LuckyTemplates 層次結構:帶示例的用戶指南

LuckyTemplates 層次結構:帶示例的用戶指南

想像一下能夠從各個方面查看您的數據 — 從鳥瞰圖到微小的細節,以及介於兩者之間的所有內容。這就是LuckyTemplates層次結構的魔力。

LuckyTemplates 層次結構是數據集中相關字段的集合,其排列方式顯示一個元素排在其他字段之上。通過使用層次結構,最終用戶可以輕鬆地向下鑽取數據并快速概覽和更好地理解。

LuckyTemplates 支持創建層次結構以跨多個維度進行無縫數據探索,並允許用戶定制自定義層次結構以滿足特定的報告要求。

在本文中,我們將詳細探討 LuckyTemplates 層次結構的概念。我們將從基礎開始,指導您創建自己的層次結構,並深入探討在報告中使用層次結構的不同方式。

所以,繼續閱讀吧!通過一些練習,您很快就會像專業人士一樣使用 LuckyTemplates 層次結構創建直觀、有洞察力的報告!

LuckyTemplates 層次結構:帶示例的用戶指南

首先,讓我們通過了解 LuckyTemplates 層次結構的概念來打下堅實的基礎。

目錄

LuckyTemplates 中的層次結構是什麼?

在本節中,我們將探討 LuckyTemplates 數據模型中層次結構的概念,解釋它們在數據分析中的重要性,以及如何使用它們來增強報告和可視化。

1. LuckyTemplates 層次結構級別

LuckyTemplates 中的層次結構是一種在層次結構中組織數據的方法,其中一個父級或第一級排在另一個之上。這允許用戶按特定順序從父級別向下鑽取到較低級別。

層次結構的一個常見示例是具有類別、子類別和產品的結構。LuckyTemplates Desktop 可以自動檢測其中一些層次關係,尤其是在日期相關數據的情況下。

LuckyTemplates 中的層次結構有特定的注意事項和限制:

  • 每個層次結構最多 10,000 個項目(跨所有數據集)

  • 最多五個層級

  • 每個層級最多五個級別

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2.層次結構和可視化

在可視化中使用層次結構可以增強用戶對數據的理解並提供更全面的分析。可以從合併層次結構中獲益的一些常見可視化包括條形圖、折線圖和樹狀圖。

在可視化中使用層次結構時,用戶可以使用多個選項。他們能:

  1. 啟用內聯層次結構標籤以按層次結構級別對數據進行排序

  2. 使用路徑函數查找整個路徑並為組織層次結構創建路徑長度列

  3. 採用措施確定路徑是否最長並將其應用於視覺級別過濾器

使用層次結構來改善 LuckyTemplates 中的數據分析體驗至關重要。通過了解層次結構級別的基礎知識及其在可視化中的應用,用戶可以增強他們的 LuckyTemplates報告並充分利用數據。

LuckyTemplates 層次結構:帶示例的用戶指南

現在我們已經介紹了 LuckyTemplates 中的層次結構對於有效數據分析和可視化的重要性,讓我們在下一節中創建一些層次結構。

創建和管理層次結構

本節將討論使用 LuckyTemplates 中的“數據視圖”模式創建和管理層次結構的過程。

1.創建層次結構

要在 LuckyTemplates 中創建層次結構:

  1. 打開 LuckyTemplates Desktop 並加載數據集。

  2. 通過單擊左窗格中的“數據”選項卡切換到“數據視圖”模式。

  3. 找到包含要從中創建層次結構的字段的表。

  4. 通過單擊其列標題來選擇要包含在層次結構中的第一個字段。

  5. 右鍵單擊頂級元素(“類別”)的列標題,然後從上下文菜單中選擇“創建層次結構”。將使用所選的新名稱創建一個新的層次結構,後跟單詞“層次結構”(例如,“類別層次結構”)。您可以隨時重命名它。

  6. 將創建一個新的層次結構,並將所選字段作為其級別。您可以在右側的“字段”窗格中看到層次結構。

  7. 創建層次結構後,您可以在可視化中使用它。您只需將其拖放到可視化畫布上,或將其用作表格或矩陣中的字段。

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2.添加到層次結構

要向層次結構添加三個以上的級別,請重複步驟 4 到 6,選擇其他元素,然後右鍵單擊以選擇“添加到層次結構”而不是“創建層次結構”。

要從層次結構中刪除字段,請右鍵單擊“字段”窗格中的字段,然後選擇“從層次結構中刪除”。

您還可以通過在“字段”窗格中的層次結構中拖放字段來重新排序層次結構的級別。

3.向下和向上鑽取

LuckyTemplates 層次結構提供必要的向下鑽取和向上鑽取功能,以實現更好的數據可視化和分析。

要向下鑽取,請單擊表示層次結構頂層的數據點或視覺對象。視覺對象將更新以顯示層次結構的下一級,使您能夠以多種不同方式更詳細地探索數據。

要向上鑽取,請在視覺對象的右上角查找“轉到層次結構中的下一級”按鈕(由向上箭頭表示)。單擊此按鈕將在層次結構中上升一個級別,提供更聚合的數據視圖。

以下是使用 Power BI 層次結構時的關鍵操作示例:

  • 創建層次結構:右鍵單擊所需的頂級元素,然後選擇“創建層次結構”。

  • 添加到層次結構:將字段拖放到層次結構中。

  • 重新排序字段:單擊並拖動層次結構中的字段以重新排列它們。

  • 向下鑽取:單擊數據點或視覺對像以查看層次結構的下一級。

  • 向上鑽取:單擊“轉到層次結構中的下一級”按鈕(向上箭頭)返回聚合視圖。

通過這些基本步驟和操作,在 LuckyTemplates 中創建和管理層次結構成為一個易於訪問且高效的過程,從而實現更好的數據分析和可視化。

在下一節中,我們將深入探討 LuckyTemplates 層次結構中切片器和篩選器的概念。

層次結構切片器和過濾器

層次結構切片器和篩選器是 LuckyTemplates 中的基本工具,允許用戶通過提供更深入地研究手頭信息的能力來充分利用他們的數據。

借助這些工具,可以根據特定需求以定制的方式查看、分析和呈現數據,因此讓我們探索層次結構切片器和篩選器在 LuckyTemplates 中的工作原理。

1.使用切片器過濾數據

通過創建層次結構切片器,可以以結構化方式導航和過濾數據。創建全層次數據切片器的步驟如下:

  1. 從“可視化”窗格插入一個切片器視覺對象。

  2. 將所需的字段添加到切片器,創建層次順序。

  3. 使用切片器通過選擇層次結構中的不同級別來過濾數據。

例如,如果字段是 Category、Commodity 和 Item,層次結構切片器將幫助用戶通過選擇特定類別來過濾數據,將其縮小到該類別中的特定商品,最後選擇該商品中的特定項目。

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2. 深入層次切片器

默認情況下,可以展開和折疊 LuckyTemplates 切片器中的層次結構以便於導航。通過鑽取功能,用戶可以通過選擇層次結構中的特定字段來更深入地研究數據庫,以專注於該字段及其底層。

例如,用戶可能會深入“類別”字段以探索該類別中的所有商品和項目。

下面是使用層次結構切片器的“鑽取”功能的示例:

  1. 在 LuckyTemplates 報表中選擇層次結構切片器。

  2. 單擊“全部展開”按鈕或使用字段旁邊的“+”圖標展開層次結構。

  3. 選擇層次結構中的特定級別並查看過濾後的數據。

“鑽取”功能可以更輕鬆地逐步探索數據。

3.層次下拉菜單

層次結構下拉列表可作為使用層次結構切片器過濾數據的替代方法。與層次結構切片器一樣,下拉菜單使用戶能夠通過選擇層次結構中的不同級別以結構化方式過濾數據。

下拉列表對於節省空間很有用,因為它佔用的空間比切片器少。

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要在 LuckyTemplates 中創建層次結構下拉列表,請執行以下步驟:

  1. 從“可視化”窗格插入一個切片器視覺對象。

  2. 將所需的字段添加到切片器,創建層次順序。

  3. 在切片器的屬性窗格中,在“選擇控件”下,將“類型”設置為“下拉”。

層次結構下拉列表現在可供用戶通過選擇層次結構中的不同級別來過濾數據,類似於他們與層次結構切片器的交互方式。

現在我們已經探索了層次結構切片器和過濾器在組織數據方面的強大功能,讓我們來看看層次結構和可視化之間的關係。

LuckyTemplates 中的可視化和層次結構

LuckyTemplates 中的層次結構支持跨報表的一致數據探索和向下鑽取體驗。它們通常用於日期和時間數據,但也可以應用於其他類別。

例如:

  • 產品分類

  • 產品子類

  • 顏色

  • 產品

1. 圖表

在創建圖表可視化時,您可以使用層次結構來允許用戶向下鑽取到不同的粒度級別。

通過向圖表軸添加層次結構,LuckyTemplates 提供了具有展開和折疊功能的交互式視覺體驗。

2.記分卡

LuckyTemplates 中的記分卡用於顯示關鍵績效指標 (KPI) 及其各自的目標。

他們可以合併層次結構以提供多層次的數據視圖,幫助用戶分析和比較不同組織級別或類別的績效。

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要有效地創建分層記分卡:

  1. 為記分卡設置層次結構。

  2. 將指標引用的 LuckyTemplates 數據集映射到層次結構級別和所有者字段。

  3. 只需單擊幾下,即可為每個數據切片自動創建新的記分卡視圖。

這種方法的好處包括潛在的數千個自動記分卡視圖和利用級聯記分卡的能力,這些記分卡根據用戶在整個層次結構中的選擇進行更新。

3.項目層次結構視覺效果

LuckyTemplates 中的項目層次結構視覺對象通常用於表示組織結構或項目之間的關係,例如員工-經理關係。要創建這些視覺效果,請按照下列步驟操作:

  1. 使用 PATH 函數從原始表中的一個成員查找整個路徑,並創建一個路徑長度列。

    Path = PATH('Table'[Employee_ID],'Table'[Manager's Employee_ID])
    Path Length = PATHLENGTH('Table'[Path])
  2. 創建一個度量來確定它是否是最長路徑並將其應用在視覺級過濾器中。

這些視覺效果可以在編輯模式下顯示,允許用戶直接在 LuckyTemplates 中提供反饋並協作進行分析。

通過結合數據集、層次結構和強大的視覺效果,LuckyTemplates 使用戶能夠做出明智的決策並推動項目向前發展。

現在讓我們探索 LuckyTemplates 中的高級層次結構方案,包括處理複雜數據結構的技術。

LuckyTemplates 中的 3 個高級層次結構方案

超越 LuckyTemplates 層次結構的基礎知識,我們到達了令人興奮的高級層次結構場景領域。這些是突破數據可視化和分析可能性界限的工具和技術。

在本節中,我們將詳細了解其中一些高級場景。

1. 層次結構與列

在 LuckyTemplates 中,帶有列的層次結構允許在 BI 報告中實現更有條理和結構化的數據可視化。

例如,您可以創建一個由子類別、產品類別和季度列組成的產品層次結構,以系統地顯示銷售數據。使用 SQL Server Analysis Services 可以通過啟用更深入的數據分析來進一步改進基於列的層次結構。

要創建包含列的層次結構:

  1. 將所需的列拖到可視化窗格中

  2. 右鍵單擊新列標題並選擇新建層次結構

  3. 通過將其他列拖到新層次結構中來添加它們

2. 向下鑽取指標

可以在 LuckyTemplates 中使用向下鑽取功能來揭示更具體的與指標相關的詳細信息。在銷售環境中,您可以使用向下鑽取功能來探索各種產品類別或子類別的銷售業績。

例如,初始可視化顯示每個季度的總銷售額,向下鑽取可以顯示該季度內每個產品類別的銷售額。

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要在可視化中創建向下鑽取:

  1. 向可視化添加層次結構

  2. 單擊“展開到層次結構中的下一級”圖標或選擇特定數據點以向下鑽取

3. 自動記分卡視圖

LuckyTemplates 中的自動記分卡視圖只需單擊幾下即可生成多個記分卡視圖。

通過為記分卡設置層次結構並將指標引用的 LuckyTemplates 數據集映射到層次結構級別和所有者字段,這些記分卡視圖可以自動更新以反映數據結構。

使用自動記分卡視圖的優點包括:

  • 通過有效地生成多個記分卡視圖來節省時間

  • 基於層次結構的一致且準確的數據表示

  • 由於自動化,易於維護

要設置自動記分卡視圖:

  1. 創建新層次結構或選擇現有層次結構

  2. 將 LuckyTemplates 數據集映射到層次結構級別和所有者字段

  3. 配置記分卡以使用層次結構進行數據表示

現在,讓我們總結一下 LuckyTemplates 層次結構的世界,發現資源和最佳實踐,將您的數據可視化能力提升到新的高度。

LuckyTemplates 層次結構的其他資源和最佳做法

使用 LuckyTemplates 層次結構時,必須充分了解可用資源和最佳實踐以優化數據可視化和報告。

要設置層次結構,請考慮以下最佳實踐:

  • 確保您滿足在 LuckyTemplates 中創建層次結構以獲得準確級聯記分卡的要求。

  • 如果將 BI 解決方案用作報告和分析層,請在 LuckyTemplates 中部署它。

  • 利用不同的存儲模式(例如緩存數據或使用DirectQuery)來提高性能和效率。

用於管理 LuckyTemplates 項目層次結構的重要資源包括:

  • 所有者:將項目所有者分配給組織、維護和更新組織層次結構的特定職責。

  • 進度:通過與您的團隊成員定期簽到和更新來跟踪項目進度和層次結構級別的狀態,以持續取得成功。

  • 狀態:監控各種層次結構級別,以便及時有效地了解您的數據。

  • 簽到:安排頻繁的簽到以保持團隊之間的同步並確保一致和一致的項目狀態。

此外,您還可以觀看此 YouTube 視頻,了解如何在 LuckyTemplates 可視化中執行層次結構以提高您的掌握程度:

最後的想法

LuckyTemplates 層次結構是解鎖充滿活力的視覺數據體驗的關鍵。無論您是順應自動日期相關層次結構的浪潮,還是根據您的報告需求製作自定義層次結構,LuckyTemplates 都能釋放您數據的全部潛力。

因此,係好安全帶,踏上令人振奮的發現之旅,層次結構將成為您的伙伴,引導您進行全面分析,並使您能夠做出數據驅動的決策。

是時候升級您的報告遊戲並利用 LuckyTemplates 層次結構的真正力量了。讓數據冒險開始吧!


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