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.
Om du har en stor datamängd och ett stort antal frågor är det ett måste att göra datarensning. Vissa användare inser inte hur viktig datarensning är i frågeredigeraren.
Du kan enkelt använda alternativen fråneller helt enkelt högerklicka på kolumnerna. Det finns absolut inget behov av att använda avancerade funktioner för att rensa upp dina data.
På så sätt kan du enkelt förstå och referera till dina kolumner i din modell. Dessutom kan rengöring av dina data hjälpa dig att förenkla dina visualiseringar och rapporter senare.
Innehållsförteckning
Identifiera frågorna för din modell
I det här exemplet kan du se alla frågor till vänster.
För att starta rensningen måste du identifiera vilka av dem som kommer att ingå i modellen. Det är det första jag tänker på före allt annat.
Det kan finnas många frågor i din konfiguration, men alla behöver inte inkluderas i din modell.
För att välja flera data som du vill inkludera, håll ned Skift- tangenten och klicka på de tillämpliga tabellerna. Du kan också trycka på Ctrl medan du väljer lämpliga tabeller.
Därefter högerklickar du och klickar på Flytta till grupp och sedan på Ny grupp .
I popup-fönstret Ny grupp anger du namnet på denna grupp av frågor. Vad jag rekommenderar här är att använda Data Model som ett standardnamn för dessa frågor.
Skapa mappar för andra frågor
Efter att ha identifierat de viktigaste tabellerna som ska ingå i din modell kan du också gruppera de andra frågorna.
Du kan skapa ytterligare mappar för de andra frågorna som du behöver använda för åtgärder. Du kan namnge den som mappen Mätgrupper . Du kan också skapa en annan mapp för frågefunktioner .
Det finns en annan teknik som heter, som handlar om organisation. Det är så enkelt som att högerklicka på en fråga och sedan flytta gruppen eller skapa en ny grupp.
Slutsats
Att se till att dina frågor är välorganiserade kan hjälpa dig att köra din LuckyTemplates-modell smidigt.
Att hålla din data snygg och organiserad kommer att leda till ett bra samarbete inom ditt team. Andra användare kan enkelt förstå din datamodell och dina rapporter.
Jag hoppas att du fortsätter att träna på dessa tekniker när du använder LuckyTemplates.
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.