Scatter Plot In R Script: Kuinka luoda ja tuoda
Tässä opetusohjelmassa opit luomaan R-sirontakaavion visualisoinnin LuckyTemplatesissa käyttämällä R Script -visuaalia.
Tässä opetusohjelmassa näytän sinulle, kuinka voit kerrostaa useita "mitä jos" -analyysejä tai skenaarioita LuckyTemplatesissa päällekkäin. Jos käytät tätä tekniikkaa tehokkaasti, se vie analyyttisen tuloksesi läpi katon. Voit katsoa tämän opetusohjelman koko videon tämän blogin alaosasta.
Kuten todennäköisesti tiedät, olen suuri skenaarioanalyysin edistäjä LuckyTemplatesissa.
Skenaarioanalyysi on hämmästyttävä analyyttinen tekniikka, jota voit käyttää LuckyTemplatesissa ja jonka avulla voit käytännössä ennustaa, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua.
Näytän sinulle, kuinka sinun on rakennettava DAX-kaavasi, jotta tämä toimii hyvin, ja kuinka voit lopulta visualisoida ja yhdistää sen muihin DAX-kaavakuvioihin, jotta voit todella parantaa näkemyksiäsi, joita esität kuluttajille, esimiehille, tai ryhmillesi.
Tämä on todella hämmästyttävä analyyttinen tekniikka LuckyTemplatesissa käytettäväksi.
Asetamme mallimme ja kerromme sitten skenaariot päällekkäin. Asennamme myös visualisointeja, jotka antavat meille käsityksen siitä, kuinka tulokset todella vaikuttavat suorituskykyyn.
Sisällysluettelo
Kuinka kerrostaa useita skenaarioita
Ensin käydään läpi laskelmat. Tämä on keskeinen kohta tämän monikerroksisen skenaarion saavuttamisessa. Sinun on todella ymmärrettävä iteraattorit todella hyvin . Hanki hyvä ote lausunnoista, koska meidän on järkytettävä iteroivan funktion yksittäiset muuttujat.
Aloitamme kokonaismyynnistämme . Jos haluamme järkyttää tai asettaa skenaarion kysynnän yli, meidän on säädettävä ostettua määrää . Jos haluamme asettaa skenaarion hinnoittelun päälle, ehkä nostaa tai laskea, säädämme yksikköhintamuuttujaa tässä . Ja teemme samoin Costille .
Kun meillä on nämä kaavat, voimme saada skenaariovoittomme . Se saattaa näyttää hieman monimutkaisemmalta, mutta todellisuudessa se ei ole. Tuomme vain nämä useat kerrokset skenaarioihin.
Voitot tässä saadaan kokonaismyynnistä ja kokonaiskustannuksista . Tässä tapauksessa aiomme lisätä kysyntää millä tahansa muuttujalla, jonka asetamme sinne. Sitten aiomme nostaa hintaa millä tahansa skenaariolla, jonka päälle asetamme.
Kustannuspuolella aiomme lisätä kysyntää . Ilmeisesti sen on oltava sama, jos myymme enemmän. Emme ainoastaan lisää kysyntää, vaan lisäämme myös kysyntää kustannuspuolellamme. Sitten tarkastelemme kokonaiskustannuksiamme ja järkytämme sitä kustannusmuutoksella .
Voisimme myös selventää tätä käyttämällä laskelmissamme kuvailevia kommentteja.
Nyt kun olemme tehneet sen, jokainen tänne tuomamme yksittäinen elementti muuttaa laskelmia, joita se tekee tietyllä rivillä . Näin saamme erilaisia tuloksia joka päivä.
Tästä eteenpäin tarvitsemme erilaista visualisointia saadaksemme lisätietoja, joista voimme valita minkä tahansa ajanjakson ja nähdä, miten nämä skenaariot vaikuttavat tuloksiimme . Mutta se ei näytä kovin hyvältä päivittäin, koska se on liian kiireinen. Paras tapa tehdä se on kumulatiivisesti .
Kumulatiivisen mallin käyttäminen
Käytämme kumulatiivista kokonaismäärää -mallia ja syötämme sitten tekemämme alustavan laskelman. Siirrämme skenaariovoittolaskelmamme vuodelle , koska se on vain historiallista tietoa esimerkissä. Teemme sen käyttämällä, sellaisenaan ennusteissa ja budjettivoitoissa.
Sitten laitamme ne kumulatiiviseen kokonaismäärään.
Tämä edustaa itse asiassa paljon parempaa dynaamista tapaa kuinka näiden elementtien muuttaminen voi vaikuttaa kokonaistuloksiimme.
Voimme poimia tästä visualisoinnista useita todella hienoja oivalluksia. Voimme myös muuttaa tämän taulukon sellaiseksi, mikä mielestämme on paljon parempi näkemys tuloksista.
Näin nopeasti voit käyttää näitä skenaarioita kaikissa tuloksissasi.
Johtopäätös
Joskus tietyn skenaarion suorittaminen raporteissa ja yhden elementin järkyttäminen ei riitä. Siksi meillä on oltava useita kerroksia näistä skenaarioista ja integroitava ne kaavoihimme.
Kun tämä on tehty, meidän on sitten selvitettävä, mikä visualisointi on paras raportteihimme. Kumulatiiviset kokonaissummat ovat todella mahtavia varsinkin tämänkaltaisen skenaariotyyppisen kasauksen suhteen.
Jos saat mielesi joidenkin edistyneempien käsitteiden ympärille, jotka käyn läpi ja näytät, kuinka ne toteutetaan, voit luoda erittäin korkealaatuisia analyyseja ja esitellä sitä todella tehokkaalla tavalla.
Kaikki parhaat!
Tässä opetusohjelmassa opit luomaan R-sirontakaavion visualisoinnin LuckyTemplatesissa käyttämällä R Script -visuaalia.
Tunne LuckyTemplatesin parhaat ulkoiset työkalut ja opi asentamaan ne LuckyTemplates-työpöydällesi. Nämä antavat raporteillesi enemmän ominaisuuksia.
Tässä blogissa opimme ja harjoittelemme Quick Measures Prota, joka on välttämätön ulkoinen työkalu LuckyTemplatesin pikamittausten tekemiseen.
Opi keksimään tarkka viimeinen päivityspäivä LuckyTemplates-raportille. Sinun tarvitsee vain käyttää M-koodia ja edistynyttä editoria.
Tässä opetusohjelmassa kerron, kuinka voit tehokkaasti suodattaa useita tietoja tilikauden aikana LuckyTemplates-raporteissasi.
Tässä opetusohjelmassa keskustellaan M-kielen onnistuneesta käyttöönotosta ja yleisten virheiden ratkaisemisesta Power Query Editorissa.
Pandas Drop Index -sarake: selitetty esimerkein
7 tapaa tarkistaa, sisältääkö Python-merkkijono alimerkkijonon
Ymmärrä, mitä Power Automate Dynamic Content on ja kuinka sen avulla käyttäjät voivat valita kenttäviittauksia aiemmista vaiheista tai kirjoittaa lausekkeita.
Tässä opetusohjelmassa opit jakamaan tiedoston sellaisen henkilön kanssa, joka ei kuulu yritykseesi, käyttämällä sql-kyselyparametria LuckyTemplatesissa.