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
在這個獨特的示例中,我想向您展示如何在 LuckyTemplates 中投射歷史趨勢並反复投射它。這個特定示例來自 LuckyTemplates 支持論壇中的一個問題。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
LuckyTemplates 成員需要使用歷史信息在現實世界中執行此分析,例如,季度或半年度結果。然後,他們不得不利用這些較舊的信息並將它們向前推進幾年。
這是一個很好的例子,說明瞭如何以多種不同方式重用時間智能函數。
您還可以啟用此邏輯,以按特定地區、特定商店或特定客戶群進行過濾。
目錄
在 LuckyTemplates 中可視化趨勢分析
當您有一個分組、一個季度或一個銷售期並且您想要預測或預測未來的結果時,趨勢分析的可視化非常有用。
我發現的這個解決方案可以以多種不同的方式應用。當前的示例可能是關於預測一個季度,但您可以使用類似的技術來預測任何持續前進的事情。
有很多有趣的方法可以在 LuckyTemplates 報告中應用趨勢分析。現在,看看下面的這張表。
首先,您可以看到一年中特定日期的列及其相應的總銷售額。但是,我還需要展示特定季度的星期幾。這就是我創建季度日專欄的原因。
我已經從 Dates 表中收集了該數據。在此表中,您可以看到Quarter Day列。讓我們看看我是如何解決這個問題的。
計算季度日
四分之一天在商業中是一個重要的數字。它表示正式開始一年中三個月(一個季度)的日子。真正計算季度日的動態計算很重要,因為我打算預測每年每個季度的趨勢。
所以,為了找出每季度的天數,我使用了下面的公式。
它只是要找到任何特定的日期,然後將其減去季度的開始。最後,只需添加1。
當我沿著“季度日”列向下走時,您會看到它一直上升到大約 92。然後,它在下一季度的第一個開始時回到 1。
預測一個特定的時間框架
現在我已經計算了季度天數,我需要決定我想要提前預測的特定時間範圍。為此,我需要將下面的公式用於Quarterly Forecast。
首先,我對Total Sales使用函數。
FILTER函數最初刪除Dates表中的所有過濾器,然後將它們重新應用到一個非常具體的時間範圍,即 2015 年,季度 3,以及特定季度的同一天
函數實際上會評估每一天的季度日,因為我們會移動到未來的任何一個月並評估其正確的季度日。
因此,在未來的任何特定日期,它總是會跳回到 2015 年第 3 季度的同一季度日。
在這裡的這個例子中,我展示了一個非常具體的時間範圍,而不是僅僅重複歷史數字。在下面的示例可視化中,我實際上是將季度預測與總銷售額進行比較。
該圖看起來有點忙,所以您實際上可以稍微改進一下。這只是從比較的角度來看它的一種方式。
除此之外,您還可以在其中使用移動平均度量。這可以幫助用戶計算特定時間範圍內的移動平均線,然後不斷地預測出來。
此外,您可以預測銷售以外的任何事情,這就是度量分支的用武之地。實際上,您還可以為您的特定結果添加因素甚至百分比。
如何使用 DAX 在 LuckyTemplates 中進行趨勢分析 在
LuckyTemplates 中使用 DAX 分析客戶趨勢
使用移動平均線顯示 LuckyTemplates 中的趨勢
結論
總而言之,當您正確設置計算時,所有這些趨勢分析都可以在 LuckyTemplates 中非常有效地完成。
這項技術的偉大之處在於,我覺得這是 LuckyTemplates 中的一個真實世界的應用程序。同樣,它還與使用 DAX 公式創建此類邏輯的效率有關。此外,您可以在預測趨勢時以動態方式展示它。
祝你學習這個好運。
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