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
在本教程中,您將了解如何在 LuckyTemplates 中正確創建和設置庫存管理儀表板的數據模型。
在開始處理 DAX 公式和可視化之前,請務必檢查您的數據模型是否正確。否則,您的 DAX 公式將不起作用,並且您的可視化效果將會失敗。
目錄
在數據模型中設置表
這個模型有一些複雜之處。它有 2 個事實表:銷售數據表和庫存表。
這些表有 2 個不同的時間範圍。Sales Data表有歷史信息,Inventory Stock Control表是時間戳。您的庫存系統會告訴您每週結束時您有多少庫存。
你需要比較這兩者,因為你需要管理很多東西,比如你的庫存和實際銷售的東西。
如果你的特定產品銷售不佳,你必須確保你沒有供應過剩。但如果你的銷量不錯,那麼你必須確保你有足夠的庫存來滿足需求。您還需要給自己時間在銷量超過庫存之前訂購產品。
現在,按照之前教程中介紹的方式在 LuckyTemplates 中設置數據模型。將查找表放在頂部,將事實表放在底部。
然後,與Lookup表和Fact表中的維度建立關係。
將Products表中的Item No與Sales Data表中的Product Code和Inventory Stock Control表中的Item No連接起來。
現在的問題是它創造了一種不受歡迎的多維關係。
通過單擊Products表中的關係,然後將Cardinality更改為One to many來擺脫它,因為此產品表每行只有一個項目。
對於Inventory Stock Control表中的關係,將Cross filter direction更改為Single。
接下來,將Dates表中的Date帶到Sales Data表中的Order Date。
您還可以使用表格功能輕鬆創建表格。
創建集中查找
您需要提取兩個事實表中的一個維度,使其成為查找表。對於銷售數據表,它是倉庫代碼;對於Inventory表,它是Stock Location。
轉到建模,然後新建表。將表命名為Warehouse Codes,使用 函數,然後將WarehouseCode維度放入其中。
如果返回模型,您會看到現在有了這張新表。這是創建表而不是在查詢編輯器中創建表的快速方法。
現在,分別將WarehouseCode拖到Sales Data和Inventory表的WarehouseCode和Stock Location,以形成關係。
您永遠不應該在事實表之間建立關係。這就是為什麼您應該創建一個集中式查找表(如倉庫代碼表)來過濾它們的原因。
產品和倉庫代碼是報告中的兩個關鍵維度,因為它們會過濾您的事實表。
結論
在創建庫存管理儀表板時,整理數據模型是重中之重。
如果您沒有正確設置它,它將對報告中的所有其他元素產生不利影響。您可能最終不得不從頭開始。
良好的數據模型是LuckyTemplates 中任何報表和儀表板的最佳基礎。
一切順利,
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