Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr
I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.
I LuckyTemplates hänvisar datakultur till de värderingar, övertygelser och praxis som styr hur data samlas in, hanteras och analyseras inom en organisation. En stark datakultur säkerställer att data är korrekt, tillförlitlig och tillgänglig för dem som behöver den och att den används för att fatta välgrundade beslut och driva affärsresultat.
I den här självstudien kommer du att lära dig om några av de strategier du kan implementera för att bygga och förbättra datakulturen inom din organisation.
Innehållsförteckning
Datakulturtips i LuckyTemplates
Tips #1: Undvik för mycket databyråkrati i LuckyTemplates
I många fall kan data hållas kvar i byråkratin.
I LuckyTemplates händer detta när det finns strikta riktlinjer och processer för att erhålla och använda data inom en organisation. Detta saktar ner processen att få in data i LuckyTemplates och gör det svårare att arbeta med.
För att mildra detta problem måste organisationer fastställa tydliga roller och ansvar för datahantering. Det bör också finnas väldefinierade kommunikationskanaler för att effektivisera processen.
Dessutom kan arbetet med ett dedikerat datateam eller en erfaren dataadministratör hjälpa till att säkerställa att data erhålls korrekt och används för användning i LuckyTemplates.
Tips #2: Sikta på iteration och optimering
Mycket av värdet inom LuckyTemplates kan göras genom iteration och handling.
Iteration i LuckyTemplates hänvisar till processen att upprepade gånger förfina och förbättra data och visualiseringar. Detta innebär att uppdatera datakällorna, rensa och transformera data, skapa nya visualiseringar och testa och förfina befintliga.
Iteration är en viktig del av utvecklingsprocessen för dataanalys och rapporter, eftersom det möjliggör kontinuerlig förbättring av de data och insikter som presenteras. Detta inkluderar planering av olika aspekter av dina datapipelines för att jämna utveckling i och distribution i .
Tips #3: Köp så mycket som möjligt
Det är viktigt att få så mycket buy-in som möjligt inom alla relevanta områden och nivåer i organisationen. Du måste skapa relevans i viktiga intressenters ögon. Detta hjälper till att säkerställa att implementeringen blir framgångsrik och att verktyget används och används i stor utsträckning.
Det här är ett av få sätt att få buy-in när du implementerar LuckyTemplates:
Tips #4: Skapa ökande fart
När man driver datakultur inom organisationen är det viktigt att utföra och vidta åtgärder. Detta kommer att generera det momentum som behövs för att skapa en sammansatt effekt inom din organisation.
Så snart du får detta momentum, bygg kontinuerligt på det. Se till att motivationen och viljan hos användare att använda LuckyTemplates förblir i ett konstant stabilt tillstånd på lång sikt.
Bygg en datakultur i LuckyTemplates med en itererande mentalitet
När du förgrenar dig på denna handlingskultur måste du också utveckla mentaliteten att bygga och iterera inuti LuckyTemplates.
Det allmänna arbetsflödet inom LuckyTemplates är att du bygger dina rapporter i LuckyTemplates Desktop och sedan skickar dessa rapporter till onlinetjänsten eller den molnbaserade applikationen i LuckyTemplates.
Inom onlinetjänsten har du möjlighet att distribuera information via .
Arbetsytor liknar grupper inom din organisation. Du kan anpassa dessa hur du vill och ställa in dem enligt specifika affärsfunktioner eller hierarkier inom organisationen.
Det finns mycket anpassning som kan ske inom arbetsytorna i LuckyTemplates-tjänsten. Och med den flexibiliteten måste du skapa handling. Du publicerar ditt arbete på LuckyTemplates arbetsytor och upprepar sedan och bygger vidare på grunden över tiden.
Om du bygger en mentalitet av kontinuerlig iteration och optimering kan du skapa enorm skala för dina rapporteringsapplikationer i LuckyTemplates.
Du kan också bestämma vad som ska inkluderas eller uteslutas i . Rapporterna i LuckyTemplates onlinetjänst visar liveinformation.
Dessa arbetsytor kan itereras vid olika tidpunkter. Det är mycket osannolikt att den första rapporten du bygger i LuckyTemplates kommer att vara den sista rapporten du någonsin kommer att se. Den kommer att gå igenom flera förbättringar och optimeringstekniker.
Slutsats
Att bygga en datakultur i en organisation med LuckyTemplates kan vara utmanande, men det är viktigt att se till att data är korrekt, tillförlitlig och tillgänglig för dem som behöver den.
LuckyTemplates är ett kraftfullt verktyg som kan användas för att förbättra datavisualisering och beslutsfattande, men det är viktigt att främja en datakultur som värdesätter datadrivet beslutsfattande och ständigt söker bättre sätt att använda data.
Kom ihåg att LuckyTemplates bara är ett verktyg och att kultur, utbildning och ständiga förbättringar är nyckeln till hållbar affärsframgång.
Med vänliga hälsningar,
Sam McKay
I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.
RANKX från LuckyTemplates låter dig returnera rankningen av ett specifikt nummer i varje tabellrad som utgör en del av en lista med nummer.
Lär dig hur du tar isär en PBIX-fil för att extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från bakgrunden och använda den för att skapa din rapport!
Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning
LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det
Lär dig hur du installerar programmeringsspråket Python i LuckyTemplates och hur du använder dess verktyg för att skriva koder och visa bilder.
Lär dig hur du beräknar dynamiska vinstmarginaler vid sidan av LuckyTemplates och hur du kan få fler insikter genom att gräva djupare i resultaten.
Lär dig hur du sorterar fälten från en utökad datumtabells kolumner korrekt. Detta är en bra strategi att göra för svåra fält.
I den här artikeln går jag igenom hur du kan hitta dina toppprodukter per region med hjälp av DAX-beräkningar i LuckyTemplates, inklusive TOPN- och CALCULATE-funktionerna.
Lär dig hur du använder en skräpdimension för flaggor med låg kardinalitet som du vill infoga i din datamodell på ett effektivt sätt.