在 LuckyTemplates 中使用 DAX 進行預算績效細分

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 進行預算績效細分

預算績效分析有時可能需要我們將當前擁有的結果細分為不同的組。這是為了分析哪些表演者比其他人更好,而不是他們的目標。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

LuckyTemplates 可以管理性能細分,並了解它們的差異和對總預算的影響。在本教程中,我將討論如何執行預算績效細分。

分割是一種用於將大型目標主題縮小為定義的目標組的技術。

這是預算類型分析的常見要求。但是,對於剛開始使用 LuckyTemplates 的人來說,這並不是一項簡單的技術。要掌握這項技術,您需要做很多事情。

我還將討論如何細分您正在分析的預算維度。您可以將表現最好的人與表現最差的人分成幾組。這可以基於您的收入和預算之間的差異

這裡主要要注意的是理解數據切分的公式。

目錄

預算績效細分支持表

我們將使用我在上次LuckyTemplates 峰會期間使用的這個報告頁面。這些會議都是關於預算的。

然而,本教程只關注如何將數據分組。這將幫助我們了解如何創建在我們的數據中不存在但從基於我們數據的結果中派生出來的組。

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期間討論過的。您可以查看所有可以下載的資源和討論。

比方說,我們已經有了銷售業績對預算的數據。然後,我們需要對其進行細分,以確定誰在group中表現積極,或者在本例中為region

但我們必須記住,這在我們的數據集中不存在。因此,我們必須創建一個支持表來對每個區域的性能進行分類。讓我們來看看這個現有的支撐表。

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根據此表,如果這些區域超出預算 40%,則它們被歸類為最佳執行者。如果他們低於預算並且根本沒有達到預算,那麼他們將被歸類為表現最差的企業

這將使我們能夠獲得更好的洞察力並了解我們分析背後的場景。每個分段的數據將在創建支撐表後反映出來。

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了解預算績效細分公式

下圖顯示了用於數據分割的常用通用 DAX 模式。

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由於我們正在尋找來自不同地區的數據,因此必須遍歷每個地區內的每個城市。這就是RankingDimension變量的作用。它正在創建每個城市名稱的列表。

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然後,我們將把它放在函數中,因為我們需要根據他們的銷售與預算百分比來評估每個城市。之後,我們將使用該評估的結果來確定城市所屬的預算範圍或組別。

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正如您在這裡看到的,前面討論的計算計算了我們創建的每個性能組中的城市數量。

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我們也可以將這種類似的模式用於Budget Group Sales度量。

對預算組銷售量使用相同的公式

首先,讓我們點擊Budget Group Sales Measure 並檢查這個公式:

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在這裡,我們使用了與按城市劃分商店幾乎相同的邏輯。模式沒有太大變化。但是,我們不是計算商店數量,而是使用函數計算每家商店的總銷售額。 

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如果我們想使用地圖等可視化方式顯示結果,則此信息很有用。這將為每個城市著色,具體取決於他們在所選環境中屬於哪個表演組。

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我們可以點擊這個可視化來查看屬於某個性能組的城市。對於此示例,讓我們單擊Best Performers組。

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當我們查看地圖並查看邁阿密地區時,我們會發現它是一個大城市。這可能是該地區銷售更好的原因。

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當我們點擊Worst Performers組時,我們還可以看到包含在該性能組中的城市。

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基於所選段的動態分組

這裡要注意的另一件事是,我們需要重新創建所有相應的度量,以便它們可以根據性能組可視化中的選擇進行更改。這些是預算組差異百分比、預算組銷售額、預算組績效預算組計數度量。

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這是因為我們在與我們的核心模型無關的支持表中選擇一個維度。

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一旦我們使用我們的舊度量並從績效組度量中選擇,它不會影響我們正在顯示的其他計算預算組差異百分比、預算組銷售額、預算組績效、預算組計數)。

Budgeting Performance Segmentation衡量動態的原因是它根據從績效組可視化中選擇的數據更改其他計算。為此,我們需要將所有計算更改為不同的上下文。當做出選擇後,我們需要根據這個分割邏輯重新計算它。

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最後這部分邏輯會遍歷每個區域的銷量,確定一個城市所屬的性能組。而這正是您成功將數據或結果分組所需的主要內容。


高級產品預算分析——LuckyTemplates 和 DAX 技術
使用 LuckyTemplates 的最佳和最差執行者的預算分析
使用數據模型的客戶細分技術——LuckyTemplates 和 DAX

結論

總而言之,在 LuckyTemplates 中使用 DAX進行預算績效細分可以通過多種方式帶來好處。這是隨時間呈現數據的好方法。它可以展開跨客戶、產品、商店甚至區域的績效結果的討論。

它不僅允許您根據指定的細分對數據進行分組,還可以更輕鬆地處理原始結果並將其與預算進行比較或進行預測。 

儘管所討論的動態細分是無縫的,但在將實際結果與預算結果進行比較時,必須能夠生成相對複雜的分析。 

希望您從這項技術中獲益良多,並找到瞭如何在您自己的模型中實施它的方法。


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