Vlastní dynamická segmentace pomocí DAX v LuckyTemplates

V tomto blogovém příspěvku chci projít pokročilý vzor DAX o tom, jak vytvořit vlastní dynamickou segmentaci v LuckyTemplates. Tuto skvělou techniku ​​můžete použít na mnoho scénářů a získat smysluplné poznatky. Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Dynamické skupiny se vytvářejí, když je řada různých zákazníků segmentována na základě různých metrik, jako je prodej, růst marže a průměrné zisky za měsíc.

Obsah

• Seskupování zákazníků dohromady
• Vytváření nových dynamických skupin
• Zisky podle vlastního seskupení
• Okraje podle vlastního seskupení
• Závěr

Seskupování zákazníků dohromady

Cílem vlastní dynamické segmentace je seřadit zákazníky na základě různých metrik . Při pohledu na vizualizaci níže uvidíte, že data jsou rozdělena do tří skupin – 1 až 20, 21 až 50 a „ostatní“.

Díky těmto skupinám můžete vidět klíčové klienty, klíčové produkty nebo klíčové dimenze a skutečně proniknout do tohoto aspektu efektivněji. Ve svých datech můžete vidět vzory. Jinak by všechna tato data bez těchto skupin vypadala pouze jako změť teček na bodovém grafu. 

Jdeme také po vytvoření dynamického výpočtu. To znamená, že zákazníci nejsou řazeni pouze v rámci celého souboru dat a časové osy. Děláme to také pro konkrétní výběry.

Řekněme, že se chci podívat pouze na data od svých zákazníků v západním regionu za první polovinu roku.

Po použití těchto filtrů uvidíte, že se výsledky dynamicky aktualizují. Automaticky seřadí vybraná data od 1 do 20, 21 až 50 a tak dále.

Jakmile jsou tyto žebříčky vytvořeny, můžete z nich také vytvořit slicer a skutečně efektivně proniknout do těchto konkrétních skupin zákazníků.

Zajímavé na tomto filtru je, že nic z toho nepatří do žádné existující tabulky z hlavních datových modelů, ani nepochází z žádné databáze. Generuje se ve vašem modelu LuckyTemplates pomocí správného vzorce DAX.

Vytváření nových dynamických skupin

Zde je návod, jak můžete vytvořit tyto skupiny od nuly. Pamatujte, že se snažíte vytvořit tabulku, která bude prezentovat data stejným způsobem jako tabulka níže, s minimálními a maximálními limity pro každou skupinu.

Omezil jsem to na 3 skupiny, aby se to usnadnilo rozložení, ale v závislosti na potřebě můžete mít ve skutečnosti více.

Jakmile jsou tyto limity nastaveny, tyto vlastní skupiny se promění v podpůrnou tabulku.

Jak vidíte, vlastní skupiny nemají žádný vztah s jinými prvky ve vašem modelu. Takže přidáme nějakou logiku a spustíme vzorec DAX přes tuto tabulku. Jakmile je tam tato logika, můžeme začít filtrovat výsledky.

Tady přicházejí na řadu. Použijeme zde dva vzory – zisky a marže .

Zisky podle vlastního seskupení

Začneme prvním vzorem, který se zabývá Zisky podle vlastního seskupení .

Pojďme si toto opatření rozebrat část po části.

Nyní, když se podíváme na naše hodnocení, naše hodnocení bude vždy provedeno na základě.

Zajímavé je, že ačkoli je to založeno na celkových tržbách , náš výstup ve skutečnosti není prodej. Výstup bude založen na jiných metrikách. To opět ukazuje, jak účinná je tato technika.

Takže místo pouhého použitífunkce, přidáme do vzorce jiný kontext. Opět je to založeno na skutečnosti, že používáme podpůrný stůl.

Za použitífunkce, budeme hodnotit hodnocení každého jednotlivého zákazníka.

Každého zákazníka seřadíme pomocí limitů, které jsme nastavili pro každou skupinu. To je důvod, proč uvidíte, že jsme do našeho měřítka přidali Min Rank a Max Rank .

Nyní, jakmile vyhodnocení splní podmínky na filtrech, které jsme nastavili, výsledky vrátí Celkové zisky . 

Okraje podle vlastního seskupení

Nyní se podívejme na segmentaci Margins .

Znovu si tento vzorec rozeberme část po části.

Uvidíte, že je to téměř úplně stejné jako segmentace zisku, ale tentokrát pro ziskovou marži používáme funkci CALCULATE .

Stejně jako dříve také přidáváme kontext nastavením minimálního hodnocení a maximálního hodnocení pro naše vlastní skupiny . Odtud dostaneme výsledky, které potřebujeme.

Zde jsou výsledky rozděleny do různých segmentů. Klíčová věc, kterou je třeba si zapamatovat, je, že zde filtrujeme tabulku, kterou jsme vytvořili, tedy Vlastní skupiny .

Jak můžete vidět na vizualizaci níže, tato tabulka je filtrována, protože naše vlastní skupina je nyní v naší legendě.

Takže vizualizace nyní zobrazí data založená na konkrétních zákaznících, kteří jsou součástí této segmentované skupiny.

Závěr

Pomocí této techniky je nyní snadné seřadit data na základě konkrétních segmentů. Pamatujte, že tato logika je aplikována dynamicky na každý váš výběr. Pokud tedy chcete hodnotit data pro velkoobchodní prodej na Středozápadě, musíte stejné hodnocení použít také na tento konkrétní výběr.

Tento typ náhledu není zrovna něco, co se jen tak objeví z vašich nezpracovaných dat. Krása dynamické segmentace spočívá v tom, že ji lze také použít v různých situacích a různých aplikacích pro vytváření sestav.

Vše nejlepší.