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
我最近舉辦了一個關於供應鏈管理的研討會,我想討論會議的主要見解。如果您接觸過 LuckyTemplates 中的此類分析,本教程可能會有很大幫助。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
供應鏈管理髮生在涉及商品和服務流動的特定業務運營中。
銷售週期涉及產品的訂購、運輸和交付。
在 LuckyTemplates 中執行此分析時,您可能會發現大量數據。如果您剛剛開始使用 LuckyTemplates,這樣的事情可能會讓人感到困惑,尤其是當您需要圍繞多個日期組織模型以提取多個見解時。
目錄
在模型中創建非活動關係
從供應鏈的角度來看,最重要的洞察力包括從採購產品到實際銷售產品之間的時間。因此,了解Procure Date和Ship Date之間的平均時間很重要。通過這種洞察力,您可以了解特定時期內倉庫中的可用庫存。
此外,了解Order Date和Delivery Date之間的轉換也很重要。 從庫存管理的角度來看,這種數據很有用。
對於本教程,我將教您如何獲得重要的供應鏈管理見解。這只是使用正確的建模技術和正確的 LuckyTemplates 公式的問題。
我要推薦的第一件重要的事情是通過只創建一個Dates 表來保持簡單。
要了解其他表的日期之間的差異,您需要創建與您的事實表的非活動關係。當您有很多關鍵日期時,您可以創建多個不活躍的關係。這些不活躍的關係都應該回到Dates 表。
一旦你這樣做了,你就會意識到這些東西的工作原理是多麼簡單。您可以在 LuckyTemplates 中默認創建非活動關係。
接下來我要教你的是你需要用來獲得重要庫存洞察力的公式。
處理進行中的事件技術
下一個合乎邏輯的事情是在關鍵措施文件夾中建立核心措施。它包括成本、淨利潤、收入、交易等。
隨著時間的推移查看洞察力的關鍵是使用一種稱為進行中事件的技術。它是 DAX 公式的組合,使您能夠獲得必要的見解。這是一種可重複使用的技術。
通過此公式,您可以查看任何特定日期的未清庫存。在Inventory by Date and Warehouse Code表中,您可以查看特定日期的不同倉庫數據。您可以查看是否有Order Date小於Current Date 的訂單和Ship Date大於Current Date的訂單。
在上面突出顯示的數據中,您可以看到已訂購但仍需要發貨的庫存。您還可以查看相應的倉庫,您可以在哪裡獲取並將產品運送到正確的位置。
優化地理位置上正確位置的庫存始終很重要,這樣您就不必運送到多個位置。這是您應該注意並應用的重要供應鏈管理技術。此技術還可以幫助您確定是否有足夠的供應品來滿足所需的交付。
其他公式(如進行中的交貨或進行中的訂單)使用相同的公式模式。您只需要將它與模型結合使用即可。如果您在模型中沒有非活動關係,則該公式將不起作用。
使用 USERELATIONSHIP 函數
了解數據的非活動關係後,下一個問題是如何真正隔離這些數據?例如,您如何按訂單日期查看收入?
由於日期的上下文不會自動在非活動關係中工作,因此您需要先打開它們。為此,您需要使用 函數。
這是它的樣子:
使用USERELATIONSHIP函數,您可以打開Dates表中的Date列與Sales表中的Date列之間的非活動關係。之後,您可以查看按訂單日期計算的收入表。
由於樣本數據是動態的,您可以只查看特定倉庫並檢查在任何特定時間有多少庫存未清。在按日期和倉庫代碼分類的在建庫存表中,您還可以查看數字隨季節的變化情況。庫存數據有其自身的潮起潮落,這就是時間智能可以發揮作用的地方。
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結論
正如我所提到的,您還可以從這種洞察力擴展到時間智能技術,但那是另一篇教程的內容。
我只是想強調這種供應鏈管理技術,它非常適合供應鏈類型的分析。您還可以在有多個日期的許多不同場景中使用此技術。它不僅限於我討論的場景。
我希望您從本教程中得到很多,並將其應用到您自己的分析中。期待與您分享更多內容。
直到下一次!
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