Oplev unik indsigt ved hjælp af LuckyTemplates TOPN-funktion
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
I dette indlæg vil jeg vise dig, hvad der uden tvivl er en af de mest overbevisende visualiseringsteknikker i Advanced LuckyTemplates. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Føl aldrig, at du er begrænset til kun at bruge de generelle visualiseringsmuligheder i LuckyTemplates (eller brugerdefinerede visuals for den sags skyld). Du har en betydelig mulighed for at gøre dine billeder endnu mere overbevisende ved at bruge DAX til at skabe dynamiske mål.
I denne avancerede LuckyTemplates-tutorial viser jeg dig, hvordan du bruger, hvad jeg betegner som, den flertrådede tilgang til dynamiske billeder . Det er fedt at skabe en dynamisk målestok gennem én markering, men det, der virkelig tager dine billeder til næste niveau, er, når du samler flere variabler i mål , der så bestemmer, hvad der vises inde i visualiseringer.
Dette er ikke en nem teknik, men det er bestemt værd at lære og forstå. Hvis du gør det, kan du begynde at anvende det på mange forskellige måder.
I demomodellen har jeg brugt de visuelle interaktioner med stor effekt ved at oprette tre lag på rapportsiden for virkelig at finpudse nøgledata og information i forskellige områder.
Jeg vil lede dig gennem denne avancerede LuckyTemplates-teknik i detaljer, fra oprettelse af tabeller til udarbejdelse af DAX-beregninger. Det første, vi skal gøre, er at udvikle vores kerneberegninger (omsætning og overskud). Men før vi springer til det, lad os se på vores datamodel og se, hvad vi arbejder med.
Indholdsfortegnelse
Datamodelstrukturen
I vores datamodel har vi vores datoer, kunder, sælgere, produkter, lokationer og salg.
I vores salgstabel , hvor vi skal lave vores kerneberegninger, har vi kun vores solgte mængde .
Så vi er nødt til at skrive noget logik for at regne ud den faktiske dollarværdi pr. salg. Og i vores produkttabel har vi kolonnen Aktuel pris , så vi kan bruge den og beregne den samlede salgsværdi pr. vare, der blev solgt.
Udarbejdelse af kerneforanstaltningerne
For at oprette det mål klikker vi på Ny mål og indtaster beregningen.
Vi kalder det Samlet salg , og vi vil bruge til at gentage hver række i salgstabellen og derefter gange det solgte antal med prisen. Og så bruger vifunktion, som giver os mulighed for at gå tilbage op gennem relationen til tabellen Produkter .
Så det er i bund og grund vores samlede omsætning. Nu skal vi beregne vores samlede overskud , hvor vi har et par trin at gå igennem for at få det. Først beregner vi vores samlede omkostninger , hvilket vi er i stand til at gøre, fordi vi har priskolonnen i vores produkttabel .
Vi kan bruge nøjagtig den samme logik (Total Sales-beregning), kopiere og indsætte den og oprette en ny måling. Vi ændrer blot navnet til Samlede omkostninger , så i stedet for den aktuelle pris, vil vi sætte omkostninger .
Vi kan sætte dette i en tabel for at sikre, at tingene beregnes korrekt. Så laver vi noget formatering og omdanner dette til en dollarværdi.
Så nu ser vi på det samlede salg og de samlede omkostninger pr. produkt.
Ud fra dette kan vi ganske nemt beregne den samlede fortjeneste . Vi trækker simpelthen samlede omkostninger fra det samlede salg .
Nu skal vi finde ud af, hvordan vi kan gøre disse billeder dynamiske. Bemærk, at vi ønsker at se dynamisk på datoer gennem tid og vælge forskellige tidsrammer. For eksempel vil vi se på de seneste syv dage og/eller de seneste 30 dage osv. Det kan vi ikke gøre ud fra en standarddatotabel. Vi skal oprette en ekstra tabel og indføje den i vores beregninger .
Oprettelse af et støttebord
Der er en række måder at oprette denne nye tabel på, men jeg kan altid godt lide at bruge Enter Data , fordi det fungerer fint i de fleste tilfælde og opretter en tabel meget hurtigt.
Så vi klikker på Indtast data og udfylder kolonnerne. Vi kalder dette bord Day Range Selection .
Når vi først har indlæst den, står der, at den forsøger at skabe en forbindelse til modellen, men den har absolut ingen fysisk forbindelse eller relation til noget i modellen .
Derefter sørger vi for, at vi sorterer efter kolonnen Dage i vores tabel her for at have den i den rigtige rækkefølge...
…og vend den så til en udstikker.
Udarbejdelse af formel for valg af daginterval
Næste ting, vi skal gøre, er at finde ud af, hvad vi faktisk vælger . For at gøre det, går vi til New Measure igen og indtaster vores formel. Vi vil brugefunktion og gå efter Dage , men vi sørger for at ordne det korrekt. Hvis vi bruger det på denne måde, får vi en fejlmeddelelse, hvis intet er valgt.
For at rette op på dette bruger vi , og går derefter til Day Range. Så hvis kun én værdi er valgt i dagintervallet, så er det lig med dagene. Hvis ikke, så er det lig med 0 eller nogle standardværdier. Eller vi kan bruge Datoer, så hvis intet er valgt, vil det vise alt.
Nu hvor vi har dette valg af daginterval , som vi vil bruge i vores beregninger, skal vi på en eller anden måde bestemme, hvad der faktisk vises i et datointerval baseret på valget .
Udarbejdelse af beregningen for at vise det valgte datointerval
Først sætter vi datoen ind her i vores tabel, så sorterer vi den ud og slipper for, lad os slippe af med noget tid og specifikt kun vise 2015, 2016 og 2017.
Nu skal vi på en eller anden måde lave en beregning, der kun viser information for det udvalg, der er valgt .
Denne logik brugerudmelding. Dette kommer til at beregne det samlede salg, men kun beregne det for en bestemt periode. Den periode kan vi skabe ved at brugeover Datoer- tabellen. Hvis datoen er større end (>) I DAG, trukket fra dagintervallet , og hvis datoen er mindre end (<) eller="" lig="" (=")" til="" i dag, vil det= "" show="" the="">
Så hvis vi sætter dette ind i en tabel, vil vi se, at denne tabel er dynamisk. Det vil ændre sig baseret på udvælgelsen af skæremaskinen.
Kontekst Overgangskoncept
Før vi fortsætter, vil jeg gerne vise dig noget ganske interessant, at hvis jeg ikke vælger noget, får vi kun ét resultat, men vi har 1.094 i vores dagsområde.
Dette er et meget interessant koncept kaldet Context Transition .
Hvis vi ser på vores formel, er vores datointerval 1.094.
Dette er på grund af den måde, det skrives på, når intet er valgt som i Datoer .
FILTER-funktionen i vores formel for samlet omsætning har, at dagsintervallet evalueres til én dag hver række i forhold til de 1.094 rækker, hvori den skal.
En meget hurtig måde at løse dette på, uden at gå i detaljer omkring Context Transition, er at pakke datoerne ind i . Uanset hvor den er inde i den itererende FILTER-funktion, vil den modtage den samlede daginterval, vi har.
Oprettelse af en multi-threaded dynamisk visualisering
For at gøre dette multi-threaded, ønsker vi at springe mellem samlet omsætning og samlet overskud inden for det samme billede. Så vi vil gøre et lignende trin med hensyn til at skabe et støttebord. Vi kalder det Metric Selection .
Så bliver vi nødt til at skabe endnu et dynamisk samlet overskud. Vi kopierer ganske enkelt vores formel for samlet omsætning, ændrer navnet til alle overskud , og i stedet for samlet salg underordnes vi samlet overskud .
Vi sorterer derefter vores metriske valgtabel efter kolonnen Indeks.
Og nu vil vi have en værdi, der ændrer sig for det valg, vi foretager (omsætning eller overskud).
Måden at gøre det på er at skabe en anden foranstaltning. Vi kalder det Metric Select .
Næste ting, vi gør, er at oprette denne masterberegning, hvor vi fører disse tråde igennem den, og derefter indtaste den sidste eller masterberegning i vores visualiseringer.
Oprettelse af hovedberegningen
Vi kalder denne formel Metric Selection Results . I denne beregning bruger vi logikken .
Vi trækker dette mål ind i vores tabel, og vi har dette flertrådede resultat eller beregning. Vi kan vælge enhver tidsramme og enhver metrik og vil give os det resultat.
Vi kan også bruge dette mål i enhver af vores dimensioner. For eksempel vil vi måske se på dette fra et dagligt perspektiv, vores samlede produkter eller kunder osv.
Vi kan klikke videre og se på vores overskud kontra vores indtægter. Vi kan se på en specifik tidsramme og se, hvordan denne dynamiske visualisering giver os en række forskellige udseender. Vi kan indføje en række forskellige udvalg eller tråde ind i det.
Konklusion
I denne tutorial har vi set på en avanceret LuckyTemplates-teknik. Dette er blot et eksempel på, hvordan du kan gøre dette, men der er så mange forskellige måder, du kan bruge denne teknik på. En, der bare skiller sig ud for mig, er, når du vil dynamisk se på en rangering af kunder.
Mit hovedmål med denne tutorial er virkelig at inspirere dig om, hvad du kan opnå inden for LuckyTemplates. Det er seriøst ubegrænset! Selvom du skal lære en masse om alle de forskellige områder inden for LuckyTemplates for at få alt til at fungere godt, når du først gør det, kan visualiseringen og det analytiske arbejde opnå fantastiske resultater.
Held og lykke med denne – jeg vil anbefale at lære denne avancerede LuckyTemplates-teknik godt. Du vil ikke fortryde det et sekund!
Skål!
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Lær nogle fantastiske analytiske teknikker, som vi kan gøre til datamodellering i LuckyTemplates ved hjælp af DAX-understøttende tabeller.
Her dykker vi ned i LuckyTemplates Advanced DAX og implementerer rangeringslogik for at få en meget unik indsigt. Jeg viser også måleforgrening i dette eksempel.
Denne blog introducerer den nye funktion i LuckyTemplates, What-If-analyseparameteren. Du vil se, hvordan det gør alt hurtigt og nemt til din scenarieanalyse.
Lær, hvordan du afgør, om din omsætningsvækst er god ved at kontrollere, om dine avancer er udvidet ved hjælp af LuckyTemplates, der måler forgrening.
Lær og forstå, hvordan du kan oprette og bruge LuckyTemplates Parameters, som er en kraftfuld funktion i Query Editor.
Denne vejledning vil diskutere om oprettelse af et rundt søjlediagram ved hjælp af Charticulator. Du lærer, hvordan du designer dem til din LuckyTemplates-rapport.
Lær, hvordan du bruger PowerApps-funktioner og -formler til at forbedre funktionaliteten og ændre adfærd i vores Power Apps-lærredsapp.
I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.
RANKX fra LuckyTemplates giver dig mulighed for at returnere rangeringen af et specifikt tal i hver tabelrække, der udgør en del af en liste over tal.