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
在此博客中,我將比較站點或樞紐中的現有客戶分配與基於選定距離的新計算分配。這種分析使企業能夠深入了解客戶的盈利能力。
這裡有兩個相似的數據集,分別是Customer data selection和Customer data current。我使用這些數據集在一份報告中同時顯示當前客戶分配和新計算的分配。
除此之外,還有一個Forward Stock Locations表,可以是倉庫或工廠。此表附加到兩個客戶表(客戶數據部分和當前客戶數據)以允許同時顯示數據。
目錄
場景和比較報告設置
想像一下,您擁有從轉運庫存地點、包裹儲物櫃或中心到客戶的交付基礎設施。
從歷史上看,已經在現有的遠期庫存地點進行了分配。已經收購了新業務,是時候考慮當前的設置是否仍然合理了。
讓我們來看看我為此場景生成的報告。
首先,這張地圖顯示了倉庫當前的客戶分配情況。
然後,此表顯示距離、收入和需求。
這些卡片代表所選遠期庫存位置的總數和百分比分佈。
右上角是一張沒有過濾的多用途卡。因此,它在數據集中顯示了整體收入和需求以供參考。
還有一個用於選擇遠期庫存位置的切片器。當然,這可能是一個倉庫、一個工廠,或者任何你想分析的東西。
因此,FSL 的切片器在這裡控制兩個貼圖。
下方的地圖顯示由“選擇距離”切片器觸發的結果。
這些中間卡片根據所選距離顯示收入和需求。這有助於分析當前客戶分配與基於選擇的新計算分配之間的差異。
用於客戶分配比較的 DAX 度量
這是我用於此場景的距離計算。請注意,公式中的變量取決於您的數據設置方式。您需要根據自己的數據調整這些以獲得正確的結果。
對於當前分配和基於選擇的分配,用於顯示不同顏色的大小和顏色的度量是不同的。
這是當前客戶分配的地圖點顏色當前度量。
另一方面,這是基於選擇的客戶分配的選擇度量中的地圖點顏色。
如您所見,我的度量值位於三個單獨的表中。我通常在完成模型後將它們隱藏在文件夾中。但是在構建時,將它們放在手邊更為實用。
結論
實際上,此示例報告提供了強大的分析,因為您可以做出選擇以在現有位置重新分配所有客戶。通過學習重心計算和哈夫重力分析,你可以輕鬆應對各種位置智能項目。
我希望這個博客有助於您的學習曲線,並提高人們對在數據中使用地理組件的重要性的認識。
請記住,這不是關於構建最好看的報告,而是一個示例。例如,添加智能敘述或圖表可以增強高級演示的模型。然而,這只是分析階段。
查看下面的鏈接以獲取更多示例和相關內容。
謝謝。
保羅
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