LuckyTemplates rangering i hierarkisk form

I dag vil vi lære, hvordan man beregner LuckyTemplates-rangering i en hierarkisk form , som er en smule mere komplekst emne i forhold til det koncept, som vi diskuterede i min tidligere tutorial. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog .

I den forrige tutorial så vi, hvordan man . Vi viste, hvordan man beregner rangering over et specifikt sæt data for et bestemt sæt produkter, enten i form af en produktkategori eller underkategori. Også i regionens tilfælde er det enten i form af byer, territorier eller lande.

Denne gang vil vi gå et skridt videre i beregningen af ​​hierarkier. Vi lærer, hvordan man beregner rangering, når alle de forskellige sæt felter er kombineret i et enkelt sæt hierarkier.

Indholdsfortegnelse

• Niveauer af hierarki
• Trin til, hvordan man beregner Lucky Templates-rangering i hierarkisk form
  • Den forkerte, men fælles tilgang
  • Den korrekte tilgang til at beregne LuckyTemplates-rangering
• Konklusion

Niveauer af hierarki

Lad os gå over til LuckyTemplates og se, hvordan det bliver gjort. I dette scenarie har vi oprettet et sæt hierarkier, hvor det første niveau i hierarkiet er i form af territorier.

Det andet niveau er i form af kunder.

Og det tredje niveau er i form af produktnavne.

Så hvad er logikken bag at skabe denne type hierarki? Vi skal finde ud af, hvordan vi klarer os på hvert eneste territorialt niveau. Så inden for hvert territorium skal vi afgøre, hvem der er vores .

Derudover ønsker vi at finde ud af, hvilke produkter vores kunder bedst kan lide at købe i deres respektive områder over en periode.

Trin til, hvordan man beregner Lucky Templates-rangering i hierarkisk form

Til at begynde med vil vi bruge den forkerte tilgang til at beregne LuckyTemplates ranking ved at bruge funktionen. Ved at gøre dette vil vi forstå, hvorfor den konventionelle måde at gøre dette på ikke vil give de korrekte resultater.

Det er også værd at se på fejlene, så vi kan rangere de korrekte mål for at evaluere resultaterne for hvert enkelt niveau i hierarkiet på den rigtige måde.

Den forkerte, men fælles tilgang

For at spare tid kopierede og indsatte jeg målingen baseret på en simpel RANKX-funktion. Med dette oprettede vi tre variabler for hvert af hierarkierne ved hjælp af den simple RANKX-funktion. Derudover brugte vi funktionen, da vi har at gøre med hierarkier.

Lad os nu indlæse dette mål og tjekke resultaterne. Som vi kan se, placeres området med det højeste samlede salg først, og området med det laveste samlede salg er sidst. Indtil videre har vi fået de rigtige resultater.

For at se, hvordan vores kunder vurderes, skal du klikke på et plustegn for at udvide et af vores områder. Det er bemærkelsesværdigt, at vores kunder med det højeste samlede salg også er placeret først under det pågældende område. Vi kan også scrolle ned og se, at de er rangeret korrekt.

Derefter skal du kontrollere resultaterne for produkterne for at se, om de også er korrekt arrangeret eller ej.

Lad os klikke på plustegnet for Snaptags Ltd- kunden som et eksempel. Det er åbenbart, at produktet med det højeste salg for den pågældende kunde i det pågældende område rangeres først og de andre i overensstemmelse hermed.

Vi har dog observeret, at de kunder og produkter, der ikke indeholder nogen salgsværdi, stadig bliver rangeret. Vi kan stoppe med at evaluere disse ved at bruge funktionen.

I dette tilfælde skal vi klikke på Drill up og Expand all down ét niveau i hierarkiet i stedet for at klikke på hver plusknap individuelt.

Som vist nedenfor kan vi stadig se, at det første område og kunder for det pågældende område stadig evalueres korrekt.

Rul ned for at se, hvordan vores næste territorium er rangeret.

På dette stadium kan vi nu se, at der er et problem, fordi Queensland- territoriet tidligere blev rangeret som nummer to, men nu vurderes det som tredje.

For at være sikker, lad os også tjekke, hvordan vores produkter vurderes.

Tilsvarende blev New South Wales- området og State Ltd- kunden begge placeret først i de tidligere scenarier, men er nu nummer to.

Vi begyndte at se disse forkerte resultater, da vi klikkede på Udvid alle ned et niveau i hierarkiet i stedet for at klikke på hver plusknap individuelt.

Hvorfor sker dette? Årsagen bag dette er, når vi klikker på plus-knappen individuelt, vi sniger den simpelthen ind under hætten ved stadig at forblive på det øverste niveau af hierarkiet. Teknisk set har vi ikke boret ned til næste niveau.

På den anden side, når vi klikker på Udvid alle ned et niveau i hierarki- knappen, bevæger vi os ned til næste lag, og det er det tidspunkt, hvor det faktiske finder sted.

Derfor kan vi ikke bruge den konventionelle metode til at beregne rangering i tilfælde af hierarkier, fordi drill down faktisk betyder, at vi bevæger os ned fra første niveau til næste niveau.

Den korrekte tilgang til at beregne LuckyTemplates-rangering

Efter at have identificeret disse problemer, lad os løse dem ved at klikke på Nyt mål og oprette det korrekte rangeringsmål.

Lad os navngive vores mål som Ranking – Right Measure og oprette tre variabler til at beregne rangeringen for de respektive hierarkier. 

Indtast VAR_Territory_Ranking for vores første variabel. Inde i denne variabel er den første proces at oprette en virtuel tabel ved hjælp af (Regions, Regions[Territory]) . Vi refererede dette til regionstabellen, da territorier kommer fra denne tabel.

Når vi har oprettet vores virtuelle tabel, skal vi inde i denne oprette en virtuel kolonne ved hjælp affungere. Dette vil hjælpe os med at evaluere rangeringen for det pågældende områdehierarki.  

Lad os derefter navngive vores virtuelle kolonne Territory Ranking og bruge RANKX-funktionen. Vi ønsker at rangere vores højeste salg først og det laveste salg sidst. Så vi konverterer denne virtuelle tabel til en skalarværdi ved at pakke den ind ifungere.

Vi implementerede nøjagtig samme teknik for de to andre variable, såsom VAR_Customers_Ranking og VAR_Products_Ranking .

Selvfølgelig brugte vi ISINSCOPE- funktionen og kaldte hver af vores variable op mod det specifikke hierarkiniveau.

Indtil videre er det, vi har gjort, at oprette variabler for hvert niveau i hierarkiet og placeret hver variabel mod det pågældende felt ved hjælp af ISINSCOPE-funktionen.

Det er tid til at teste vores formel og tjekke resultaterne ved at bringe målingen ind i vores matrixvisual og udvide den.

Som vist nedenfor, bliver rangeringen på et områdeniveau evalueret korrekt.

Lad os bore længere ned og tjekke vores kundeplacering. New South Wales- territoriet og State LTD- kunderne er også rangeret korrekt.

Lad os denne gang se, hvordan vores Queensland- territorium vurderes. Endelig er den nu rangeret i overensstemmelse hermed.

For vores produktniveauer er det rart at se, at de også er placeret perfekt.

Hvis vi også tager et kig på vores anden og tredje kunde, fik vi også de rigtige resultater.

Lad os endelig slippe af med rangeringen i forhold til de tomme felter ved at erstatte referencen for de respektive dimensionstabelnavne med salgstabelnavnet . 

Vi gør dette, fordi salgstabellen har en linje med hver af disse dimensionstabeller. For eksempel, hvis salg ikke har fundet sted for et specifikt produkt mod en bestemt kunde i det pågældende område, vil rangeringen som standard ikke blive evalueret i forhold til det pågældende datapunkt. 

Så lad os gå videre og erstatte vores reference med salgstabellen.

Lad os endelig tjekke resultaterne en sidste gang. 

Det virkede! Vi kan nu se, at vores placering kun er begrænset til et datapunkt, hvor vi har en salgsværdi. 

Konklusion

Beregning af rangering i en hierarkisk form involverer kompleksitet, især hvis du har at gøre med forskellige sæt felter kombineret i et enkelt sæt hierarkier, men det er det værd, fordi det virkelig kan gå ned til næste niveau.

En anden vigtig ting at bemærke er, at hvis du gerne vil se beregning af LuckyTemplates-rangeringsændring baseret på det valg, der er foretaget i sliceren, så kan du i stedet for at bruge funktionen gøre brug af funktionen, mens du evaluerer placeringerne.

Så det var det for mig, jeg håber du nød denne tutorial. Der er masser af ressourcer og yderligere læring, som du nemt kan få adgang til på hjemmesiden, så tjek det ud.

Alt det bedste,

Barske