Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
I denne opplæringen lærer du hvordan du grupperer data på et detaljhandelsnettsted. Du kan enkelt overvåke og høste data ved å gruppere data og verdier.
Data som kundenavn og selgernavn vil være tilgjengelig for deg for å holde styr på ytelsesstatusen til nettstedene, kundene og produktene dine.
Innholdsfortegnelse
Gruppering av detaljnettsteder
I stedet for å vise frem alle detaljhandelsidene, kan du dele dem inn i tre forskjellige regionale områder. Du kan velge Sørøst, Midtøsten og Nordøst-Amerika.
Ta med State inn i Legend of kartets grafikk for å dele opp de forskjellige regionene du selger. Gå deretter til filterdelen og filtrer de forskjellige regionene. I dette tilfellet er det Florida og Georgia.
Du kan nå se et mindre delsett av informasjon fra visualiseringen.
Etter det, bli kvitt tittelen og legendene fordi du senere vil lære hvordan du får dem til å skille seg ut og fremheve hva det visuelle handler om.
Bryte data inn i visualiseringer
Den neste tingen å gjøre er å lage et smultringdiagram. Igjen, ta State under Legend og i stedet for Total Revenue , bruk Revenue innenfor tidsrammen i Verdi-delen. Fortsett nå til filterdelen og velg Florida og Georgia. Bli kvitt headeren.
Hvis du sjekker ut visualiseringene dine, vil de alle endres når du velger en tidsramme.
Deretter kopierer du smultringdiagrammet og erstatter forklaringen med Navn . Endre visualiseringen til et stablet stolpediagram. Endre sorteringsrekkefølgen til Inntekt innen tidsramme .
Kopier det diagrammet 2 ganger og endre aksen til begge til Kundenavn og Selgernavn .
Å kopiere og lime inn visualiseringer øker hastigheten på utviklingen av dashbordet i LuckyTemplates, så du må bruke det.
Derfra kan du gjøre noen få justeringer av det visuelle. Reduser først størrelsen på etikettene og legg til dataetiketter. Deretter kan du sette farger for bakgrunnen og visualiseringer.
Lag et rektangel og fyll det med farger. Legg til gjennomsiktighet til formen og legg den bak det visuelle. Formen i bakgrunnen bryter ut all nøkkelinformasjonen i dashbordet ditt. Du må sørge for at formen sendes til baksiden av informasjonen du viser.
Du må få alt satt opp fordi du må kopiere og lime inn disse bildene to ganger for de andre områdene. Hver informasjonslinje vil da ha endringer i verdiene basert på de forskjellige regionene du velger.
Konklusjon
Når du grupperer data og bryter ned alle detaljhandelsidene etter regioner, kan du enkelt få tilgang til dataene du trenger. Hvis nettstedene er organisert og kategorisert, er det mye lettere å finne informasjon.
Gruppering av informasjon gjør datainnsamling problemfri. Du kan enkelt bytte til hvilken som helst gruppe med data og hente verdiene du trenger.
Beste ønsker,
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
RANKX fra LuckyTemplates lar deg returnere rangeringen til et spesifikt tall i hver tabellrad som utgjør en del av en liste med tall.
Lær hvordan du demonterer en PBIX-fil for å trekke ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra bakgrunnen og bruke den til å lage rapporten din!
Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning
LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det
Lær hvordan du installerer programmeringsspråket Python i LuckyTemplates og hvordan du bruker verktøyene til å skrive koder og vise visuelle elementer.
Lær hvordan du beregner dynamiske fortjenestemarginer ved siden av LuckyTemplates og hvordan du kan få mer innsikt ved å grave dypere inn i resultatene.
Lær hvordan du sorterer feltene fra kolonner med utvidet datotabell på riktig måte. Dette er en god strategi å gjøre for vanskelige felt.
I denne artikkelen går jeg gjennom hvordan du kan finne de beste produktene dine per region ved å bruke DAX-beregninger i LuckyTemplates, inkludert TOPN- og CALCUATE-funksjonene.
Lær hvordan du bruker en søppeldimensjon for flagg med lav kardinalitet som du ønsker å inkludere i datamodellen din på en effektiv måte.