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 skal vi lære mer om den avanserte tidsintelligensfunksjonen i LuckyTemplates for å sammenligne gjeldende salg med forrige beste måned . Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.
Dette er faktisk et unikt spørsmål som ble reist på. Og så fort jeg hørte det, tenkte jeg wow! Vi kan faktisk gjøre dette i LuckyTemplates.
Dette er et veldig unikt stykke analyse som vil gi deg mer innsikt i hva som fører til vellykkede resultater i din organisasjon.
Som vi allerede vet, sammenligner vellykkede bedrifter ofte inntektene sine for denne måneden med den beste måneden gjennom organisasjonens historie. Dette er fordi det er veldig viktig å forstå hvilke spesifikke faktorer som spilte og også hvordan disse faktorene samhandler for å skape sterke resultater i inntektene.
Det er virkelig utrolig hvordan vi kan få denne innsikten om avansert tidsintelligens i LuckyTemplates.
Innholdsfortegnelse
Sammenligning av totalt salg med forrige beste måned
Her i denne tabellen kan du se hva som skal være sluttproduktet vårt. Slik kommer det til å se ut når vi prøver å sammenligne nåværende salg med forrige beste måned i LuckyTemplates.
Som vi kan se i tabellen, bør vi kunne ha en beregning som lar oss kontinuerlig evaluere gjeldende måned i hver måned før det. Når vi kan se hva som er det høyeste beløpet frem til det tidspunktet, kan vi vurdere det som det høyeste salget så langt.
I tabellen er det første resultatet vi har under kolonnen Høyeste forrige salgsmåned i februar. Den ser tilbake og evaluerer salgsbeløpet for januar 2015 og februar 2015 i kolonnen Totalt salg . Deretter returnerer den det høyeste tallet som er 1 024 700 .
Når vi beveger oss nedover tabellen, kan vi se at i juli 2015 er resultatet nå høyere enn det forrige. Det er fordi mellom de foregående månedene frem til juli 2015 var det høyeste totale salget 1 049 952 .
En ganske kul innsikt, ikke sant? Denne sammenligningen kan gi oss en indikasjon på hvor godt virksomheten presterer. La oss nå gå ned til de avanserte beregningene.
Beregner den beste forrige måneden
Nå er utfordringen her hvordan man lager en beregning som virkelig kan sammenligne salget effektivt. Så snart vi kan beregne tallene i kolonnen Høyeste forrige salgsmåned , kan vi enkelt beregne prosentandelen i kolonnen .
For det første er dette formelen vår.
For å beregne det totale salget, må vi endre konteksten for beregningen totalt og rangere salget fra høyest til lavest.
For å returnere det høyeste beløpet, må vi bruke TOPN -formelen.
Med det kan vi endre konteksten fra et rangeringsperspektiv. Men vi må også spesifisere bare én rad i tabellen, så du må skrive inn 1 .
Nå vil resultatet av den raden bli bestemt av logikken som vi plasserer i den. For å oppnå det, bør vi bruke FILTER- funksjonen, med SUMMARIZE -funksjonen inni den.
Ved å bruke den nevnte formelen, returnerer vi en tabell for hver eneste måned og år ,
og også MonthnYear -kolonnen.
I datatabellen min er kolonnen MonthnYear et numerisk felt.
I mellomtiden er måned og år -kolonnen faktisk et tekstfelt.
Etter det kan vi evaluere gjennom tallene ved å bruke mindre enn (<), og="" then="" adding=""> MIN i formelen.
Formelen returnerer den tilsvarende måneds- og årsindeksen. Men fordi det er innenfor et filter, skal vi vurdere gjennom hver eneste måned og år for å lage en dynamisk tabell.
For å avslutte TOPN- formelen vår, må vi rangere hver måned i den virtuelle tabellen basert på et bestemt mål. Siden vi bare ønsker å returnere toppsalget frem til det punktet, må vi sette det målet og angi Totalt salg .
Vi må også evaluere hver av månedene og årene etter totalt salg i synkende rekkefølge, så vi må legge til DESC i formelen.
Når vi ser tilbake på tabellen kan vi se at juni 2015 har det nye høyeste tallet etter 1.024.700 . Så det er vår høyeste forrige salgsmåned.
Utarbeide sammenligningen
Til slutt opprettet jeg en enkel logikk for sammenligning med den beste måneden.
For å sammenligne nåværende salg med forrige beste måned brukte jeg en enkel logikk med DIVIDE -funksjonen. Trekk fra den høyeste forrige salgsmåneden fra vårt totale salg , og del deretter differansen på den høyeste forrige salgsmåneden .
Den formelen kommer til å beregne den prosentvise forskjellen mellom vår forrige beste måned i kolonnen Sammenligning vs beste måned .
Som vi kan se nå, kan bruk av DAX-beregninger i LuckyTemplates gi svært unik innsikt. Det er en flott teknikk for å virkelig komme i forkant av virksomheten din. Personlig elsker jeg hvor kraftig denne analysen er i LuckyTemplates.
Konklusjon
Noen ganger er det ikke bare verdt å analysere historiske måneder, kvartaler eller år. Mange ganger kan det faktisk være nyttig å fokusere på den ene dynamiske måneden der den beste ytelsen ble oppnådd.
Vi kan effektivt fullføre disse beregningene ved å bruke LuckyTemplates for å sammenligne nåværende salg med forrige beste måned. Det er absolutt mange måter å kombinere forskjellige DAX-funksjoner og logikk innenfor formlene. I tillegg kan vi lære å bruke CALCUATE- og FILTER -funksjonene effektivt sammen.
Jubel,
***** Lære Lucky Templates? *****
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.