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 vil jeg lede deg gjennom den innebygde analysefunksjonaliteten som vi har tilgjengelig for oss i LuckyTemplates Desktop. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.
Allerede nå kan du lage noen overbevisende visualiseringer i LuckyTemplates, spesielt rundt punktdiagrammer. Men analysefunksjonen lar oss legge tilleggsinformasjon inn i visualiseringene våre, slik at vi kan illustrere resultater på mange måter.
I denne opplæringen viser jeg deg hvordan du kan inkorporere rutenett eller vise frem utliggere i visualiseringene dine, samt gruppere visse resultater i det visuelle.
Ved å kombinere mange av disse forskjellige funksjonene som er tilgjengelige for deg i power BI, vil du kunne legge mye mer farge til resultatene du viser frem.
Før vi kommer til analysene for , la meg vise deg dataene vi analyserer.
Innholdsfortegnelse
Analyse på LuckyTemplates Scatter Chart
Jeg har kjørt noen enkle beregninger her, og sammenlignet totalt salg med forskjellen i salg mellom i år og i fjor . På diagrammet kan vi se våre gode og dårlige prestasjoner.
Langs X-aksen ser vi våre gode utøvere på øvre høyre side, og våre dårlige utøvere på venstre side. Forskjellen i salg er under null, som vi kan se i diagrammet. Så Elizabeth og Charlotte har det utrolig bra. De har stort salg og stor forskjell fra i fjor.
Det som er kult med dette og LuckyTemplates, generelt, er dens evne til å raskt endre utvalget, slik at vi kan hoppe til et hvilket som helst kvartal og se våre uteliggere.
Jeg har vist en rekke eksempler der vi kan oppdage uteliggere, og demonstrere hvem som er gode og hvem som er dårlige. Men nå med denne innebygde analysen i LuckyTemplates er det så mye enklere å fremheve gode kontra dårlige resultater i bildene våre. Så la oss hoppe inn i det.
Innebygd analyse for punktdiagrammer
Analysedelen er rett til høyre på LuckyTemplates-skrivebordet, og vi kan se massevis av alternativer. Det kan avhenge av hvilken kontekst du har filtrert i resultatene, men alle disse native analysefunksjonene vil alltid endre seg for konteksten også.
Trend Line gjør det enkelt for oss å se hvem som er oppe og hvem som er under trenden.
Det jeg virkelig liker i analysefunksjonen er at vi kan sette en konstant linje i diagrammet vårt slik at vi kan lage et rutenett . Når vi har ganske mye informasjon i spredningsplottet, ønsker vi å dele den opp i fire rutenett.
For å gjøre dette legger vi noen verdier i X-aksens konstantlinje og Y-aksens konstantlinje .
Vi vil holde X-aksen på null
og førti tusen for Y-aksen.
Når vi får dette rutenettet, kan vi klikke gjennom tiden for å se hvem som er hvor.
Vi kan også sette opp dette for å finne utliggere som vi kanskje ønsker å vise frem for et bestemt filter og kontekst .
For eksempel, hvis vi ønsker å bore i våre dårligste resultater , justerer vi ganske enkelt verdiene i akslene våre. Vi vil ha tretti tusen for vår X-akse, og negative tjue tusen for vår Y-akse.
Det vil da gi oss denne lille undergrupperingen nederst til venstre i diagrammet. Dette er våre uteliggere eller anomalier som vi må finne ut av. Vi kan analysere hva som skjer med Stanford, for eksempel, og hvorfor det falt for dette kvartalet kontra kvartalet før.
Videre kan vi raskt gå gjennom tiden og resultatene er satt inn der. Så dette er et veldig kult tillegg til scatter-diagrammene dine.
Vi kan også legge til Symmetry Shading , som også er ganske nytt. Det er en rett diagonal linje fra null.
Tydeligvis er min X-Axis mer dynamisk. Det starter fra en rekke forskjellige tall avhengig av hvor langt under disse regionale områdene er fra salget i fjor. Det fungerer ikke i dette eksemplet, men det er definitivt en god funksjon.
Det er noen få andre funksjoner her som er ganske fantastiske, og jeg lar det være opp til deg å utforske.
Konklusjon
Disse analysefunksjonene er absolutt effektive tillegg til LuckyTemplates. Det er også flott at vi ikke trenger å lage alle disse elementene innenfor visualiseringer selv med formler.
I tillegg kan de automatisk opprettes på en pek-og-klikk-måte. Det er ingen tvil om at retningen er god fra LuckyTemplates-teamet, og jeg er sikker på at denne funksjonaliteten vil bygges på betydelig i fremtiden.
Lykke til med å lære om hvordan du bruker disse funksjonene!
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.