Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
A dinamikus paramétereket használó dinamikus szegmentálásról fogok beszélni, mert a LuckyTemplates támogatási fórumán sokszor láttam, hogy a tagok megkérdezték erről. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
Ebben az a kihívás, hogy kitaláljuk, mely területeket kell először szegmentálni. Arra is meg kell találnia a módját, hogy dinamikus paramétereket vigyen be a képletbe. Mindezt le fogom egyszerűsíteni az itt bemutatott példán keresztül.
Tartalomjegyzék
Mi lenne, ha paraméter létrehozása
Az első dolog, amire szükségem lenne, az egy paraméter. Ebben az esetben létrehoztam egy Customer Rank paramétert.
Ezt a paramétert úgy hoztam létre, hogy beléptem a Modellezésbe, majd az Új paraméter gombra kattintottam.
A mi lenne, ha paraméter automatikusan létrehozna nekem egy táblázatot. Az általam végzett kiválasztás mértékét is létrehozza.
Amikor ezt behúzom a jelentésbe, akkor a szeletelőben kiválasztott bármilyen kijelölést is megjeleníti.
A legfontosabb dolog, amit itt meg kell jegyezni, hogy a paramétereknek fel kell osztaniuk az eredményeket minden alkalommal, amikor egyéni szegmentálást végez .
Tehát a Customer Rank paraméteren kívül információim vannak azokról a területekről is, ahol az üzletek találhatók.
A számítás kontextusa az egyik kulcstényező a helyes megoldáshoz. Itt van egy további kontextus is, amely megmutatja, hol vannak az üzletek.
Most úgy szeretném elkülöníteni a bevételeimet, hogy összehasonlítom a legjobb és a legalacsonyabb ügyfeleimet. Azt is szeretném, hogy ez a felső és alsó csoport dinamikus legyen. Itt jönnek a képbe a dinamikus paraméterek.
Dinamikus paraméterek alkalmazása
Tehát az eredményeknek változniuk kell attól függően, hogy hogyan szeretném megnézni az adatokat. Ez azt jelenti, hogy ha módosítom a Vevői rang szeletelőjét , a táblázat adatainak is módosulniuk kell.
Az első dolog, amit meg fogok tenni, az az, hogy egy képletet használok, hogy a legjobb ügyfeleimet az asztalra vonjam.
Az oszlopot afunkciót a teljes bevételhez , majd használjarangsoroló függvényként. A TOPN egy virtuális táblázatot is visszaad a rangsorolási eredmények alapján.
A teljes bevétel kiszámításakor hozzáadtam a kontextust, mert csak a legjobban rangsorolt ügyfeleket nézem. Ezt a rangsort a Vevői rangérték határozza meg .
A TOPN használatával az összes ügyféladaton át fogok dolgozni. Ez azonban csak az első 4 kontextusát tartaná fenn, mivel ez a paraméter a táblázatban. Ez az az érték, amit a szeletelőben állítottam be.
A szeletelőmet áthelyezhetem 3-ra, és az eredményeknek is változniuk kell, és csak a legjobb 3 adatait kell tükrözniük.
Meg akarom nézni a legalacsonyabb vásárlóimat is, ezért ezt felveszem a táblázatomba.
Mivel a legalacsonyabb vásárlóimat helyezem oda, azt is fontos megjegyezni, hogy egy adott időkereten belül boltonként az összes vásárlószámra lenne szükségem.
A Total Customers számának eléréséhez afunkció.
Vegye figyelembe, hogy ez mind csak mintaadat, így az ebből a képletből kapott számok kicsinek és irreálisnak tűnhetnek. De ez a számítás nagyobb frekvenciák esetén is működne, ha a valós forgatókönyvekre alkalmazzák.
Íme a képlet, amellyel a legalacsonyabb ügyfeleket szereztem meg. Figyelje meg, hogy nagyon hasonlít ahhoz, amelyet a Legjobb ügyfeleknél használtam , de néhány kisebb módosítással.
Itt is a CALCULATE és a TOPN függvényt használtam . De ahelyett, hogy egyszerűen megadtam volna a Vevői rangot , az Összes ügyfél és a Vevői rangérték közötti különbséget használtam .
Akkor ahelyett, hogy csak elhelyeznénkés Ügyfélnevek , hozzá kellett adnom logikát. Mivel a legfelső ügyfelek helyett az alsó ügyfeleket kapom, a DESC helyett ASC-t fogok használni .
Az előző képlet minden egyes vásárlón keresztül ismétlődött, hogy megszerezze a legjobbakat. De mivel én a legalacsonyabb ügyfeleket kapom, ez azt jelenti, hogy azokat az eseteket is számolná, ahol nulla eladás történt .
Meg kell győződnem arról, hogy az alsó vásárlónak számítók is vásároltak. Ezért tettem hozzá, hogy az értéknek nagyobbnak kell lennie 0-nál .
Emiatt az adataim most azt mutatják, hogy hány vásárló ténylegesen vásárolt. Ezen az első sorban az látható, hogy 11 vásárló vásárolt valamit az adott üzletben a megadott időkereten belül.
Ennél a résznél elég trükkös tud lenni, főleg azért, mert a TOPN már készít egy virtuális táblát, de azon bel��l is készítek egy másik virtuális táblát. Ez a virtuális táblázat az ügyfelek sokkal kisebb részhalmazát vizsgálja, nem pedig az ügyfelek egészét.
Tehát egy újabb rangsort végzek itt a teljes bevétel képletének végén . És ahogy korábban említettem, ASC-t használok DESC helyett .
Ezekkel a képletekkel most már dinamikus paramétereket is hozzáadtam a dinamikus szegmentáláshoz.
Az eredmények vizualizálása
Az általam használt technika potenciálisan sokkal nagyobb adathalmazokhoz is használható. Ez azt jelenti, hogy az eredmények jobb megértéséhez hasznos néhány vizualizáció, amelyek bemutatják őket.
Egy egyszerű diagrammal kezdem, amely megmutatja az egyes üzletek legjobb és legalacsonyabb vásárlóinak összehasonlítását.
Ezt is módosíthatom, és halmozott oszlopdiagramot használhatok arra az esetre, ha a számok elég nagyok, és így jobban megjelennének.
Ezekkel a vizualizációkkal jobban belelátok a számokba. Ez például megmutatja, hogy mely üzletek vannak nagyobb kockázatnak kitéve. Látom, mely üzletekben van nagyon kevés vásárló, ami alacsony bevételt eredményez.
Következtetés
Az itt használt adatok nagyon alacsony gyakoriságúak, de képzeljük el, milyen lehetőségek vannak, ha ezt nagyobb adathalmazokra alkalmazzuk. Ez a technika más információkat is szegmentálhat, és sok különböző paramétert adhat hozzá a legfelső és legalacsonyabb ügyfelektől vagy üzletek helyétől eltekintve.
Ez a példa azt mutatja be, hogyan kell az intézkedéseken belüli mértékekkel is dolgozni. Az ehhez hasonló technikák csodálatos betekintést nyújtanak az adatokba, függetlenül attól, hogy hol alkalmazzák azokat.
Minden jót,
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
Tekintse át a Power Apps és a Power Automate legfontosabb frissítéseit, valamint azok előnyeit és következményeit a Microsoft Power Platform számára.
Fedezzen fel néhány gyakori SQL-függvényt, amelyeket használhatunk, például a karakterláncot, a dátumot és néhány speciális függvényt az adatok feldolgozásához vagy manipulálásához.
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhatja létre a tökéletes LuckyTemplates sablont, amely az Ön igényeinek és preferenciáinak megfelelően van konfigurálva.
Ebben a blogban bemutatjuk, hogyan lehet a mezőparamétereket kis többszörösekkel rétegezni, hogy hihetetlenül hasznos betekintést és látványelemeket hozzon létre.
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan használhatja a LuckyTemplates rangsorolási és egyéni csoportosítási funkcióit a mintaadatok szegmentálására és kritériumok szerinti rangsorolására.
Ebben az oktatóanyagban egy konkrét technikát fogok bemutatni, hogyan jelenítheti meg a kumulatív összeget csak egy adott dátumig a LuckyTemplates vizualizációjában.
Ismerje meg, hogyan hozhat létre és testreszabhat Bullet diagramokat a LuckyTemplates alkalmazásban, amelyeket főként a teljesítmény mérésére használnak a célhoz vagy az előző évekhez képest.