Ratkaise Data Analytics Challenge W/LuckyTemplates Acceleratorilla

Tässä postauksessa opastan sinut tosielämän skenaarion läpi, jossa saatat joutua samanlaiseen tilanteeseen, jossa sidosryhmä pyytää sinulta jotain ja sinun on luotava nopeasti raportti sen perusteella, mitä he pyytävät. Juuri tästä LuckyTemplates Acceleratorin data-analytiikkahaasteessa on kyse. Voit katsoa tämän opetusohjelman koko videon tämän blogin alaosasta.

Tässä nimenomaisessa kiihdyttimessä Brian (LuckyTemplatesin sisältövastaavamme) on luonut skenaarion, jossa voit käyttää analyyttisiä taitojasi.

LuckyTemplatesin avulla hallitset ymmärtämään, kuinka voit soveltaa tiettyjä tekniikoita eri ympäristöissä ja erilaisissa skenaarioissa. Kiihdyttimen käynnistämiseksi käyn läpi ongelman ja katson, miten tämä käy.

Sisällysluettelo

• Tietojen analysointihaasteen lyhyt kuvaus
• Uuden mittataulukon luominen Data Analytics -haasteeseen
• Kokonaismyyntimittarin luominen Data Analytics -haasteeseen
• Missä osavaltioissa myynti on korkea tai alhainen?
• Kuinka monta myyntiä 5 parasta tuotetta teki?
• Ketkä ovat 10 parasta myyjää?
• Johtopäätös

Tietojen analysointihaasteen lyhyt kuvaus

Tässä on tämän data-analytiikkahaasteen lyhyt kuvaus:

Pomosi tulee toimistoosi maanantaiaamuna stressaantuneena. Hän kertoo, että meillä on mahdollisuus ostaa yksi tärkeimmistä kilpailijoistamme ja että toimitusjohtaja haluaa COB:n tiedotustilaisuuden vastatakseen seuraaviin hankintakohdetta koskeviin kysymyksiin:

1. Mikä oli heidän suurin ja pienin myynti tiettynä vuonna?
2. Missä osavaltioissa heidän myyntinsä oli korkea? Matala?
3. Kuinka monta myyntiä he myivät viiden parhaan tuotteensa joukossa neljännesvuosittain?
4. Ketkä olivat heidän 10 parasta myyjäänsä tiettynä vuonna, ja mikä oli heidän myyntänsä arvo $?

Pelkästään tätä lyhyttä katsomalla tiedän jo, että käytämme jonkinlaista luokituskaavaa. Sijoituskaava on samanlainen kaikille näille vaatimuksille, ja muutamme vain kontekstia.

Meillä on myös hieman mallia siitä, mitä sidosryhmä haluaa nähdä.

Kuten näet, tämä on hyvin todellisen maailman yleinen ilmiö, jossa saat nopean kysymyksen ja sinun täytyy nopeasti heittää jotain yhteen käyttämällä mallia ja ääriviivaa.

Juuri tästä haluammekin olevan kyse, mikä on data-analytiikkahaaste, jossa jokainen voi ehdottomasti hypätä mukaan.

Uuden mittataulukon luominen Data Analytics -haasteeseen

Ensimmäinen asia, jonka aion tehdä, on luoda uusi mittataulukko, koska malli on jo rakennettu.

Minun tarvitsee vain miettiä lisäyksen logiikkaa ja päättää, mitä sijoitusfunktiota käytetään välillä tai.

Selvitetään nopeasti, mistä tietojoukossamme myynti tulee. Näyttää siltä, ​​että rivimyynti on tulosarakkeemme.

Kokonaismyyntimittarin luominen Data Analytics -haasteeseen

Aion luoda uuden toimenpiteen.

Kutsun tätä mittaa Kokonaismyyntiksi ja teen yksinkertaisen summan rivin myyntisarakkeesta.

Voin vain päästä eroon sarakkeesta, jota en tarvitse, ja sitten muista muuttaa mitta mittaryhmäksi. Minulla on myös päivämäärätaulukkoni rivissä mallissani, jonka muutan viivakaavioksi, nappaan sitten kokonaismyyntini ja vedän sen arvoalueelle.

Kuten näet, tämä kaavio on liian kiireinen. Meidän on saatava kuukausi ja vuosi, jotta voimme nähdä tämän selkeämmin. Muutan kontekstia tässä.

Tätä ei ole järjestetty oikein, joten minun on siirryttävä päivämäärätaulukkooni , etsittävä Kuukausi ja vuosi -sarake ja käytettävä sitten tukisaraketta nimeltä Kuukausi ja vuosi . Voit luoda päivämäärätaulukon foorumiltamme tai Analyst Hubista.

Kaavio näyttää paljon paremmalta nyt ja on enemmän kuin mitä tarvitsimme mallissa.

Seuraavaksi on luotava suodatin vuodelle, koska haluamme pystyä jakamaan sen vuosittain. Joten aion luoda vaakaleikkurin ja sijoittaa sen oikeaan yläkulmaan.

Missä osavaltioissa myynti on korkea tai alhainen?

Seuraava kysymys lyhyesti on, missä valtioissa myynti on korkea tai alhainen ? Meidän on saatava tilat taulukoksi, jotta siirrymme Sijainnit-sarakkeeseen, valitsemme Osavaltion ja muunnamme sen taulukoksi.

Teen aina asiat taulukoksi, jotta voin nähdä tulokset, joita todella saan. Lisään myös kokonaismyyntini ja muotoilen sitten valuutan.

Tajusin juuri, että minun ei tarvitse edes käyttää ranking-toimintoa, koska voin jo tehdä sijoituksen täällä. Voisin muuttaa tämän muotokartaksi ja nähdä ylä- ja alamäet tällä tavalla.

Voin myös käyttää donitsikaaviota , jos haluan. On monia tapoja korostaa dataa, eikä minun tarvitse edes käyttää rankingkaavaa ollenkaan.

Kuinka monta myyntiä 5 parasta tuotetta teki?

Seuraava kysymys esityksestä on, kuinka monta myyntiä he tekivät viidestä parhaasta tuotteestaan ​​neljännesvuosittain? Katsotaanpa, mitä malli pyytää meiltä.

Meidän on pohjimmiltaan selvitettävä, mitkä viisi parasta tuotteemme ovat, ja katsottava, kuinka paljon myyntiä ne tekevät kullakin vuosineljänneksellä. Tämä on vähän vaikea, mutta ehdottomasti toteutettavissa.

Otetaan vuosineljännes ja vuosi ja tuodaan se pöytäämme.

Ja tuo sitten kokonaismyyntimme kullekin vuosineljännekselle.

Meidän on myös katsottava tuotteitamme ja katsottava, mitkä ovat huipputuotteemme. Etsitään tuotteiden ulottuvuus.

Viisi parasta tuotettamme ovat 63, 28, 51, 67 ja 34.

Minun on eristettävä nämä viisi parasta tuotetta ja sitten hankittava vain näiden viiden kokonaismyynti käyttämällä TOPN-nimistä toimintoa. Aion lisätä kaavan ja käyttää , jonka avulla voin muuttaa kontekstia.

Tässä se muuttuu hieman hankalammaksi ja moniselitteisemmäksi, koska tarkastelemmeko viittä parasta tuotetta vuosittain vai tarkastelemmeko viittä parasta tuotetta jokaiselta vuosineljännekseltä?

Minulle tämä kysymys kysyy, mitkä ovat kunkin vuosineljänneksen viisi parasta tuotetta. Vastatakseni tähän kysymykseen minun on tarkasteltava kaikkia tuotteitani, minkä vuoksi laitan tuotetaulukkoni laskelmaan ja laitan ne laskevaan järjestykseen korkeimmasta pienimpään.

Jokaisella eri vuosineljänneksellä ne asetetaan paremmuusjärjestykseen ylhäältä alas, tuodaan viisi parasta tuotetta kokonaismyynnin perusteella ja palautetaan sitten kunkin tuotteen myynti.

Jos tuon tämän taulukkooni, voimme nähdä, että 450 482 dollaria ensimmäisen vuosineljänneksen myynnistä tuli viideltä suurimmalta tuotteelta.

Tarkistaaksesi uudelleen, voimme vain napsauttaa neljännestä ja skannata luetteloa alaspäin. Muista, että emme tarkastele viittä parasta tuotetta vuoden aikana. Tarkastelemme kunkin vuosineljänneksen viittä parasta tuotetta, ja nämä tuotteet voivat muuttua.

Voimme viedä tämän uudelle tasolle ja löytää viisi parasta verrattuna kaikkiin myyntiin. Yksinkertaisesti jakaa viisi parasta kokonaismyynnillä.

Tässä on viisi parasta tuotemyyntiämme verrattuna kaikkeen myyntiin.

Ketkä ovat 10 parasta myyjää?

Seuraava kysymys, jonka käsittelemme, on, ketkä ovat 10 parasta myyjää minä tahansa vuonna, ja mikä oli heidän myyntensä dollariarvo? Tämä on toinen mielenkiintoinen. Sukellaanpa myyjiin.

Tuodaan kokonaismyyntimme yhteen myyjien kanssa . Näemme, ketkä ovat 10 parhaiten menestyvää myyjäämme.

Mutta jos haluan palata vain 10 parhaan joukkoon, minun on luotava sijoitus. Nimeän toimenpiteen Top 10 myyjäksi ja käytän sitä. Temppu tässä on käyttää KAIKKI myyjät, jotta voin poistaa kaiken kontekstin myyjät-sarakkeesta ja luokitella myynnit suhteessa jokaiseen myyjään.

Voin kirjoittaa arvon, jossa jos RANKX on pienempi tai yhtä suuri kuin 10, palauttaa kokonaismyynnin; jos ei, sen tulee olla yhtä suuri kuin tyhjä.

Nyt aion saada vain 10 parasta myyjää, ja kaiken muun osalta se tulee olemaan tyhjä.

Sitten pääsen eroon kokonaismyynnistä ja käytän visualisointia seuraavasti:

Selvitetään asioita tässä hieman ja käytetään tummaa ja valkoista kontrastia. Aion myös eroon akselin otsikoiden rivityksestä ja tehdä muutoksia muotomaalaajan avulla.

Tässä on asioita, joita voimme vielä parantaa. Muutan vasemman yläkulman pylväskaavioksi, koska viivakaavio ei ole paras esitys ajasta, lisään tietotunnisteita ja poistan akselin visuaalista puhtaammaksi.

Toinen asia, jonka voin tehdä, on luoda logiikkaa, joka todella korostaa huippumyynnin ja alhaisten myyntien määrää. Voimme lisätä tietotunnisteita Top 10 -myyjien visualisointiin, sijoittaa ne palkkeihin ja lisätä eri sinisen sävyn.

Minun on muutettava värejä hieman varmistaakseni, että tämä sopii värimaailmamme kanssa. Ja sitten luon tekstilaatikon ja kirjoitan jotain tällaista:

Tämä tekstiruutu helpottaa vuosileikkurin näkemistä.

Mitä voimme tehdä osavaltiokohtaisen kokonaismyynnin visualisoinnille? Kartta ei ole paras visuaalinen - rehellisesti sanottuna en pidä siitä.

Voisimme käyttää kartalle tummempaa teemaa, jotta se sopii muuhun raporttiin.

Mahdollisesti voimme myös käyttää karttakuplia ja tehdä niistä hieman suurempia.

Voimme laittaa kokonaismyyntimme osavaltioittain vasemmalle ja muokata muut taulukot. Voimme valita New Yorkin osavaltioksi vasemmasta visualisoinnista ja se muuttaa muiden visuaalien kontekstia.

Joten kuinka voimme esittää nämä tiedot hieman eri tavalla? Ehkä meillä voi olla kaksi taulukkoa vuosineljännekselle ja vuodelle ja muuttaa sitten toisen taulukon näkemystä.

Raportti pystyy nyt vastaamaan kaikkiin kysymyksiin, ja se alkaa näyttää melko hyvältä.

Johtopäätös

Toivottavasti olet nauttinut työskentelystä kanssani tämän data-analytiikkahaasteen parissa. Meillä on erittäin dynaaminen raportti, joka perustuu Acceleratorissa tuotettuun sisältöön.

Kyse on oikeat tekniikat muistipankistasi, ja kun olet perehtynyt kaikkiin eri vaihtoehtoihin, hämmästyt siitä, kuinka nopeasti voit yhdistää asiat.

Varo seuraavaa Acceleratoria. Tämä data-analytiikkahaaste on ainutlaatuinen aloite. Meillä on myös kahden viikon välein koulutustyöpaja, johon kuka tahansa voi osallistua ja keskustella yhdessä. Huolehdimme myös siitä, että vasta aloittavat perehtyvät hyvin erilaisiin tapoihin ratkaista omia tietoongelmiaan.