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
在分析數據中的實際結果時,您有時可能希望將其與預測或運行率進行比較。在本教程中,我將向您展示 如何根據一些歷史結果計算累積運行率。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
的一個請求,其中一位成員需要一個預測,以便能夠比較當前結果和特定時期內的平均運行率。
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在本教程中,我將首先介紹如何計算平均運行率,然後將其連續向前投影,以便能夠運行每日比較與發生的實際結果。
在這裡,我在視覺上使潛在趨勢比我通常所做的更普遍,如果只是回顧每日結果而沒有與之比較的預測。
最終比較趨勢的最佳方法是使用累計總數。
我在本教程中介紹的累積總 DAX 公式模式與您過去可能使用過的模式略有不同。這是因為這裡對如何最終計算平均每日運行率的累計總計有不同的要求。
讓我們開始吧。
目錄
計算累計總數
在這種情況下,棘手的事情是我們有我們的累計銷售額,但我們需要根據我們實際進行的方式確定的金額創建一個全新的累計總計。我們需要完成幾個步驟並結合 DAX 公式來實現這一目標。
我們需要計算的第一件事是Cumulative Total,這就是我設置公式的方式。
我已將累計總計放在一個變量 ( ) 中。它是相同的模式,但我將它放在一個變量中,因為我想簡化實際的最終公式。
如果我們不採用此邏輯,則累積總數會繼續向前投射,並且可能會根據最終數字一直向下(在可視化中)畫一條線。為了擺脫它,我所做的是使用 Total Sales。如果那天沒有銷售,它將是空白的。如果不是,它將是累計總數。
這就是我設置它的方式。現在,我們如何計算或預測運行率?
計算運行率
從邏輯上講,要計算運行率,我們會計算 一年中的總銷售額以獲得總計,然後將其除以我們實際銷售的天數。這將為我們提供平均每日銷售額,我將其稱為平均每日運行率。
在我們的表中,我們這裡有 29,186 美元,這是由 175,113 美元除以 6 確定的,因為在這個樣本數據中,我們在 2018 年銷售了六天。
但我的設置方式是,每當我們有更多的銷售天數時,它就會自動更新。換句話說,這會自動更新我們的 Average Daily Run Rate,然後預測就會改變。這是我為此製作的公式。
我們必須對變量做一些調整才能讓它發揮作用,因為這裡的上下文是日常級別的。但我們要做的是獲取這個數字,$175,113 (CumulativeTotal),然後用它除以我們的銷售天數。
為了獲得DaysWithSales,我使用了 和 以及 和。如果當天有銷售,大於零,它將保留該日期。對於CumulativeTotal變量,我使用CALCULATE計算Cumulative Sales ($175,113),然後ALLSELECTED Dates釋放每一行中的日期上下文。
所以現在我們有了平均每日運行率,然後我們可以預測累積運行率。讓我們看一下公式。
計算累計運行率
這裡對我們的CALCULATE中的內容稍作調整。在這種情況下,它不僅僅是添加平均每日運行率那麼簡單。我們需要放入一個,以便每天迭代。我所做的是我已經設置了一個包含所有Dates 的虛擬表(使用)。
所以,SUMMARIZE 在這裡所做的是它只計算一行。因此,例如,我們在 1 月 1 日,然後它會評估該行。然後,當我們到達第二行時,它再次只評估第二行。然後FILTER ALLSELECTED(累積總計模式)打開這兩天。所以它總計 29,186 美元,也是前一天計算的。
當我們向下移動表格時,它會繼續計算累計總數並在CALCULATE中運行迭代。
現在我們有了這個累計運行率,它完全取決於我們在這個時間點的實際累計總銷售額。如果我們保持這樣,那麼隨著我們的銷售調整,我們的運行率也會發生變化,因為這是動態的。
但是,如果您想設置這些數字,那麼您可能希望以某種方式將其放入計算表中或將此數據導出到 Excel 電子表格中。這樣,它將使其成為非動態的。
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結論
這些都是非常獨特的技巧和概念,我認為您會發現它們非常有價值。
如果您能理解本教程中涵蓋的許多概念,那麼您就處在一個非常好的位置,因為有許多不同的方法可以應用這樣的邏輯。
您可能想查看下面的鏈接,如果您想為這個示例添加更多顏色,這將很有幫助。
享受本教程的工作吧!
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