Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
Denne opplæringen handler om hvordan du kan kjøre tidsintelligensberegninger over egendefinerte kalendere i LuckyTemplates. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.
Dette er virkelig relevant for de som har å gjøre med 445-kalendere, som er et veldig vanlig scenario for LuckyTemplates-brukere.
Ikke alle virksomheter der ute jobber etter en standard kalender rundt regnskapsår eller kalenderår. Noen ganger er alt du trenger å jobbe med en tilpasset 445-kalender. I denne opplæringen forklarer jeg hvordan du kan begynne å løse noe av tidsintelligenstypeanalysen i LuckyTemplates med disse tilpassede kalenderne.
Dessverre kan du ikke bruke de innebygde tidsintelligensfunksjonene i DAX-språket. De fungerer kun med standardkalendere.
I dette spesielle eksemplet vil jeg vise deg hvordan du kan trene måned for måned endring .
Teknikkene jeg går gjennom lar deg også, med noen mindre formeljusteringer, trene en uke for uke, kvartal for kvartal eller lignende beregninger av den art.
Men før vi kommer dit, må vi implementere litt logikk, som er litt tøffere, og det er faktisk beregning av forrige måneds salg .
Innholdsfortegnelse
Løs for salg fra forrige måned
La oss først se på tabellen vår her. Vi har vårt Totalt salg , som er en veldig enkel beregning.
Vi setter det ganske enkelt inn i en bestemt kontekst fra kundekalenderen vår. Så vi har Fin Year og Fin Month, og så filtrerer den automatisk den underliggende faktatabellen. Og det gir oss vårt totale salgsbeløp .
Men i denne tabellen på venstre side er det litt av et problem. Vi ser her vårt Finnmånedsnummer; men når vi kommer til slutten – den siste uken i regnskapsåret i denne spesielle kalenderen – er den siste dagen 27. april. Det hopper så inn i det nye regnskapsåret, men det er ikke en gang i den nye måneden.
Det er her det blir litt forvirrende. Det er derfor vi må bygge litt logikk for å få Salget fra forrige måned. Vi kan ikke bare se på en bestemt måned. I dette tilfellet må vi se på et bestemt tall og jobbe med denne kolonnen Financial Month Number.
Så jeg skal lede deg gjennom formelen, slik at du kan få en god forståelse av den.
Gå gjennom formelen
Jeg har brukt variabler ( VAR ) i denne beregningen, og jeg anbefaler det på det sterkeste, fordi variabler lar oss bryte ned disse formlene.
Først av alt må vi regne ut den gjeldende måneden vi er i, i en hvilken som helst spesiell kontekst, og det er det de gjør. For eksempel, hvis vi er i den tiende måneden av 2014, vil det returnere tallet 10.
Hvis vi ser på gjeldende år , gjør det nøyaktig det samme, mens MaxMonthNum bokstavelig talt regner ut det maksimale månedstallet. Så vi ser på MAX Financial Month-tallet på tvers av hele kalendertabellen vår, som i utgangspunktet kommer til å returnere tallet tolv.
La oss nå fokusere på kjernemålet her, som bruker SUMX- funksjonen. Denne formelen oppsummerer det totale salget, men i en annen kontekst.
Logisk nok prøver vi å hoppe tilbake til forrige regnskapsårsmåned og ta dette tallet og bringe det inn i den nåværende konteksten .
For eksempel, i raden nedenfor, har vi 2014 med måned 10. Vi må hoppe tilbake til måned 9 og dra dette tallet ($1.356M) inn i den tiende måneden, som er nøyaktig hva denne logikken i denne formelen gjør.
Denne formelen ser gjennom kalendertabellen, og hvis den er 1, vil den finne den 12. måneden i året før, fordi det er der vi må gå og regne ut denne dynamiske beregningen, MaxMonthNum.
I teorien kan vi bare skrive 12 her fordi det alltid er 12 måneder, men dette er bare en annen måte å gjøre det dynamisk på. Vi kan bruke en lignende teknikk hvis vi for eksempel gjør en uke på uke.
Dette kommer til å evalueres til 12, men så hopper vi tilbake og ser på året før . Så hvis vi er i 2015 måned én, ønsker vi å hoppe tilbake til den tolvte måneden i 2014. Og det er hvordan vi drar det tallet ned.
Og hvis det ikke er den første måneden, hopper vi tilbake i inneværende år en måned tilbake, og det er det denne linjen i regnestykket viser.
Dette kan se litt mer komplisert ut enn det faktisk er, men det er bare et spørsmål om å få hodet rundt noen forskjellige formler.
Når vi nå har en salgsberegning for forrige måned, kan vi beregne måned for måned-endring . Alt vi trenger å gjøre er å trekke salg fra forrige måned fra totalt salg. Vi legger inn en BLANK logikk for å slette de uten salg fra tidligere måned.
Herfra kan vi få måned-til-måned prosentvis endring . Vi deler ganske enkelt måned-på-måned-endring med forrige måneds salg .
Så det er hvordan vi utarbeider en måned-på-måned-endring for en tilpasset kalender.
Konklusjon
Jeg håper med denne opplæringen at du kan få en forståelse av hvordan du kjører tidsintelligensberegninger for tilpassede kalendere og kan bruke den på dine egne datamodeller.
Det er definitivt verdt å gjennomgå alle disse formlene i dybden. Det er litt mer til dem, det er bare uheldig at det ikke er like enkelt som tidsintelligensberegningene for standardkalendere.
Den gode nyheten er at hvis du kan forstå hvordan du implementerer disse teknikkene, vil det bli mye enklere for deg å gjøre sammenligningsarbeid innen LuckyTemplates, spesielt hvis du må håndtere mer tilpassede kalendere i dine egne datasett.
Jubel!
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.