Oldja meg az adatelemzési kihívást a LuckyTemplates Accelerator segítségével
Fejlessze jelentéskészítési készségeit, ha csatlakozik egy adatelemzési kihíváshoz. Az Accelerator segítségével LuckyTemplates szuperfelhasználóvá válhatsz!
A kis többszörösek a LuckyTemplates új vizuális funkciója. Használható vonaldiagramokban, oszlopdiagramokban és oszlopdiagramokban. A funkció engedélyezéséhez rendelkeznie kell a LuckyTemplates Desktop 2018. decemberi verziójával. Megtekintheti erről a funkcióról szóló véleményemet a legutóbbi oktatóvideómban. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
Ebben az oktatóanyagban megmutatom, hogy a kis többszörösek vizualitás hogyan működik együtt két számítási elemmel egy jelentésben. Ebben a példában egy legutóbbi LuckyTemplates kihívás adatait használom a LuckyTemplatesben; a számítási tételek a hibák és az állásidő.
Tartalomjegyzék
Számítási csoportok létrehozása
A számítási csoportok mértékek gyűjteménye. Létrejönnek a, amelyet ingyenesen letölthet az internetről. A Táblázatos szerkesztőt a Külső eszközök között találja meg . Ha a LuckyTemplates Desktop legújabb verziójával rendelkezik, akkor annak automatikusan fel kell bukkannia az alábbiak szerint.
Számítási csoportok létrehozásához kattintsunk a Táblázatszerkesztőre, menjünk a Táblázatok , majd a Create New – Calculation Group menüpontra .
Ezt nevezzük Kiválasztásnak . Ezután hozzáadunk egy számítási elemet, és ezt Hibáknak nevezzük . Ebben a számítási tételben az Összes hiba mértékét fogjuk használni, amelyet már létrehoztam ehhez a jelentéshez.
Ezután létrehozzuk a másik számítási elemet, ez a Leállás , és elhelyezzük azt a mértéket is, amelyet ehhez a számításhoz már létrehoztam.
Ezután kattintson a Mentés gombra, és frissítse a jelentést is.
Interaktív jelentés kis többszörös vizuális
Létrehoztunk egy új szeletelőt, és ebbe a szeletelőbe helyeztük a Mértékválasztékunkat.
És most láthatjuk, hogy jól működik, és nagyon interaktív. Átkattinthatjuk a szeletelőket, és a jelentés valóban hatékonyan mutatja az adatokat.
Azt is választhatjuk, hogy ez oszlopdiagramban szerepeljen. A művelet engedélyezéséhez hozzáadtam néhány könyvjelzőt a jelentéshez.
Bevezetés a LuckyTemplates számítási csoportjaiba
Következtetés
A kis többszörös vizuális funkció új, ezért várjuk a további frissítéseket a teljes megjelenés előtt. Mindazonáltal nagyon hasznos most még előnézeti verzióként is.
Remélem, hogy tetszett ez az oktatóanyag. Próbálja meg egy kicsit jobban felfedezni ezt a funkciót, és ossza meg velünk tapasztalatait az alábbi megjegyzések részben.
Üdvözlettel,
Mudassir
Fejlessze jelentéskészítési készségeit, ha csatlakozik egy adatelemzési kihíváshoz. Az Accelerator segítségével LuckyTemplates szuperfelhasználóvá válhatsz!
Ismerje meg, hogyan számíthatja ki a futó összegeket a LuckyTemplates programban a DAX segítségével. Az összesítések futtatása lehetővé teszi, hogy ne ragadjon le egyetlen egyéni eredménynél sem.
Ismerje meg a változók fogalmát a DAX-ban a LuckyTemplates-en belül, és a változók hatásait a mérőszámok kiszámítására.
Tudjon meg többet a LuckyTemplates Slope diagram nevű egyéni vizualizációról, amely egyetlen vagy több mérőszám növekedésének/csökkenésének megjelenítésére szolgál.
Fedezze fel a LuckyTemplates színtémáit. Ezek elengedhetetlenek ahhoz, hogy jelentései és vizualizációi zökkenőmentesen nézzenek ki és működjenek.
Az átlag kiszámítása a LuckyTemplates alkalmazásban számos módon elvégezhető, hogy pontos információkat kapjon üzleti jelentéseihez.
Nézzük meg a Standard LuckyTemplates Theming témakört, és tekintsünk át néhány olyan funkciót, amely magában a LuckyTemplates Desktop alkalmazásban található.
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhat létre egyéni jelmagyarázatot a LuckyTemplates Map Visualban a kívánt színek és szegmentálás megjelenítéséhez.
Ismerje meg, hogyan állíthat be LuckyTemplates háttérképet a PowerPoint segítségével. Ez az egyik technikám a LuckyTemplates jelentéseim létrehozásához.
Ebben az oktatóanyagban egy szervezeten belüli beszerzési elemzésbe fogunk belemerülni egy interaktív funkció és az adatmodell erejének felhasználásával.