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.


LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.

LuckyTemplates táblázatok létrehozása UNION & ROW függvény használatával

LuckyTemplates táblázatok létrehozása UNION & ROW függvény használatával

Ebben a blogban megmutatom, hogyan hozhat létre LuckyTemplates táblázatokat olyan képlet segítségével, amely egyesíti az UNION és a ROW függvényt.

Helyszíni adatátjáró a Power Automate-ban

Helyszíni adatátjáró a Power Automate-ban

Fedezze fel, hogy a helyszíni adatátjáró hogyan teszi lehetővé a Power Automate számára az asztali alkalmazások elérését, amikor a felhasználó távol van a számítógéptől.