Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
Jeg skal starte denne opplæringen med ett grunnleggende spørsmål. Trenger du virkelig avanserte ferdigheter for å lage visuelle rapporter?
Vel, mesteparten av tiden, nei. Hvis du tror at du ikke kan lage flotte rapporter fordi du ikke er god i DAX, så tar du feil. Jeg brukte ikke avanserte DAX-koder for de fleste av de kreative visualiseringene jeg laget.
Selv om du ikke kan DAX så mye, kan du fortsatt være så kreativ du vil. Faktisk kan du være mer kreativ enn folk som er mer kunnskapsrike i DAX. Dette er fordi du kan se etter eksempler og forskjellige måter på hvordan du kan lage dine visualiseringer.
Innholdsfortegnelse
Eksempel på scenarie for visuelle rapporter: distribusjon av klager
Det første eksemplet vi skal se på er jeg opprettet i . Det er knyttet til forsikringsselskaper. Hvis du er medlem av LuckyTemplates, vet du sikkert at vi kjører utfordringer to ganger i uken. Du kan laste ned datasettet fra forumet slik at du kan leke med det.
Her er varmekartet jeg laget.
I denne rapporten har jeg laget et mål for å telle antall klager som jeg har i denne rapporten.
Etter det plasserte jeg det målet fra Felt- delen i Verdier- feltet.
Deretter kategoriserte jeg den etter år og region .
Jeg brukte også en filterrute her. I dette tilfellet ønsker jeg å fortelle publikum hvor mange klager vi har i visse regioner kategorisert etter år.
For å gjøre det begrenset jeg År- delen til 1 år. Jeg gjorde det for hver av disse seksjonene eller filteret ( 2018 , 2019 , 2020 ).
Det er i grunnen slik du kan lage kreative rapporter selv om du ikke kan så mye om DAX.
Bruke trekart i visuelle rapporter
For denne delen kunne jeg også ha brukt en slicer.
Men hvis jeg brukte en slicer, vil den bare se slik ut.
Så jeg brukte Treemap-visualiseringen i stedet.
Ved å bruke trekartet kan vi se at regionen med flest klager i dette eksemplet er regionen Vest .
Som du kan se, øker den. Jeg brukte betinget formatering der jo høyere antall klager, jo mørkere er fargen.
Det er dynamisk også. For eksempel velger jeg Pantsatt fra kategorien . Nå vil du se at det høyeste antallet klager for pantsatt produktkategori er i Sør-regionen, etterfulgt av Vesten , Midtvesten , deretter Nordøst .
Jeg liker imidlertid ikke Treemap spesielt, for hvis du ikke har et stort antall verdier i en bestemt kategori, vil ikke den viste utgangen på rapporten være så god.
I dette eksemplet brukte jeg trekartet og samme mål som jeg brukte i den andre rapporten (antall klager og produktkategori). Som et resultat vises ikke det laveste antallet verdier i en bestemt kategori engang.
Jeg anbefaler at du eksperimenterer og leker deg med visualiseringene i rapporten for å se hvilken visualisering som fungerer best for deg.
Eksempel på visuelle rapporter Scenario: Valutakonvertering
Det neste eksemplet som jeg skal vise er et skapt av vinneren av .
Det visuelle han brukte er helt unikt. Han brukte også en litt kompleks DAX-kode for å skape dette utseendet i det visuelle. Men hva skjer hvis jeg ikke kjenner DAX?
Vel, det er fortsatt mulig å oppnå denne typen visuelle bilder uten å vite DAX.
Først, for Produktdetaljer- feltet, sett filtertypen til Topp N . Deretter bruker du Topp 3 under Vis elementer .
Neste er å dra og slippe Margin- målet fra Felt- delen til Etter-verdiinndata . Klikk deretter på Bruk filter .
Jeg har nå de 3 beste varene her.
Så skal jeg gjenskape det første settet. Jeg dupliserer og legger den nederst.
Etter det vil jeg endre filterkriteriene fra topp til bunn . Deretter klikker du på Bruk filter .
Til slutt justerte jeg den for å passe inn i rapporten.
Konklusjon
Og det er slik du kan lage visuelle rapporter uten avanserte DAX-ferdigheter. Det er åpenbart ikke så vanskelig. Du må bare være kreativ, og du må bare finne en måte å få det til å fungere.
Jeg anbefaler på det sterkeste at du utforsker de tingene du kan gjøre med. Det er ikke bare å dra og slippe det visuelle. Du må bruke litt tid på en visuell for å oppnå pene diagrammer i rapporten din.
Sjekk ut koblingene nedenfor for flere eksempler og relatert innhold.
Jubel!
Mudassir
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.