Forutsi fremtidig lønnsomhet i LuckyTemplates DAX-funksjoner

I dette blogginnlegget vil jeg vise frem noe av det analytiske arbeidet jeg liker best å gjøre... og det er å jobbe med fremtidige spådommer ved å bruke LuckyTemplates DAX-funksjoner. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Jeg er alltid fascinert av å prøve å forstå hva som kan skje i fremtiden.

Jeg skal vise deg en teknikk rundt hvordan du nesten kan forutsi fremtidig lønnsomhet. Det som er bra med denne teknikken er at den kan brukes på mange forskjellige måter. Det kan bidra til å forutsi fremtidige transaksjoner, fremtidig etterspørsel, fremtidige inntekter, fremtidige kostnader, etc.

Mye rapportering gjøres basert på historisk informasjon. Så hvis du kan bygge dine modeller og analyser for å muliggjøre en eller annen form for prediksjon av fremtidige resultater, er det her du vil skape betydelig verdi for interessentene dine, som deretter vil se og iverksette tiltak på den flotte analysen du gjør.

Vi vil dykke ned i mangeog hvordan du ved å kombinere noen av disse kan trekke ut prediktive resultater som kan vise frem informasjon på en effektiv og dynamisk måte inne i LuckyTemplates.

Innholdsfortegnelse

• Prediktiv analyse ved hjelp av LuckyTemplates og DAX-funksjoner
• Samlet fortjeneste
• Langsiktig påvirkning
  • Overskudd for ett år siden
  • Overskudd for to år siden  
• Kortsiktig påvirkning
  • Overskudd for en måned siden
  • Fortjeneste for to måneder siden
• Profittprediksjon
• Konklusjon

Prediktiv analyse ved hjelp av LuckyTemplates og DAX-funksjoner

Vi skal jobbe gjennom et eksempel på hvordan du kan forutsi lønnsomhet for fremtidige tidsperioder basert på nyansering.

Vi kan bruke informasjonen om hva vi historisk har oppnådd til å forutsi hva vi kan oppnå i fremtiden. Jeg har hentet inn en rekke ulike faktorer indirekte ved å visualisere tidsintelligensfunksjoner.

I virkeligheten er det sannsynligvis et par måter du kan gjøre dette på, og det er en rekke scenarier og faktorer du kanskje vil inkludere i disse beregningene.

Vel, du kan sikkert gjøre det ved å bruke de samme teknikkene som jeg skal bruke her, men kanskje bare justere dem litt for å få de ønskede resultatene.

Samlet fortjeneste

Det første vi skal gjøre er å finne ut hva vår totale fortjeneste er for inneværende måned. Vi vil bruke formelen Totalt salg minus Totale kostnader. Ganske grei, ikke sant?

Det neste trinnet er å lage vår prediksjon. La oss se nærmere på visualiseringen vår her. De blå søylene indikerer de forutsagte resultatene som vi kommer til ved slutten av denne opplæringen.

For å gjøre dette skal vi bruke tidsintelligensberegninger basert på hvordan en virksomhet historisk har prestert fra like tidsperioder langt inn i fortiden, men også ta hensyn til hva som skjer på kort sikt .

Det kan være noen kortsiktige sykliske faktorer, politiske faktorer eller sosioøkonomiske faktorer som kommer til å påvirke resultatene. Så vi skal ta dem alle inn, og dette er hvordan du faktisk kan gjøre det.

Langsiktig påvirkning

Overskudd for ett år siden

For den langsiktige effekten skal vi bruke CALCUATE ogfunksjoner. Så la oss gå inn og hente nøyaktig samme måneds fortjeneste fra året før vi bruker denne formelen:

Overskudd for to år siden  

Vi ønsker også å gå tilbake til overskuddet fra 2 år siden og se ting fra et månedlig perspektiv.

Hvorfor gjør vi dette? La oss for eksempel si at vi for øyeblikket er i desember, så vi må ta inn overskuddet fra desember i fjor og desember før det.

Dette vil gi oss forventet lønnsomhet for denne måneden i gjennomsnitt.

Kortsiktig påvirkning

Det er kortsiktige faktorer som kan påvirke ytelsen, så vi må også ta dem med i innsikten.

Det er ikke greit å bare se tilbake i fjor og året før det og si: "Det er nok for vår spådom." Vi må på en eller annen måte ta hensyn til virkninger på kort sikt også.

Så det vi vil gjøre er å hoppe tilbake til hva som var fortjenesten vår fra forrige måned, og hva var fortjenesten for to måneder siden ved å bruke disse to formlene:

Overskudd for en måned siden

Fortjeneste for to måneder siden

Profittprediksjon

Det siste vi trenger å gjøre for å oppnå vår resultatprognose er å få inn alle resultatene.

La oss legge til overskuddet fra i fjor, overskuddet fra to år siden, overskuddet fra forrige måned og overskuddet fra to måneder siden, og dele beløpet på 4.

Det kommer til å gi oss et gjennomsnitt eller en prediksjon på hvordan salget vårt kan gå.

Det som er så kraftig er at vi nå kan bruke denne spesielle teknikken til å komme opp med visualiseringer.

Vi kan også visualisere dem sammen med resten av modellen vår.

Her er vår resultatprognose kontra hva vi faktisk tjente fra en bestemt måned. Vi ser på det fra et statsperspektiv (venstre) og produktkontekst (høyre).

Dette er åpenbart ikke perfekt, og det vil være hull som du vil kunne oppdage. Men til syvende og sist kan dette tjene som din guide og vil vise deg hvordan du gjør det.

Med enhver prediksjon kan det være mange nyanser. Dette er ting du ikke har kontroll over og du ikke vet når de kommer til å dukke opp.

I virkeligheten er det veldig vanskelig å bygge dette inn i en modell. Så du håndterer informasjonen så godt du kan.

Konklusjon

I dette blogginnlegget ønsket jeg å vise frem en kombinasjon av tidsintelligensfunksjoner og bringe dem alle sammen for å lage en slags prediksjon. I dette tilfellet har vi sett på lønnsomhet for fremtidige tidsperioder.

Vi har brukt, DATEADD-funksjonen og tidsintelligensfunksjoner.

Den virkelige kvalitetsinnsikten kommer fra å kombinere alle disse teknikkene sammen – og det er det jeg vil at du alltid skal oppnå i analysen din ved å bruke LuckyTemplates og DAX-formler. Jeg håper du kan implementere denne i ditt eget miljø.            

For å lære mer om tidsintelligens-funksjoner, sjekk ut denne omfattende modulen på LuckyTemplates Online .

Beste ønsker