Tämän opetusohjelman tarkoituksena on keskustella etäisyyden ja suuntiman laskemisesta LuckyTemplatesissa ja niiden tehokkaasta käytöstä.
Netistä löytyy paljon etäisyyslaskelmia. Tässä esittelyssä käytän yksinkertaistettua esimerkkiä ratkaisusta, jonka minun piti rakentaa yhtä toimitusketjun verkkoprojektiani varten.
Näytän myös suoran etäisyyden laskelman toimitusvarikolta palvelupisteisiin.
Tässä minulla on leikkuri valitaksesi etäisyyden käyttämällä a. Tämä mahdollistaa asiakkaiden, virtausten, painon, tuoton ja minkä tahansa muun arvon dynaamisen analyysin valitulla etäisyydellä.
Suuren ympyrän etäisyyslaskenta, joka tunnetaan myös nimellä Haversine -kaava, on tämän opetusohjelman ydin. Jos hallitset tämän tekniikan, voit suorittaa minkä tahansa vaaditun etäisyyden ja laakerin laskennan.
Vaikka teen mieluummin useimmat laskelmat Power Queryssä, DAX-mittausta vaaditaan, kun sinun on analysoitava tiedot dynaamisesti valittavan etäisyyden perusteella.
Jos saatavilla, todellinen etäisyys voisi olla suositeltava vaihtoehto. Et kuitenkaan tarvitse tätä monissa tapauksissa, koska suora etäisyys riittää.
Googlen tai Bing API:n avulla voidaan lisätä etäisyys Power Queryssä sekä todelliselle että suoraviivaiselle etäisyydelle. On hyvä käytäntö, että geospatiaalinen työkalupakki sisältää enemmän työkaluja. Tässä opetusohjelmassa ei kuitenkaan käsitellä API:n käyttöä LuckyTemplatesissa.
Sisällysluettelo
Skenaarion ymmärtäminen
Minua pyydettiin auttamaan lähimmän yrityksen yrityksille pakettiautomaattien jakamisessa huoltoinsinöörien kotiosoitteisiin.
Huoltoinsinöörit työskentelivät ennalta määritellyillä työalueilla, jotka voivat muuttua ajan myötä, ja aloittivat työn kotoa.
Yön aikana kiireellisten varaosien lisäys tapahtui pakettiautomaatteihin. Seuraavana aamuna insinööri noutaa varaosat pakettilokerosta matkalla työalueelleen.
Yleensä käytän GIS- ohjelmistoa (Geographic Information System) tällaisen analyysin tekemiseen. Mutta nyt yritän tehdä sen LuckyTemplatesilla saadakseni dynaamisen allokointimallin. Käytin myös sekä suoraviivan etäisyys- että laakerilaskelmia.
GIS: ssä suuntimakulmaa käytetään navigointiin tai suuntaamiseen. Tässä esimerkissä lisäsin suunnaksi muunnetun laakerin ( Orientation ), koska itse etäisyys ei tarjoa täyttä ratkaisua.
Lähin pakettilokero saattaa sijaita vastakkaiseen suuntaan kuin työalue. Joten halusin näyttää myös suunnan.
Tämä mahdollistaa kaapin jakamisen valinnan rajoittamisen perustuen vastaaviin työalueen maantieteellisiin otsikoihin.
Esimerkiksi työalue on hänen kotinsa pohjoispuolella . Pakettilokeron suositellun sijainnin tulisi siis olla samassa suunnassa.
Etäisyys- ja suuntimatietojoukon analysointi
Tässä yksinkertaistetussa esimerkissä tietojoukko sisältää osoitteet Alankomaissa ja ilmaiset pakettiautomaattien sijainnit.
Tämä sisältää sarakkeet leveys- ja pituusasteille (mihin ja alkaen ) , varastosta , nimistä , osien arvosta ja kysynnästä .
Alkutaulukon vieressä ovat lasketut sarakkeet ja etäisyyslaskelmat Excelissä. Ensin lasken radiaanit.
Sitten loin todelliset etäisyyslaskelmat sekä maileille että kilometreille käyttäen radiaaneja ja Haversine -kaavaa.
Etäisyyden ja suuntiman laskenta: Demotietojen luominen
Suuntiman laskelmat johtavat aluksi desimaaliluvuksi asteina. Joten minun on muutettava tämä joksikin käytännöllisemmäksi.
Tein taulukon sarakkeen, jonka asteet ovat 1-360. Lisäsin myös sarakkeen ohjeille kompassin mukaan.
Lisäksi lisäsin SORT- sarakkeen ohjeiden lajittelua varten myötäpäivään LuckyTemplatesissa.
Sen jälkeen latasin sourceNL- tietojoukon ja suuntataulukon Power Queryyn.
Katsotaanpa lähdeNL- taulukkoa.
Sarakkeiden lisääminen
Ensin lisäsin hakemistosarakkeen . Aina kun teen muunnoksia editorissa, lisään hakemistosarakkeen joko viitteeksi tai lajittelua varten.
Sitten pyöristin leveys- ja pituusasteet 4 numeroon , mikä on tärkeää suuremmissa tietojoukoissa. Näin tekemällä se palauttaa 11 metrin tarkkuuden, joka on edelleen riittävä.
Tämän esimerkin vuoksi olen lisännyt jokaisen vaiheen erilliseen laskettuun sarakkeeseen kartan näyttämiseksi. Laskin leveys- ja pituusastearvojen radiaanit, aivan kuten tein Excelissä.
Sitten käytin Haversine -kaavaa laskemaan etäisyydet sekä maileina että kilometreinä.
Laakeri ja suunta
Laakerin laskenta on toinen kaava, jonka otin verkosta. Muokkasin sitä vain vähän sopimaan tarkoituksiini tätä varten.
Aluksi tämä laskenta on radiaaneja. Se on täysin hyödytöntä. Joten minun on muutettava se.
Tämä on laakerin esivaihe . Tämä on radiaanien muuntamiseksi laskelmani seuraavaan vaiheeseen.
Seuraavaa vaihetta varten muutin negatiiviset luvut ja korjasin ne käyttämällä tätä laskelmaa.
Sen jälkeen pyöristin suuntiman saadakseni kokonaisluvun.
Poistin sarakkeet Bearing (rad) , Bearing pre ja Bearing . Sitten nimesin Naar boven afronden -kolonnin uudelleen nimellä Bearing Roundup .
Voin nyt yhdistää tämän taulukon Bearing Roundup -sarakkeen Suuntataulukon BEARING- sarakkeeseen .
Näin toimimalla voisin saada suunnan.
Nyt minulla on laakeri ( Bearing Roundup ) ja suunta ( Orientation_Direction ) sarakkeet, joita käytän seuraavassa mallissa.
Tässä on Power Queryn tulos.
R-skripti etäisyyden ja suuntiman laskemiseen
Käytän tähän ratkaisua R-skriptillä . Tämä on tietojoukko, jossa on lasketut etäisyydet maileina ja kilometreinä.
Käytän tätä R-skriptiä , joka on paljon lyhyempi ja selkeämpi kuin kaavat.
R-komentosarjan suorittamisen jälkeen minulla on nyt 3 taulukkoa.
Tässä on tulos. Pyöristin myös sen.
Kuten näet, R-komentosarjalaskennan ja Excel-laskennan tulokset ovat samanlaisia.
Karttavisuaalien lisääminen
Lopuksi lisään lopputulokseen visuaalisen näytön.
Tätä varten toistan kohdan a vaiheet. Latasin taulukon kolmella sijainnilla. Latasin myös Orientation- taulukon ja tietojoukon ( selectionNL ) Lajittele - sarakkeella. Sitten yhdistin sarakkeet Orientaatiota varten .
Tämä viimeistelee lopullisen mallin.
Johtopäätös
Tässä raportissa olen päättänyt näyttää asiakkaan näkemän suunnan. Voit peruuttaa tämän tai näyttää molemmat raportissa mieltymystesi mukaan. Riittää, kun vaihdetaan alkaen ja leveys- ja pituusasteet laskennassa.
Toivottavasti tämä opetusohjelma auttoi ymmärtämään paremmin etäisyys- ja suuntimalaskelmia yleensä.
Katso alla olevista linkeistä lisää esimerkkejä ja niihin liittyvää sisältöä.
Kippis!
Paul
Tämä blogi sisältää Shape Map -visualisoinnin tilaanalyysiä varten LuckyTemplatesissa. Näytän sinulle, kuinka voit käyttää tätä visualisointia tehokkaasti sen ominaisuuksien ja elementtien kanssa.
Tässä opetusohjelmassa esittelen ainutlaatuisen idean talousraportoinnista, joka allokoi tulokset LuckyTemplatesin sisällä olevien taulukkopohjien ennalta määrittämiseen.
Luo DAX-suureita LuckyTemplatesissa käyttämällä olemassa olevia suureita tai kaavoja. Tätä kutsun mittahaaroitustekniikaksi.
Tässä blogissa tutustu LuckyTemplates-tietojoukkoon, tehokkaimpaan funktiokutsuun, joka tuo tuhansia M- ja DAX-funktioita sormiesi ulottuville.
Tämän päivän opetusohjelmassa jaan muutamia datamallinnustekniikoita DAX-mittausten järjestämiseksi paremmin tehokkaamman työnkulun aikaansaamiseksi.
LuckyTemplates on loistava työkalu talousraportointiin. Tässä on opetusohjelma räätälöityjen taulukoiden luomisesta LuckyTemplates-talouden hallintapaneelillesi.
Tässä opetusohjelmassa keskustellaan Power Query Language Flowsta ja siitä, kuinka se voi auttaa luomaan sujuvan ja tehokkaan dataraportin.
Keskustelen yhdestä suosikkitekniikoistani mukautettujen LuckyTemplates-kuvakkeiden ympärillä, joka käyttää mukautettuja kuvakkeita dynaamisella tavalla LuckyTemplates-visuaaleissa.
Tässä blogissa näytän sinulle, kuinka voit luoda LuckyTemplates-taulukoita käyttämällä kaavaa, joka yhdistää UNION-funktion ja ROW-funktion.
Tutustu siihen, kuinka On-premises-tietoyhdyskäytävä antaa Power Automaten käyttää työpöytäsovelluksia, kun käyttäjä on poissa tietokoneesta.
