Pipe In R: Tilslutningsfunktioner med Dplyr
I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.
I dette indlæg gennemgår jeg, hvordan man bruger SAMEPERIODLASTYEAR, en tidsintelligensfunktion, til at sammenligne resultater fra dette år med sidste års resultater. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Hvis du vil begynde at skabe overbevisende rapporter med stærk indsigt i information over tid, så skal du vide, hvordan du bruger alle varianterne af.
Nogle er nemme, men andre er meget mere avancerede og kan være svære at bruge. I dette indlæg vil jeg dog tage dig tilbage til, hvor du skal starte.
Det er vigtigt at få en rigtig god grundlæggende forståelse af, hvordan disse funktioner fungerer, især hvordan de fungerer med funktionen CALCUATE. Kombinationen af disse to typer funktioner er, hvor den virkelige kraft kommer fra.
Det er også meget almindeligt at ville sammenligne data eller dine resultater over to tidsrammer, så jeg vil gerne vise dig, hvordan dette gøres.
Indholdsfortegnelse
Hvordan bruges SAMEPERIODLASTYEAR?
Det er virkelig nemt at beregne og sammenligne forskellen mellem det aktuelle års data og det foregående års data. Du behøver kun at følge tre enkle trin ved at bruge DAX for at opnå dette i LuckyTemplates. Lad os dykke lige ind i det første skridt.
Trin 1
Den første ting, vi skal gøre, er at arbejde på vores indledende foranstaltning. For dette særlige eksempel vil vi se på vores samlede salg.
Går vi tilbage til vores faktatabel, kan vi se, at vi har en samlet indtægtskolonne.
Vi vil oprette et samlet salgsmål, der opsummerer dataene i vores samlede indtægtskolonne. Sådan kommer vores formel til at se ud.
Efter at have trukket det samlede salg ind i lærredet, vil det vise totalen af alle salg.
For at gennemgå det samlede salg efter dato, skal vi tilføje en datokolonne i den tabel, vi har oprettet.
Trin 2
Nu hvor vi har en samlet salgstabel, der viser det daglige salg, kan vi allerede beregne og sammenligne indeværende års salg og salget i det foregående år.
Det næste skridt, vi skal gøre nu, er at skabe en ny foranstaltning. Det er her, tidsintelligensfunktionen, SAMEPERIODLASTYEAR, kommer ind.
Lad os kalde dette mål Samlet salg LY eller Samlet salg sidste år. Vi kommer til at bruge SAMEPERIODLASTYEAR inde i CALCULATE.
Nedenfor er formlen for vores nye mål.
Trækker vi Samlet Salg LY ind i vores tabel, vil det foregående års salg så indgå.
Ser vi for eksempel på 1. juni 2015, er det samlede salg 110.576,80 mens det samlede salg året før er 108.466,30. Du kan kontrollere, om dette tal er korrekt, ved at se på data fra 1. juni 2014.
Trin 3
Det sidste trin i vores proces er at beregne forskellen mellem salget i år og vores salg sidste år. Vi vil skabe en anden foranstaltning til dette. Lad os kalde det Diff. Mellem TY og LY eller forskel mellem i år og sidste år.
Da vi allerede har de andre foranstaltninger, som vi har brug for, er det eneste, vi skal gøre, at trække det samlede salg sidste år fra det samlede salg.
Sådan ser vores bord ud efter at have inkluderet det nye mål. Du vil bemærke, at i den første halvdel af tabellen gentager den sidste kolonne dataene i kolonnen for det samlede salg. Og så får vi de korrekte resultater fra den første juni 2015 og frem.
Vi er derfor nødt til at tilføje noget logik her, så vores nye formel bliver som denne nedenfor.
Nu hvor vi fik det rettet, vil du nu bemærke, at der ikke er noget resultat i den øverste del af tabellen, men vi får stadig de korrekte resultater fra den første juni 2015.
Efter at have beregnet forskellen mellem salget i år og salget sidste år, kan vi nu lave vores visualiseringer.
Gør din beregning til en visualisering
Vi kan gøre vores beregning til en visualisering ligesom enhver anden beregning.
Vores visualisering kan filtreres efter enhver tidsramme, men lad os i dette tilfælde se på 2016.
Du vil bemærke, at vores visualisering ovenfor viser det daglige perspektiv.
Hvis vi også vil se på månedsperspektivet, kan vi sagtens gøre det. Alt, hvad vi skal gøre, er bare at kopiere og indsætte den samme visualisering, få fat i MonthInCalendar, og så vil vores anden visualisering se ud som denne nedenfor.
Husk på, at vi stadig bruger den samme beregning, og vi ser bare på forskellige perspektiver. Så det er virkelig meget nemt at gøre dette i LuckyTemplates.
Forgrener sig til mere avancerede beregninger
Du kan også forgrene dig til mere avancerede beregninger, når du har gennemført de første trin.
Indsigten er praktisk talt ubegrænset – du kan beregne ting som forskellen mellem tidsperioder, den procentvise ændring fra sidste år, de bedste og dårligste præsterende … listen fortsætter.
Du kan meget hurtigt begynde at finde værdifuld indsigt, som historisk set er meget svær at opnå med værktøjer som Excel. Du kunne helt sikkert gøre det, men dine formler ville have været langt, langt mere komplekse end i LuckyTemplates.
Konklusion
Sammenfattende er det virkelig nemt at se på data eller information over tid i LuckyTemplates på grund af de forskellige tilgængelige tidsintelligensfunktioner. At forstå, hvordan de fungerer, især sammen med CALCULATE, er virkelig vigtigt, da dette vil gøre os i stand til at skabe overbevisende rapporter.
For at beregne forskellen mellem salget i år versus sidste år brugte vi funktionen SAMEPERIODLASTYEAR og fulgte tre meget enkle trin:
Det er også nemt at omdanne vores beregning til visualiseringer, og LuckyTemplates giver os mulighed for at præsentere dem i forskellige perspektiver.
Tak fordi du tjekkede dette indlæg.
Skål,
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.
Lær, hvordan du adskiller en PBIX-fil for at udtrække LuckyTemplates-temaer og -billeder fra baggrunden og bruge den til at oprette din rapport!
Excel Formler Snydeark: Mellemvejledning
LuckyTemplates kalendertabel: Hvad er det, og hvordan man bruger det
Lær, hvordan du installerer programmeringssproget Python i LuckyTemplates, og hvordan du bruger dets værktøjer til at skrive koder og vise billeder.
Lær, hvordan du beregner dynamiske fortjenstmargener ved siden af LuckyTemplates, og hvordan du kan få mere indsigt ved at grave dybere ned i resultaterne.
Lær, hvordan du sorterer felterne fra kolonner med udvidet datotabel korrekt. Dette er en god strategi at gøre for vanskelige felter.
I denne artikel gennemgår jeg, hvordan du kan finde dine topprodukter pr. region ved hjælp af DAX-beregninger i LuckyTemplates, herunder funktionerne TOPN og CALCUATE.
Lær, hvordan du bruger en uønsket dimension til flag med lav kardinalitet, som du ønsker at inkorporere i din datamodel på en effektiv måde.