Trene salgsperioder ved å bruke DAX i LuckyTemplates: ukedag vs. Helg

Det er viktig for mange virksomheter å sørge for at du analyserer over de riktige salgsperiodene eller riktige tidsperioder der du faktisk har resultater. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Hvis du implementerer formler feil i LuckyTemplates, spesielt med iterasjonsfunksjoner som eller ,  og du itererer over dager når du ikke har resultater, eller dager uten salg, vil du faktisk få feil resultater.

Noen ganger, uten å vite det, vil du plassere disse resultatene i rapportene dine og ikke umiddelbart finne ut om de er riktige eller feil.

I denne opplæringen skal jeg demonstrere hvordan du kan isolere ukedager og helger og bare hente informasjon for de bestemte tidsperiodene.

Dette vil være spesielt verdifullt hvis du er en organisasjon som bare selger i løpet av uken eller hvis du ønsker å isolere helgesalget ditt, siden det kan være her hoveddelen av salget ditt skjer.

Innholdsfortegnelse

• Trener DAX med datamodellen
• Å skrive formlene
• Gjenbruk av formelen og forgrening
• Konklusjon

Trener DAX med datamodellen

Det viktigste er å utarbeide DAX med datamodellen effektivt. La oss først se på hva jeg har gjort i Datoer-tabellen .

Selvfølgelig må vi ha DAYINWEEK . Når vi ikke har dette i Datoer-tabellen vår, prøver vi sannsynligvis å få det inn der med en beregnet kolonne. Men til syvende og sist ønsker vi å gjøre DAX så enkel som mulig i bakenden. Så det er bedre å sortere dette i datamodellen.

Vi har åpenbart denne DAYINWEEK tilpasset en ukedag.

Derfra kan vi faktisk utlede om det er en helg eller en ukedag . Jeg har brukt denne SWITCH -formelen for å oppnå det.

Dette arbeider gjennom all logikken i DAYINWEEK-kolonnen og kommer tilbake som en ukedag eller en helg.

La oss nå gå gjennom hvordan du skriver formlene som brukes til å analysere salgsperioder.

Å skrive formlene

Vi bruker CALCUATE-funksjonen for våre beregninger. For salgsukedager går vi til BEREGN Totalt salg , og deretter FILTRER vi gjennom datotabellen alt for ukedagen .

The Weekend – Weekday er kolonnen vi nettopp opprettet (med SWITCH-formelen).

Deretter formaterer vi formelen vår

og ta det inn, så ser vi at vi får forskjellige resultater, som viser ukedagene.

Og så herfra kopierer og limer vi inn denne formelen og endrer ganske enkelt helger til helger .

Vi drar det så inn, og vi kan se resultatene. Salget av ukedager og salg av helger kommer til å gi oss det totale salget.

Så du kan se her hvordan vi bruker funksjonen virkelig effektivt. Vi bruker den i kombinasjon med datamodellen. Vi la til denne dimensjonen eller denne kolonnen basert på en eller annen logikk i den tabellen, og så kunne vi sette FILTER-funksjonen på toppen av den.

Gjenbruk av formelen og forgrening

Dessuten kan vi bruke denne formelen på hvilken som helst måte, form eller form. Vi ønsker for eksempel å jobbe med lørdagssalg.

For å få salgslørdagen vår trenger vi bare å endre logikken på innsiden. I stedet for Weekend – Weekday, går vi Day of Week .

Formater den og dra den inn.

Når vi først kommer hit, kan vi forgrene oss til noen andre ting ved å bruke våre tiltak, for eksempel hvor mange lørdagssalg vi har. Så for å demonstrere det, la oss prøve å finne ut av det.

Vi kaller det % (prosent) av salget i helgen . Vi deler salget i helgene med vårt totale salg .

Vi kan gjøre en prosentandel med dette, og så dra det ned til tabellen vår slik.

Så det er en måte å isolere visse elementer i dataene dine for å analysere over salgsperioder på riktig måte.

Herfra kan vi forgrene oss enda mer og finne virkelig god innsikt på tvers av ulike faktorer i datamodellen vår eller til og med sammenligne den ene med den andre. Du kan til og med sammenligne ukedagresultater med helgeresultater.

Konklusjon

I denne opplæringen har vi gått gjennom noen få trinn for å faktisk komme til den riktige evalueringen av salgsperioder. Videre forgrenet vi oss enda mer derfra.

Nøkkelbegrepet å forstå her er itererende funksjoner. Du må få hodet rundt disse og forstå hvordan de fungerer veldig bra. Hvis du gjør det, vil du se at du kan endre formen på en hvilken som helsttabell innenfor disse funksjonene for å kunne isolere, i dette tilfellet, enhver tidsperiode.

Det er mange gode analytiske innsikter du kan oppdage ved å implementere disse ideene og teknikkene godt.

Beste ønsker,