Egyéni dinamikus szegmentálás a DAX használatával a LuckyTemplates alkalmazásban

Ebben a blogbejegyzésben egy speciális DAX-mintát szeretnék áttekinteni arról, hogyan lehet egyéni dinamikus szegmentálást létrehozni a LuckyTemplates alkalmazásban. Ezt a nagyszerű technikát számos forgatókönyvre alkalmazhatja, hogy értelmes betekintést nyerjen. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Dinamikus csoportok jönnek létre, amikor egy sor különböző vásárlót különböző mutatók, például értékesítés, árrés növekedés és átlagos havi nyereség alapján szegmentálnak.

Tartalomjegyzék

Ügyfelek csoportosítása

Az egyéni dinamikus szegmentálás célja az ügyfelek rangsorolása különböző mutatók alapján . Az alábbi vizualizációt tekintve látni fogja, hogy az adatok három csoportba vannak szegmentálva – 1-től 20-ig, 21-től 50-ig és „egyéb”.

Ezeknek a csoportoknak köszönhetően megtekintheti a kulcsfontosságú ügyfeleket, kulcsfontosságú termékeket vagy kulcsdimenziókat, és valóban hatékonyabban elmélyítheti ezt a szempontot. Az adatokban mintákat láthat. Ellenkező esetben az összes adat csak úgy nézne ki, mint egy pontegyüttes egy szóródiagramon e csoportok nélkül. 

Egy dinamikus számítás elkészítése után is folytatjuk. Ez azt jelenti, hogy az ügyfelek nem csak a teljes adatkészleten és idővonalon vannak rangsorolva. Speciális választásokhoz is megtesszük.

Mondjuk én csak a nyugati régióban lévő vásárlóim első félévi adatait szeretném megnézni.

A szűrők alkalmazása után látni fogja, hogy az eredmények dinamikusan frissülnek. Automatikusan rangsorolja a kiválasztott adatokat 1-től 20-ig, 21-től 50-ig stb.

Miután létrehozta ezeket a rangsorokat, létrehozhat belőle egy szeletelőt is, és valóban hatékonyan részletezheti ezeket a konkrét ügyfélcsoportokat.

Ennek a szűrőnek az az érdekessége, hogy ezek egyike sem tartozik az alapvető adatmodellek egyik meglévő táblájához sem, és nem is származik egyetlen adatbázisból sem. A LuckyTemplates modellben a megfelelő DAX-képlet használatával jön létre.

Új dinamikus csoportok létrehozása

Így hozhatja létre ezeket a csoportokat a semmiből. Ne feledje, hogy olyan táblázatot próbál összeállítani, amely ugyanúgy mutatja be az adatokat, mint az alábbi táblázat, minden csoportra vonatkozóan minimális és maximális korlátokkal.

3 csoportra korlátoztam, hogy megkönnyítsem az elrendezést, de az igénytől függően több is lehet.

A határértékek beállítása után ezek az egyéni csoportok támogató táblává válnak.

Amint látható, az egyéni csoportok semmilyen kapcsolatban nem állnak a modell más elemeivel. Tehát hozzáadunk némi logikát, és egy DAX-képletet futtatunk ezen a táblázaton keresztül. Ha ez a logika megvan, elkezdhetjük szűrni az eredményeket.

Itt jönnek be ezek. Itt két mintát fogunk használni – Profits és Margins .

Nyereség egyéni csoportosítás alapján

Kezdjük az első mintával, amely az egyéni csoportosítás szerinti nyereséget vizsgálja .

Bontsuk fel ezt a mértéket részenként.

Ha most megnézzük a rangsorunkat, akkor a rangsorolás mindig a.

Itt az az érdekes, hogy bár ez az összértékesítésen alapul , a kimenetünk valójában nem az értékesítés. A kimenet más mérőszámokon fog alapulni. Ez ismét megmutatja, mennyire hatékony ez a technika.

Tehát ahelyett, hogy csak afüggvényt, akkor egy másik kontextust fogunk hozzáadni a képlethez. Ez ismét azon a tényen alapul, hogy egy támogató táblázatot használunk.

Használni afüggvényében értékelni fogjuk az egyes ügyfelek rangsorolását.

Minden egyes ügyfelet az egyes csoportokhoz meghatározott limitek alapján rangsorolunk. Ezért látni fogja, hogy a Min Rank és a Max Rank értéket hozzáadtuk a mértékünkhöz.

Ha az értékelés megfelel az általunk beállított szűrők feltételeinek, akkor az eredmények visszaadják a teljes nyereséget

Margók egyéni csoportosítással

Most pedig vessünk egy pillantást a Margók szegmentációjára.

Ismét bontsuk ezt a képletet részenként.

Látni fogja, hogy ez majdnem pontosan megegyezik a Profit szegmentációval, csak ezúttal a SZÁMÍTÁS függvényt használjuk a Profit Margin- hoz .

Csakúgy, mint korábban, most is kontextust adunk azáltal, hogy beállítjuk egyéni csoportjaink minimális és maximális rangját . Innentől megkapjuk a szükséges eredményeket.

Itt vannak az eredmények különböző szegmensekre bontva. Fontos megjegyezni, hogy itt az általunk létrehozott táblázatot szűrjük, amely az Egyéni csoportok .

Amint az alábbi képen látható, ez a táblázat ki van szűrve, mert az egyéni csoportunk már szerepel a jelmagyarázatunkban.

Így a vizualizáció mostantól az adott szegmentált csoportba tartozó ügyfelek adatai alapján fog megjelenni.




Következtetés

Ezzel a technikával most már egyszerű az adatok rangsorolása meghatározott szegmensek alapján. Ne feledje, hogy ezt a logikát a rendszer dinamikusan alkalmazza minden kiválasztott kijelölésre. Tehát ha rangsorolni szeretné a közép-nyugati nagykereskedelmi értékesítés adatait, akkor ugyanezt az értékelést kell alkalmaznia az adott kiválasztásra is.

Ez a fajta betekintés nem éppen olyan dolog, amely csak úgy kiugrik a nyers adatokból. A dinamikus szegmentálás szépsége abban rejlik, hogy különböző helyzetekben és különböző jelentéskészítési alkalmazásokban is használható.

Minden jót.

Leave a Comment

E-mail melléklet mentése SharePointba a Power Automate segítségével

E-mail melléklet mentése SharePointba a Power Automate segítségével

Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.

A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023

A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023

A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023

A Power Automate folyamatok létrehozása a semmiből

A Power Automate folyamatok létrehozása a semmiből

Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.

4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal

4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal

4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal

Profit and Loss (P&L) kimutatások létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban

Profit and Loss (P&L) kimutatások létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban

Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.

Hogyan lehet dinamikusan egyesíteni az oszlopokat egy Power Query-táblázatban

Hogyan lehet dinamikusan egyesíteni az oszlopokat egy Power Query-táblázatban

Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.

SharePoint-fájlok hozzáadása a számítógéphez

SharePoint-fájlok hozzáadása a számítógéphez

Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.

Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban

Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban

Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.

LuckyTemplates mobil jelentéskészítési tippek és technikák

LuckyTemplates mobil jelentéskészítési tippek és technikák

Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.

Professzionális szolgáltatáselemzési jelentések LuckyTemplatesben

Professzionális szolgáltatáselemzési jelentések LuckyTemplatesben

Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.