I dette blogindlæg skal vi arbejde gennem en avanceret, men virkelighedsnær analyse, der involverer LuckyTemplates DAX-funktioner. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Det pågældende scenarie er, når du har produkter, som ændrer priser over tid.
Mange af de demoer/showcases, du har anmeldt gennem tiden, tyder på, at et produkts pris forbliver nøjagtigt den samme fra tidens begyndelse til den seneste dato. I virkeligheden er dette ikke tilfældet.
I mange rådatatabeller har du sikkert et setup, hvor prisen kan ændre sig til en anden pris over forskellige tidsrammer. For eksempel kan priserne ændre sig på grund af sæsonbestemte krav.
Indholdsfortegnelse
Implementering af LuckyTemplates DAX-funktioner til prisændringer
De teknikker, som vi vil dække i dette blogindlæg, hjælper os med at håndtere disse prisændringer. Der er lidt af en indlæringskurve for at få dette rigtigt at brugefunktioner.
Det kan dog gøres ved at opsætte din datamodel korrekt og bruge mere avancerede DAX-formelkombinationer.
I dette eksempel ved du måske på forhånd, hvad dine prisændringer var historisk, og du vil integrere disse prisændringer i din model. Men i dette scenarie har du muligvis ikke priser i din faktatabel. Tænk på denne salgstabel som en transaktionstabel.
Hvis der var priser i denne tabel, så behøver du sandsynligvis ikke at gøre dette. Men jeg har set spørgsmål dukke op vedrsupportforum, hvor priserne er i en separat tabel og skal integreres i.
Jeg lavede en tabel, hvor jeg har hvert produkt samt prisen for hvert produkt, der ændrer sig for kvartalet. Så jeg har fået et produktnavn og en kvart dimension.
Så for produkt 1 var prisen i tredje kvartal $1.680,75.
Men hvis vi scroller ned i vores tabel, kan vi konstatere, at prisen for produkt 1 er ændret til $2.666,79 i løbet af fjerde kvartal.
I juleperioden hæver vi vores produktpriser ret meget, så vi skal vide, hvordan disse priser blev ændret. Dette er en rigtig god idé til fremtidig prognose og scenarieanalyse, fordi du kan komme til at forudsige ændringer i priser i mange tilfælde.
Forholdet mellem bordene
Den vanskelige del her er, hvordan du får dette ind i vores model. Produkttabellen viser hvert enkelt produkt én gang, men produktpristabellen refererer til et produkt flere gange. Så vi kan ikke lave en relation mellem produktpristabellen og salgstabellen.
Der er ingen måde for os at gøre det, fordi der er flere værdier i produktpristabellen, og vi ønsker, at opslagstabellen (produkttabellen) skal være på den unikke side.
I dette scenarie skal vi være innovative og finde ud af, hvordan vi kan tage et datapunkt fra produktpristabellen, mens vi analyserer data fra salgstabellen ved at bruge et par LuckyTemplates DAX-funktioner.
Beregning af den gennemsnitlige produktprissætning
Sådan gjorde jeg det. Da jeg hånede dette scenarie, gjorde jeg også en række yderligere ting. Jeg har her denne særlige tabel, der har produktnavnet, den gennemsnitlige aktuelle pris og den gennemsnitlige produktprissætning, som vil ændre sig baseret på det kvartal, vi vælger.
For at beregne den gennemsnitlige produktprissætning skal du huske, at der faktisk ikke er nogen sammenhæng mellem Dato-tabellen (hvilket er hvor kvartalet kommer fra) og Produktpristabellen.
Brug af TREATAS-funktionen
Så når vi foretager et valg her, skal vi på en eller anden måde filtrere salgstabellen for at sikre, at den korrekte pris for kvartalet kommer igennem. For at gøre det brugte jegfunktion, som giver dig mulighed for at skabe disse virtuelle relationer.
Efter virtuelt at have skabt relationen gennem TREATAS , vil produktnavnet og detaljerne ændre sig baseret på det kvartalsvise udvalg, vi foretager.
Der er mange anvendelser for TREATAS -funktionen i prognoser, annoncering og markedsføring, hvor priserne på produkter ikke altid forbliver konstante. Du bliver nødt til at bruge en kombination af teknikker for rent faktisk at løse disse typer ting.
Nu vil jeg sammenligne det samlede salg historisk baseret på kun en engangspris. Jeg vil sammenligne det samlede salg med prisjusteringer, som indeholder alle vores salg, men tager højde for alle disse prisjusteringer for kvartaler.
Brug af LOOKUPVALUE-funktionen
For at få mine ønskede resultater kom jeg med formlen ved hjælp affungere. Til beregningen af det samlede salg med prisjustering brugte jeg SUMX- funktionen salg, refererede til salgstabellen og hoppede derefter til mængdetabellen. Som et sidste trin brugte jeg funktionen LOOKUPVALUE .
LOOKUPVALUE er det tætteste på en VLOOKUP , som du overhovedet kan komme. Det er dybest set at lave en type VLOOKUP inde i produktpristabellen, men derefter bringe det ind i den iteration, som vi laver over salgstabellen.
Det fantastiske ved LOOKUPVALUE er, at du ikke behøver nogen relationer for at bruge det. Du kan hoppe ind i andre tabeller blot ved at henvise til bestemte elementer i en bestemt tabel.
Ved at bruge LOOKUPVALUE- funktionen vil du være i stand til at holde styr på prisændringerne. Lad os tage et kig på, hvad der skete sidste 26. april 2018. Vi solgte 1 produkt, produkt 53.
Kolonnen Samlet salg vil tage højde for den nye pris på $1.526, mens kolonnen Samlet salg m/prisjustering vil tage højde for $1327,62 som den gennemsnitlige produktprissætning.
Konklusion
I dette eksempel brugte jeg TREATAS- funktionen som en måde at skabe et unikt virtuelt forhold i min datamodel. Dette er et godt trick at lære, når du arbejder med mere komplekse data.
Vi skal også se på LOOKUPVALUE -funktionen. Dette er en anden unik funktion, der ikke bruges ofte, men der er en logisk grund til, at vi skal bruge den i dette særlige eksempel.
Vi implementerede nogle udviklingsteknikker af høj kvalitet, der dækker meget virkelige datascenarier, som du sandsynligvis vil håndtere på et tidspunkt i din virksomhed.
For mange flere eksempler på forretningsanalyse, tjek nedenstående miniseriemodul på LuckyTemplates Online.
Nyd at arbejde gennem denne detaljerede video.
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.
Find ud af, hvorfor det er vigtigt at have en dedikeret datotabel i LuckyTemplates, og lær den hurtigste og mest effektive måde at gøre det på.
Denne korte vejledning fremhæver LuckyTemplates mobilrapporteringsfunktion. Jeg vil vise dig, hvordan du kan udvikle rapporter effektivt til mobilenheder.
I denne LuckyTemplates Showcase gennemgår vi rapporter, der viser professionel serviceanalyse fra et firma, der har flere kontrakter og kundeengagementer.
Gå gennem de vigtigste opdateringer til Power Apps og Power Automate og deres fordele og implikationer for Microsoft Power Platform.
Opdag nogle almindelige SQL-funktioner, som vi kan bruge, såsom streng, dato og nogle avancerede funktioner til at behandle eller manipulere data.
I denne tutorial lærer du, hvordan du opretter din perfekte LuckyTemplates-skabelon, der er konfigureret til dine behov og præferencer.
I denne blog vil vi demonstrere, hvordan man lagdelte feltparametre med små multipler for at skabe utrolig nyttig indsigt og visuals.
I denne blog vil du lære, hvordan du bruger LuckyTemplates rangerings- og brugerdefinerede grupperingsfunktioner til at segmentere et eksempeldata og rangordne det efter kriterier.
I denne tutorial vil jeg dække en specifik teknik omkring, hvordan du kun viser Kumulativ Total op til en bestemt dato i dine visuals i LuckyTemplates.
