Analysere gjennomsnittlige resultater per måned ved å bruke DAX i LuckyTemplates

I denne opplæringen går jeg gjennom en gjennomsnittlig resultatanalyseteknikk. Jeg dykker ned i noen typer innkjøps- og innkjøpsanalyser som du kan gjøre med LuckyTemplates. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Spesifikt skal vi se på de gjennomsnittlige månedlige kjøpene en bedrift kan gjøre.

Jeg går gjennom hvilken DAX kombinasjon trenger du for å kunne beregne gjennomsnitt i månedssammenheng. Jeg viser deg også hvordan du kan kombinere disse formlene eller funksjonene med datamodellen. Ved å gjøre dette effektivt kan du raskt trekke ut informasjon på tvers av en rekke forskjellige dimensjoner.

Enten du ønsker å analysere dine månedlige kjøp etter divisjon, region eller i henhold til hver leder, er alt dette mulig med LuckyTemplates på en effektiv og effektiv måte.

Du trenger ikke skrive forskjellige formler for å gjøre det.

Det du kan gjøre er å utnytte datamodellen du har bygget for et anskaffelsesscenario. Du kan ta inn forskjellige elementer eller forskjellige dimensjoner fra disse forskjellige tabellene som du har i datamodellen din og overlappe dem med formlene du har laget.

I tillegg kan du forgrene deg enda lenger fra det. Du kan for eksempel analysere forskjellen i kjøp over tid for alle disse forskjellige dimensjonene i dataene dine. Du kan inkludere mange tidssammenligninger og teknikker for tidsintelligenstype i analysen også.

Så i dette eksemplet ser vi på ting på gjennomsnittlig basis. I stedet for å se på hvert enkelt kjøp, ønsker vi å se hvordan det går med gjennomsnittskjøpene i våre avdelinger. Jeg skal vise deg hvordan du kan bruke en kombinasjon av teknikker for å faktisk finne ut av dette ved å bruke LuckyTemplates.

Innholdsfortegnelse

• Å regne ut gjennomsnittlige månedlige kjøp
• Sammenligning av gjennomsnittlig kjøp over en tidsperiode
• Konklusjon

Å regne ut gjennomsnittlige månedlige kjøp

Først og fremst har jeg laget et mål for å få det totale faktureringsbeløpet vi gjør. Her er formelen:

Så nå regner vi ut gjennomsnitt over tid . Vi vil se gjennom tiden og se hvilken tidsramme vi foretar kjøp. I dette tilfellet har vi hele veien fra januar 2015 til januar 2017.

Vi drar ganske enkelt datotabellen inn i aksen vår, og vi kan se våre faktureringstotaler etter dato.

Nå ønsker vi å finne ut hvor mye vi fakturerer per måned på avdelingsbasis. For å se den innsikten tar vi tak i faktureringssummene og drar deretter inn avdelingen vår inn i aksen.

Det er også enkelt å overlegge en slicer fra datotabellen vår, der vi enkelt kan endre den og se på bestemte tidsrammer, som vil påvirke både konteksten og resultatene.

Men si for eksempel, innenfor denne datosammenhengen ønsker vi å se i gjennomsnitt i månedene her, hvor mye vi faktisk bruker per avdeling . For å gjøre dette, krever det bare en forståelse av hvordan du bruker AVERAGEX -funksjonen og hvilken virtuell tabell vi vil plassere inne i denne funksjonen.

Så vi lager et nytt mål og kaller det Gjennomsnittlige månedlige kjøp . Vi bruker AVERAGEX , så inni legger vi en virtuell tabell over hver eneste måned. Vi finner dimensjonen Måned og År i datotabellen vår , og det kommer til å gjøre gjentakelsen for oss.

AVERAGEX er en itererende funksjon, så vi må gi den en tabell å iterere gjennom. I dette tilfellet gir vi den en virtuell tabell over hver måned og år. Og det er det som kommer til å skape gjennomsnittet fordi det bare kommer til å beregne antall måneder i år i denne sammenhengen.

Deretter legger vi til faktureringsmålet vårt , og vi ser at nå har vi et gjennomsnitt. Vi formaterer den og endrer fargen for å få den til å skille seg ut.

Sammenligning av gjennomsnittlig kjøp over en tidsperiode

Det er godt å se gjennomsnittlig innkjøp, men det ville også vært en flott ting å se og sammenligne gjennomsnittlig innkjøp over en tidligere gang.

For å gjøre dette, utvider vi rett og slett bare det vi har her. Vi tar utgangspunkt i de enkle tiltakene våre, og forgrener oss deretter til flere DAX-teknikker for å få mer innsikt.

Vi kaller formelen vår Gjennomsnittlige månedlige kjøp LY, og vi bruker CALCUATE- funksjonen til våre gjennomsnittlige månedlige kjøp . Vi har DATEADD og DATES , og antall intervaller er -1 – så går vi YEAR .

Basert på denne konteksten kan vi nå sammenligne vårover tidsrammen vi har valgt versus nøyaktig den samme tidsrammen fra året før.

Analyser innkjøpsbeslutninger i LuckyTemplates ved hjelp av DAX

Konklusjon

Jeg har kjørt gjennom alle trinnene som er angitt ovenfor i denne opplæringen. Hvis du kan forholde deg til dette scenariet, er jeg veldig sikker på at du vil lære mye om hvordan LuckyTemplates kan brukes til å optimalisere beslutninger rundt denne typen kjøpsscenarier.

Og det som er bra med dette i LuckyTemplates er at når du først har lært teknikken, kan du enkelt bruke den på mange forskjellige datascenarier.

Tidssammenligninger endres ikke uansett hvilket datascenario du jobber med, og veldig raskt kan du få noen ganske kule innsikter. Du kan til og med forgrene deg hvis du vil gå videre med LuckyTemplates-gjennomsnittsanalysen.

Beste ønsker!