Home
» Power BI
»
Viser de sidste tre kundesalg ved hjælp af TOPN-funktionen
Viser de sidste tre kundesalg ved hjælp af TOPN-funktionen
Jeg vil dække nogle fantastiske funktioner her i LuckyTemplates, som er meget nyttige på tværs af en række analytiske scenarier. Nogle af disse funktioner kan hjælpe os med at regne ud de sidste tre kundesalg. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Det, jeg vil vise dig, er, hvordan du beregner salget fra en bestemt kunde, men ved kun at se på de sidste tre salg frem for hele deres salg.
For at gøre dette på en dynamisk måde inde i formlerne, skal jeg strukturere dem, så filtreringen naturligt forekommer for hver enkelt kontekst, som formlen anvendes på.
Det er her, det kan blive lidt mere avanceret inde i LuckyTemplates. Jeg var nødt til at begynde at bruge funktioner, der skaber filtrerede virtuelle tabeller for at generere de resultater, jeg har brug for. Derfor skal jeg finde ud af, hvordan jeg laver en filtreret tabel med kun det sidste antal salg, som i dette tilfælde var tre.
Eksempelrapport, der viser de seneste tre kundesalg
I denne eksempelrapport finder du interessant indsigt i, hvordan du strukturerer tabeller eller tabelfunktioner inde i LuckyTemplates. Jeg viser de sidste tre salg af en kunde og viser det efter produkt ved hjælp af et diagram.
Først kan du justere tidsrammen her i datovælgeren. For det andet har jeg tilføjet en kundevælger her, hvor du kan vælge enhver kunde eller gruppe af kunder.
Derefter vil jeg evaluere deres sidste tre produktkøb og finde ud af, hvor meget disse produktsalg er.
Målet med denne vejledning er dynamisk at udarbejde de sidste tre produkter, som de udvalgte kunder har købt. På en eller anden måde skal jeg rangere salget efter købsdato og finde ud af de sidste tre produkter. Desuden vil jeg også beregne det samlede salg for alle disse sidste tre køb.
Beregning af de sidste tre kundesalg
Lad os se på formlen for beregning af de sidste tre salg af kunderne.
Jeg skal regne ud, hvad der var de sidste tre køb af kunden ved at bruge funktionen. Det er inde i en itererende funktion, så det vil gå gennem rækker og tabeller. Men i stedet for at gå over en faktisk tabel, vil den iterere gennem en virtuel tabel bestemt af en eller anden rangordning .
Grundlæggende er det, hvad TOPN gør for at finde de tre sidste salg baseret på købsdatoen. Derudover sorterer DESC- funktionen resultaterne i faldende rækkefølge.
Inden for en bestemt kontekst har jeg lavet en tabel over alle de køb, der blev foretaget ved hjælp af funktionen.
For at opsummere, når jeg vælger en kunde, gentager formlen hvert eneste køb, som kunden har foretaget. Dernæst vil den evaluere købsdatoen og derefter rangere købsdatoerne i overensstemmelse hermed i faldende rækkefølge. Til sidst returnerer TOPN-funktionen en virtuel tabel med kun de sidste tre køb.
Efter at have fundet ud af de sidste tre køb, vil jeg beregne de tre rækker og tælle det samlede salg.
Nu er den udregning, jeg lavede, lidt tricky. Jeg vil vise dig, hvordan det kan gå galt, især hvis du fjerner funktionen.
Når jeg trækker formlen Sidste 3 forkerte salg ind i tabellen, vil du se, at jeg fik resultater for hver enkelt række for denne særlige tabel.
Men du kan se i den nederste del, at totalen for kolonnen Sidste 3 salg er korrekt. Men totalen under kolonnen Sidste 3 forkerte salg er forkert.
Det er her, du kan teste din dybe forståelse af sammenhængen. Hvordan tror du, at resultaterne under Last 3 Sales Wrong dukker op?
En grundlæggende forklaring er, at hvert enkelt produkt filtrerer et bestemt resultat. Hvis et produkt er valgt, vil formlen finde de sidste tre køb af produktet. Men alle produkterne bliver vurderet ved bordet, og det vil lægge dem sammen.
Hvis jeg for eksempel vælger Produkt 5 . Du vil se, at den altid vil være nummer et, fordi den er den eneste i sammenhængen. Det vil blive evalueret i tabellen, og det vil blive beregnet for det samlede salg.
Så i formlen skal jeg pakke indfunktion indeniså det vil fjerne konteksten af produktet i de specifikke resultater. Som et resultat vil det evaluere hvert enkelt produkt for den valgte periode. Derefter vil det rangeres baseret på alle de salg, der bruger. Hvis det ikke er til stede, vil det placeres i top tre, fordi der ikke er nok salg til det bestemte datasæt.
Desuden har jeg sat denne tabel til højre af en grund.
Jeg har brug for at evaluere gennem hele tabellen versus den filtrerede tabel. Tabellen ovenfor evaluerer hele tabellen til det korrekte resultat. Som du kan se, slutter den med de sidste tre salg fra den 22. juni, den 7. marts og den 27. august i 2017. Derefter tæller den det pågældende salg under kolonnen Samlet salg .
I tabellen Sidste 3 salg efter produktnavn kan du se en visualisering for de tre øverste produkter og dets tilsvarende salg.
Du kan også vælge andre kunder eller gruppe af kunder, og resultaterne vil ændre sig dynamisk.
Dette er bestemt en avanceret tutorial. Men forhåbentlig forstår du, hvor stor indsigten er, når du kombinerer mange af disse DAX-formler. Du kan hurtigt se de sidste tre kundesalg efter produkt og lægge det ind i en visualisering .
Konklusion
Som du kan se i formlen, er der mange funktioner i en funktion . Disse er funktioner som , , og.
Det, jeg har gjort, er, at jeg har kombineret alle disse funktioner i én formel. Jeg har kombineret dem alle for at sætte os i stand til at uddrage denne fantastiske indsigt.
Dette er grunden til, at DAX-formler er uhyre kraftfulde. Hvis du forstår disse funktioner, kan du sætte alle disse sammen og få fantastiske resultater. Historisk set var det ikke muligt ved at bruge sådanne værktøjer som Excel. Men ved at kunne kombinere alle disse sammen ved hjælp af LuckyTemplates og skabe utrolige visualiseringer, kan du opnå det ønskede resultat.
Hvis du vil lære mere om, hvad der kan opnås med andre teknikker ligesom denne, så tjek Business Analytics Series-modulet på LuckyTemplates On-demand .