LuckyTemplates Advanced Analytics: Techniky sekundární logiky tabulky

V tomto tutoriálu se seznámím s některými pokročilými analytickými technikami v rámci LuckyTemplates a jazykem vzorců DAX, kterému říkám sekundární tabulková logika. Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Někdy, když používáte LuckyTemplates pro své analýzy, budete chtít najít nebo objevit zajímavé poznatky, ale aktuální data, se kterými pracujete, vám možná neumožňují takové statistiky získat.

Proto je někdy klíčové vytvořit sekundární tabulky, které do vašeho základního datového modelu vnesou takové informace.

Ukazuji od začátku do konce, jak je třeba analyticky přemýšlet o využití těchto tabulek, ale také jak je implementovat opravdu prakticky.

Učíme se lépe praxí, a tak vás provedu praktickým příkladem, jak to můžete udělat sami. Ukážu vám, jak můžete do analýzy dat vnést různé informace nebo poznatky, které skutečně předvedou věci mnohem efektivněji.

Zde tedy vypočítáme celkové tržby našich prodejců za posledních 60 dní. A na základě toho je pak dynamicky zařadíme mezi dobré, střední nebo spodní prodejce.

Jak procházíme časem, můžeme se ohlédnout za posledních 60 dní a zjistit, kteří prodejci v jakémkoli 60denním období prodávají opravdu dobře.

Obsah

• Větvení pro logiku sekundární tabulky
• Vytvoření sekundární tabulky
• Použití logiky sekundární tabulky k extrahování statistik
• Závěr

Větvení pro logiku sekundární tabulky

Než se ponoříme do vytváření logiky sekundární tabulky, pojďme si projít výpočty, které k dosažení tohoto cíle slouží.

Tento příklad je statický z hlediska vestavěné ukázkové datové sady, takže jsem musel vytvořit vzorec, který načte poslední datum mé prodejní tabulky. 

Konkrétně to tak zamýšlím pro tuto ukázku, ale můžete to mít jiným způsobem ve svých vlastních souborech dat, které by se aktualizovaly každý den. Zde je vzorec, který jsem vytvořil, abych získal poslední datum .

Z toho pak můžeme tento vzorec vložit do našeho výpočtu Transactions Last 60 Days . V tomto výpočtu přejdeme na VÝPOČET ZEMĚ tabulky Prodej . Poté otevřeme dynamické 60denní okno pomocí FILTROVAT VŠECHNA data , která iteruje přes tabulku Data , která nám pak poskytne výsledky, které hledáme.

To nám ukáže celkový prodej, který kterýkoli prodejce uskutečnil za posledních 60 dní, jak postupujeme v čase. Když toto filtrujeme, můžeme vidět naše nejhorší a nejlepší prodejce.

Tento vzhled můžeme také učinit vizuálně přitažlivějším pomocí některých datových pruhů . Jdeme na podmíněné formátování,

pak to trochu změňte nějakými barvami.

Nyní v tomto souboru dat jasně vidíme naše nejprodávanější lidi na základě posledních 60 dnů.

Nyní přichází na řadu logika sekundární tabulky. Tyto prodejce seskupíme podle toho, kolik produktů prodávají.

Tento náhled nám pomůže dobře řídit naše lidi a činit lepší rozhodnutí, pokud jde o poskytování odměn nebo možná dokonce propouštění těch, kteří nepodávají vůbec žádný výkon.

Vytvoření sekundární tabulky

Zde je nutná sekundární tabulková logika, protože se jedná o dynamický výpočet. Nemůžeme to dát do vyhledávací tabulky. Potřebujeme být schopni iterovat čísla do logiky v sekundární tabulce, abychom pak tyto lidi seskupili.

Chcete-li tedy vytvořit další tabulku, jdeme Zadat data a poté zadejte název a sloupce. 

Vytvoříme si své minimum a maximum a pak vložíme hodnoty, které hodláme mít. Poté klikneme na Načíst.

Jakmile to bude načteno, budeme to mít uvnitř našeho modelu. Všimněte si, že sekundární tabulka nemá žádný vztah s naším datovým modelem. Sedí to jen tady a my to k ničemu nepřipojujeme, protože to nepotřebujeme.

Toto je tabulka, kterou musíme iterovat. To znamená, že pro každého prodejce a výsledek, který jsme získali z naší transakce za posledních 60 dní, určíme, do které skupiny patří, na základě zde uvedených Min a Max.

Nyní tedy musíme napsat vzorec, který by nám umožnil zjistit, co to je.

Použití logiky sekundární tabulky k extrahování statistik

Abychom tyto statistiky extrahovali, musíme nejprve vytvořit novou míru. Budeme zde vracet textovou hodnotu, protože tyto lidi zařadíme do skupiny.

Nazvěme tento vzorec Salespeople Performance Group . Využíváme funkci CALCULATE to SELECTEDVALUE , což je naše sekundární tabulková logika , kde najde a vrátí jednu textovou hodnotu (top, OK, chudá). Pro jistotu vložíme alternativní výsledek ( BLANK ).

Pak na další řádek vložíme logiku sekundární tabulky. A my používáme funkci FILTER , protože iteruje VŠECHNY naší logiky prodejců .

S touto logikou zjistíme skupinu, ve které je konkrétní prodejce, a tato skupina bude dynamická, protože toto opatření je dynamické. A tak když to zaneseme do naší tabulky, pak uvidíme výsledky.

Vzali jsme konkrétní figuru z jiného stolu, kterému říkám sekundární stůl, a pak jsme ho pomocí opatření vnesli do našeho modelu.

Závěr

To je síla pokročilé analýzy v LuckyTemplates. Využitím logiky sekundární tabulky nepotřebujeme tyto zprostředkující výpočty. Formule dělá všechnu těžkou práci za nás. 

To jsou všechny tipy, které potřebujete, abyste byli schopni pochopit tento jedinečný koncept v LuckyTemplates. Tyto techniky jsou ve skutečnosti zcela jedinečné pro některé vývojové postupy osvědčených postupů, které dokončujeme.

Teprve poté, co si přečtete tento blog a zhlédnete níže uvedené video, pochopíte, co přesně tím myslím. Tak neváhejte a podívejte se na video. Můžu slíbit, že se mám hodně co učit.

Vaše mysl se exponenciálně rozšíří, pokud jde o analýzy a informace, které můžete získat ve svých přehledech.

Hodně štěstí!