更改為百分比。
最後一步是獲取此度量並將其放入表中以查看百分比。看起來它正在計算正確的結果,因為我們得到了所有總數的 100%。正如您所看到的,這是一種建立在我們之前使用的現有技術之上的超酷技術。
可視化數據
作為畫龍點睛之筆,您可以將其放入可視化中,特別是如果您要顯示的時間超過我在此表中說明的三年時間。您可以通過多種不同的方式對這些信息進行切片和切塊,例如使用此折線圖:
或者,如果您願意,我們可以改用面積圖:
你已經知道了:我們現在已經動態計算了我們的銷售額來自哪裡,以及他們來自哪個排名組。
這是非常強大的高級 DAX 分析工作,可以產生很好的見解。在許多情況下,深入了解您的屬性構成是決策制定和風險管理的關鍵。我會想到銀行貸款簿、保險範圍、銷售歸因等情況。結合使用這些技術,您可以非常有效地發掘這些見解。
結論
將這種類型的計算放在一起涉及許多因素。如果您剛剛開始使用 DAX,請查看我的在線課程和,以很好地了解從哪裡開始以及在此基礎上可以實現什麼。這裡的技術組合開闢了一個可以在許多模型中反複使用的機會世界。
了解如何將其轉移到您自己的模型中的關鍵是考慮您要深入研究的維度或屬性,例如客戶、地區或產品。然後,您將不得不在度量中迭代該屬性。有時您甚至可能需要一個支持表來創建要運行的邏輯。
祝你好運。如果您有任何問題或反饋,請在下面的評論中告訴我。
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