Variabler og udtryk i Power Query Editor
Denne vejledning vil diskutere om variabler og udtryk i Power Query Editor. Du lærer at skrive og bygge dem ordentligt.
Når det kommer til datahistoriefortælling, er der tre vigtige faktorer at overveje for at sikre, at vores rapport fortæller den rigtige historie – brugeren , konteksten og løsningen . Disse faktorer er kritiske, fordi de beskriver formålet med hver rapport.
I en , beskrev vi datahistoriefortælling som processen med at overføre information til en given målgruppe. Med effektiv historiefortælling kan vi få det engagement, vi leder efter, fra slutbrugerne.
Hvordan gør vi vores datahistorier mere effektive? Vi skal bare stille de rigtige spørgsmål, så vi ved, hvilken tilgang vi skal bruge, når vi udvikler vores rapporter.
Indholdsfortegnelse
Effektiv datahistoriefortælling ved at forstå brugeren
Det første spørgsmål, vi altid bør stille, er: "Hvem er publikum?"
Hvis vi ikke kan identificere slutbrugeren, betyder det, at vi sammensætter en rapport uden rigtig at vide, hvilke elementer vores rapport har brug for. Et gammelt citat siger: "Hvis man ikke ved, hvilken havn man sejler til, er ingen vind gunstig".
Dette gælder rapportudviklingsprocessen, specifikt storytelling. Vi bør lave rapporter baseret på, hvad publikum har brug for, og ikke baseret på, hvad vi personligt ønsker at præsentere.
Hvem er publikum? Hvad er deres rolle i deres organisation? Hvad er deres analytiske modenhed? Har de præferencer og vaner, der bør diktere den måde, dataene præsenteres på? Hvilken slags værktøjer bruger de?
Vi bør også forstå deres smertepunkter og deres begrænsninger. Har de vaner, der kan diktere, hvordan de analyserer dataene?
Analytikere versus ledere
At kende publikum giver os mulighed for at træffe beslutninger om, hvordan vi skal bygge vores rapport. Nogle publikummer er helt visuelle og værdsætter f.eks. overforbrug af diagrammer. Andre har måske brug for mere grundige forklaringer på hvert afsnit af rapporten.
Det er også vigtigt at forstå detog ledere vil altid have forskellige perspektiver.
Analytikere har en tendens til at bruge mere tid på at analysere problemet og mindre på at udtrykke problemet eller arbejde på en syntese. Ledere er de nøjagtige modsætninger og ville springe ud i at udtrykke problemet og arbejde på en syntese uden at efterlade meget tid til analyse.
Fordi analytikere og den generelle ledelse har to radikalt forskellige måder at løse et problem på, er du også nødt til at stille de rigtige spørgsmål. Hvad er deres forventninger? Hvad vil de gøre med rapporten? Vil det blive brugt til at fremhæve specifikke tendenser og bruge det til beslutningstagning?
At kende projektets slutmål er ekstremt vigtigt, fordi dette fortæller dig, hvordan du skaber en historie, der vil føre til de resultater, de har brug for. At identificere dit publikum som enten analytikere eller ledere (eller en blanding af begge) giver dig mulighed for at justere din tilgang baseret på deres prioriteter.
To tilgange i logik og flow
Der er to grundlæggende typer tilgang med hensyn til historielogik og flow. Den første tilgang kaldes den induktive tilgang.
Den induktive tilgang er en fælles vej, de fleste af os bruger i problemløsning. Vi starter med fakta og analyserer dataene, før vi laver vores analyse. Derfra kommer vi med en konklusion, som vil være det primære grundlag for vores anbefalinger.
Den anden tilgang kaldes den deduktive tilgang.
Denne deduktive tilgang starter med anbefalinger om, hvad der bør gøres, før man stiller spørgsmål om, hvorfor det bør gøres. Hvis der er flere spørgsmål, er det den eneste gang, du hopper ind i analysen og metoden.
Denne tilgang er hovedsageligt for ledere, der er mindre interesserede i at se fakta og metodologi og gerne vil se, at der bliver truffet handling med det samme. Konklusionerne og handlingerne vil være deres primære grundlag for at stille spørgsmål, hvis det er nødvendigt. Ved at vide dette kan du være forberedt med klare svar på disse spørgsmål.
Den største fordel ved denne tilgang er den detaljerede information, der gives inden for en begrænset tidsramme. Det giver dig mulighed for at deltage i en Q&A-diskussion, der hjælper publikum med at forstå dine ideer. Dette lader dig fremhæve nøglebudskaber på optimale tidspunkter.
Denne tilgang har to potentielle resultater. For det første kunne slutbrugerne finde den hurtige adgang til information meget nyttig og kunne trøste dem, hvis resultaterne stemmer overens med deres oprindelige hypotese. Dette vil øge ejerskabet.
På den anden side, hvis du ender med at bevise deres indsigt forkert, vil det vække interesse og vil være en fantastisk mulighed for dig at få deres opmærksomhed. Dette kan ende som et vendepunkt i din historie.
Forstå konteksten af din datahistoriefortælling
At kende konteksten er en anden nøgle til succesfuld datahistoriefortælling. Glem aldrig, at du opretter en rapport til en anden. Det betyder, at konteksten kan være anderledes end hvad du forventer.
Hvorfor er der behov for denne rapport? Udløste noget dette behov? Hvad er omstændighederne?
Feedback-interaktioner viser sig at være nyttige i dette tilfælde. Det viser dig, hvad problemet er, og giver dig chancen for at se på det større billede. Det giver dig mulighed for at oprette en rapport, der potentielt kan bane vejen for en løsning.
En god forståelse af konteksten hjælper dig også med at forstå, hvilke forretningsspørgsmål der skal besvares først. Det giver dig mulighed for at strukturere din rapport på en logisk måde, baseret på de aktuelle behov. Det skaber sammenhæng mellem problemet, forventningerne og løsningen.
Kommer med en løsning
Den tredje vigtige faktor at overveje, når man kommer med en datahistorie, er løsningen. Hvilke spørgsmål vil du gerne have svar på?
Der er mange ting, som dine slutbrugere ikke ved, men gerne vil finde ud af gennem den rapport, du arbejder på. Bemærk, at dette ikke kun handler om eksisterende spørgsmål, som de allerede har. Mens du arbejder med dataene, vil de undervejs formulere nye spørgsmål. Disse spørgsmål vil føre dig til den rigtige historie at følge.
At finde ud af, hvilke løsninger du skal tilbyde, vil også hjælpe dig med at afgøre, om du har brug for en sonderende rapport eller en forklarende. Igen, dette er knyttet til den slags publikum, du har. Hvis du har ledere som slutbruger, har du højst sandsynligt brug for forklarende rapporter, der viser færre detaljer, men som dækker et større omfang. Din prioritet ville være at præsentere klare handlinger i stedet for at bore ned på hver enkelt information.
Men hvis dit publikum består af mennesker, der arbejder i operationer, så har du brug for en sonderende rapport, hvor du vil præsentere flere detaljer med et begrænset omfang. De ville have brug for værktøjer til interaktion såsom filtre, så de kan navigere mere effektivt i rapporten.
Det er også vigtigt at forstå, om rapporten omhandler et nyt krav, eller om det er meningen, at den skal erstatte en eksisterende løsning. Hvis rapporten er beregnet til at erstatte en eksisterende løsning, har du fordelen af at se, hvad der virkede, og hvad der ikke virkede i den sidste løsning, de brugte.
Hvis dette er et nyt krav, ville den bedste måde at skabe en effektiv rapport på være at forstå, hvor behovet kom fra. Skal rapporten behandle aktuelle problemer, eller skal rapporten udvikle sig, efterhånden som nye data afsløres?
Jo mere du kommunikerer med dit publikum og stiller de rigtige spørgsmål, jo mere vil du lære deres reelle behov at kende.
Konklusion
En rapport er et kommunikationsværktøj, der gør teknisk analyse lettere at forstå. Det har et formål og sender en opfordring til handling. Det uddanner og giver information, der hjælper slutbrugere med at træffe beslutninger.
Det er derfor, du ønsker at skabe en relevant, intuitiv og visuelt tiltalende oplevelse for dine slutbrugere, hver gang du producerer en rapport. Du vil have indflydelse. Det er noget, du kan opnå gennem effektiv.
Alt det bedste,
Denne vejledning vil diskutere om variabler og udtryk i Power Query Editor. Du lærer at skrive og bygge dem ordentligt.
Jeg vil vise dig, hvordan du automatiserer processen med at sortere en kolonne efter en anden kolonne inde i LuckyTemplates og SSAS- eller SQL-serveranalysetjenester.
Et LuckyTemplates-varmekort er en type visualisering, der bruges til at vise datatæthed på et kort. I denne tutorial vil jeg diskutere, hvordan vi kan oprette en - gå ikke glip af noget!
Jeg vil lære dig et virkelig interessant eksempel omkring Pareto-princippet, og hvordan man laver et Pareto-diagram ved hjælp af vigtige DAX-formler.
Lær, hvordan et tilpasset søjlediagram på markedspladsen kan bruges til datasammenligning, og hvordan du kan oprette dem ved hjælp af eksempler i LuckyTemplates.
Lær, hvordan Power Automate Static Results-funktionen fungerer, og hvorfor det er godt at blive tilføjet til de bedste fremgangsmåder, når du opretter flowdiagrammer.
eDNA demonstrerer, hvordan man udfører sprog- eller tekstoversættelse ved hjælp af Python og overfører det til LuckyTemplates. LuckyTemplates Python Tutorial.
I denne øvelse lærer du, hvordan du bruger Gauge Bullet Graph til at oprette et Gantt-diagram i LuckyTemplates Report Builder.
I denne øvelse lærer du, hvordan du opretter et tredimensionelt (3D) scatterplot ved hjælp af Python i LuckyTemplates.
Effektiv LuckyTemplates-rapportering – Sessionsgennemgang og ressourcedownload