Zobrazení prodeje posledních tří zákazníků pomocí funkce TOPN

Budu se zabývat některými skvělými funkcemi zde v LuckyTemplates, které jsou velmi užitečné v různých analytických scénářích. Některé z těchto funkcí nám mohou pomoci zpracovat poslední tři zákaznické prodeje. Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Chci vám ukázat, jak vypočítat tržby od konkrétního zákazníka, ale tak, že se podíváte pouze na poslední tři prodeje, nikoli na všechny jejich prodeje.

Abych to mohl udělat dynamickým způsobem uvnitř vzorců, musím je strukturovat tak, aby k filtrování přirozeně docházelo pro každý jednotlivý kontext, na který je vzorec aplikován.

Zde může být uvnitř LuckyTemplates trochu pokročilejší. Musel jsem začít používat funkce, které vytvářejí filtrované virtuální tabulky, abych generoval výsledky, které potřebuji. Potřebuji tedy vyřešit, jak vytvořit filtrovanou tabulku pouze posledního počtu prodejů, což v tomto případě byly tři.

Obsah

• Ukázková zpráva zobrazující prodeje posledních tří zákazníků
• Výpočet prodeje posledních tří zákazníků
• Závěr

Ukázková zpráva zobrazující prodeje posledních tří zákazníků

V této ukázkové zprávě najdete zajímavé informace o tom, jak strukturovat tabulky nebo tabulkové funkce v LuckyTemplates. Ukážu poslední tři prodeje zákazníka a zobrazím je podle produktu pomocí grafu.

Nejprve zde ve voliči data můžete upravit časový rámec. Za druhé jsem sem přidal výběr zákazníků, kde si můžete vybrat libovolné zákazníky nebo skupinu zákazníků.

Poté chci vyhodnotit jejich poslední tři nákupy produktů a zjistit, kolik jsou tyto prodeje produktů.

Cílem tohoto tutoriálu je dynamicky zpracovat poslední tři produkty, které si vybraní zákazníci zakoupili. Nějak musím seřadit prodeje podle data nákupu a zjistit poslední tři produkty. Dále chci také vypočítat celkové tržby za všechny tyto poslední tři nákupy.

Výpočet prodeje posledních tří zákazníků

Podívejme se na vzorec pro výpočet posledních tří prodejů zákazníků.

Potřebuji pomocí funkce zjistit, jaké byly poslední tři nákupy zákazníka. Je uvnitř iterační funkce, takže bude procházet řádky a tabulky. Ale místo toho, aby procházel skutečnou tabulkou, bude iterovat virtuální tabulkou určenou nějakým hodnocením . 

V podstatě to je to, co TOPN dělá, aby našel tři poslední prodeje na základě data nákupu. Navíc funkce DESC seřadí výsledky v sestupném pořadí.

V jakémkoli konkrétním kontextu jsem vytvořil tabulku všech nákupů, které byly provedeny pomocí této funkce.

Abych to shrnul, když vyberu zákazníka, vzorec se opakuje při každém nákupu, který zákazník provedl. Dále vyhodnotí datum nákupu a podle toho seřadí data nákupu v sestupném pořadí. Nakonec funkce TOPN vrátí virtuální tabulku pouze posledních tří nákupů. 

Po zjištění posledních tří nákupů spočítám tři řádky a spočítám celkové prodeje.

Výpočet, který jsem provedl, je nyní trochu složitější. Ukážu vám, jak se to může pokazit, zvláště když tu funkci zrušíte.

Když do tabulky přetáhnu vzorec Last 3 Sales Wrong , uvidíte, že mám výsledky pro každý jednotlivý řádek této konkrétní tabulky.

Ale ve spodní části vidíte, že součet pro sloupec Poslední 3 prodeje je správný. Ale součet ve sloupci Poslední 3 nesprávné prodeje je nesprávný.

Zde si můžete vyzkoušet své hluboké porozumění kontextu. Jak si myslíte, že se zobrazují výsledky pod Last 3 Sales Wrong ?

Základní vysvětlení je, že každý jednotlivý produkt filtruje konkrétní výsledek. Pokud je vybrán produkt, vzorec najde poslední tři nákupy produktu. Všechny produkty se ale hodnotí u stolu a bude je sčítat.

Pokud například vyberu Produkt 5 . Uvidíte, že to bude vždy na prvním místě, protože je to jediné v kontextu. Bude vyhodnocena v tabulce a bude rozpočítána na celkové tržby.

Takže ve vzorci musím zabalitfunkce uvnitřtak, že odstraní kontext produktu v konkrétních výsledcích. Ve výsledku bude vyhodnocovat každý jednotlivý produkt za zvolené období. Poté se seřadí na základě všech těchto prodejů. Pokud není přítomen, zařadí se do prvních tří, protože pro konkrétní soubor dat není dostatek prodejů.

Navíc jsem z nějakého důvodu umístil tuto tabulku vpravo.

Potřebuji hodnotit přes celou tabulku oproti filtrované tabulce. Výše uvedená tabulka vyhodnocuje celou tabulku ke správnému výsledku. Jak vidíte, končí posledními třemi prodeji z 22. června, 7. března a 27. srpna 2017. Poté počítá jednotlivé prodeje ve sloupci Celkové tržby .

V tabulce Poslední 3 prodeje podle názvu produktu můžete vidět vizualizaci prvních tří produktů a jejich odpovídající prodeje.

Můžete také vybrat libovolné jiné zákazníky nebo skupinu zákazníků a výsledky se budou dynamicky měnit.

Toto je jistě pokročilý tutoriál. Ale doufejme, že pochopíte, jak skvělý přehled je, když zkombinujete mnoho těchto vzorců DAX. Můžete rychle vidět prodeje posledních tří zákazníků podle produktu a vložit je do vizualizace . 

Závěr

Jak můžete vidět ve vzorci, ve funkci je mnoho funkcí . Jsou to funkce jako , , a.

Co jsem udělal, je, že jsem zkombinoval všechny tyto funkce do jednoho vzorce. Všechny jsem je zkombinoval, abychom mohli získat tento skvělý náhled.

To je důvod, proč jsou vzorce DAX nesmírně výkonné. Pokud těmto funkcím rozumíte, můžete je spojit dohromady a dosáhnout úžasných výsledků. Historicky to nebylo možné pomocí takových nástrojů, jako je Excel. Ale tím, že budete moci toto vše kombinovat pomocí LuckyTemplates a vytvořit neuvěřitelné vizualizace, můžete dosáhnout požadovaného výsledku.

Pokud se chcete dozvědět více o tom, čeho lze dosáhnout pomocí jiných technik, jako je tato, podívejte se na modul Business Analytics Series na LuckyTemplates On-demand .

Doufám, že se vám tento proces bude líbit.