RANKX i LuckyTemplates – Utveckla anpassade Tiebreakers

Jag ska visa dig hur du skapar anpassade tiebreakers när du använder RANKX i LuckyTemplates .

Att få slips i en kritisk del avresultat är ett vanligt scenario. Det finns ett antal tiebreakers du kan använda men det är viktigt att välja den som är mest meningsfull för varje situation. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.

Innehållsförteckning

• RANKX roll i Lucky Templates
• Skip Versus Dense
• Att välja en anpassad Tiebreaker
• Skapa en anpassad Tiebreaker
• Använda RAND-funktionen för att bryta band
• Slutsats

RANKX roll i Lucky Templates

Jag har för vana att jämföratill jobb i verkliga livet. Detta hjälper mig att associera varje funktion till vad den gör inom LuckyTemplates.

RANKX utvärderar och ordnar element enligt en specifik uppsättning kriterier. I den verkliga världen kan det jämföras med en domare på en hundutställning som ber deltagarna att ställa upp därefter.

I scenariot jag kommer att använda idag kommer jag att använda RANKX som domare för en hypotetisk försäljningstävling. Uppgifterna omfattar siffror från ett säljteam och priset går till den person som har den högsta totala försäljningen för månaden .

För att hålla saker intressanta, låt oss låtsas att förstapriset är en Cadillac El Dorado medan andrapriset är en uppsättning stekknivar. Det är en enorm skillnad i värde, vilket betyder att det bara kan finnas en vinnare.

När jag tittar på mitt bord har jag en lista över alla säljare i säljteamet.

Jag lägger till data för varje persons totala försäljning .

Det här är RANKX -måttet jag tillämpar på den här tabellen.

Det är bara en grundläggande RANKX- konfiguration som använderså att jag inte tar med Totalt när jag sorterar rangen.

av säljarna rankas baserat på den totala försäljningen . Dessa är ordnade i DESC- ordning. Här använder jag Skip ifall det blir slips.

Vissa kan använda tät istället för Skip , men i det här fallet hjälper ingen av dem faktiskt.

Skip Versus Dense

För att visa hur Skip påverkar måttet kommer jag att dra och släppa rankningarna i tabellen.

Sedan ska jag sortera uppgifterna enligt Rank .

Tabellen visar oavgjort för förstaplatsen. Men det har inte varit en bra månad för säljteamet, så managern har inte råd att ge bort 2 Cadillac El Dorados. Det betyder att jag måste komma på en tiebreaker för att avgöra vem som får bilen och vem som får stekknivarna.

Jasper och Max är överst, oavgjort som nummer 1. Eftersom jag använde Skip, kommer du att se att rangen hoppar till 3 efter de två 1:orna överst . Detta fungerar inte för mig eftersom det fortfarande lämnar mig med 2 vinnare.

Vad händer om jag använder Dense istället för Skip ?

Om jag använder Dense påverkas inte själva slipsen. Men istället för nummer 3 efter oavgjort visar den siffran 2 .

Tydligen fungerar inte Dense i det här fallet heller. Det betyder att jag skulle behöva använda en anpassad tiebreaker.

Att välja en anpassad Tiebreaker

En bra anpassad tiebreaker definieras av två huvudegenskaper.

För det första måste den på ett meningsfullt sätt särskilja de bundna elementen. Det måste vara en faktor som skiljer de två eller flera elementen som är bundna.

För det andra bör det inte ändra rangen eller ordningen för de element som inte är bundna.

När man tänker på dessa två aspekter är det lätt att komma på ett antal tiebreaks.

Total försäljning är vår primära rankningsfaktor.

Så jag måste tänka på andra faktorer som kan användas för att bryta den slips som orsakas av liknande data på de två översta raderna.

Antalet försäljningar kan vara en. Vem tjatar mest? Vem har fått flest kunder?

Det är också möjligt att titta på den maximala försäljningen genom att kontrollera vem som fick de största kontona.

Jag skulle också kunna titta på den genomsnittliga försäljningen.

I det här fallet bestämde jag mig för att gå med medianförsäljningen . Det är inte lika påverkat av extremvärden som kommer från vare sig den höga eller låga delen. Detta innebär att det kan ge ett bättre mått på central tendens.

Skapa en anpassad Tiebreaker

Det finns en hel del DAX i att skapa tiebreaker, men konceptet är enkelt.

Jag har Ranking2 som variabel. Jag använde också HASONEVALUE av samma anledning som jag använde det i det primära RANKX -mönstret tidigare. Den enda skillnaden här är att jag använder Medianförsäljning den här gången istället för Totalförsäljning .

Därefter tar jag resultatet av den variabeln och dividerar det med 100.

Eftersom jag har heltal i min totala försäljning kan jag spela med 1:a och 2:a decimalen för att bryta oavgjort. Att dividera det med hundra tar siffrorna bortom decimalkomma så att det differentierar de bundna talen på toppen utan att påverka resten av resultaten.

Detta lämnar oss med topprankningarna som visar 0,01, 0,02, och så vidare. Så jag ska vända på det så att topprankingen får högsta poäng på tiebreaker.

Så inom HASONEVALUE kommer jag att subtrahera RankScale från 1 .

När jag tillämpar det på tabellen ser du att jag nu har två decimaler under min RANKX Tiebreaker .

Jag kommer också att dra in min medianförsäljning i tabellen för att tydligare visa dig effekten av vår tiebreak.

Om man tittar på dessa siffror visar det faktiskt att varken Max eller Jasper fick de högsta poängen. Det var faktiskt Martin Perry.

Men kom ihåg att detta bara är ett tiebreak , och den totala försäljningen är fortfarande den primära rankningsfaktorn . Det betyder att jag bara ska jämföra siffrorna för de bundna raderna .

Så jag lägger bara till min totala försäljning och RANKX Tiebreaker för att få siffrorna för kolumnen Total Sales Tiebreak .

Jag kör RANKX på den nya totala försäljningen med tiebreaket tillämpad och sorterar data.

Nu visar den en hel körning från 1 till n utan bundna element.

Använda RAND-funktionen för att bryta band

Det kan finnas fall där ett slumpmässigt genererat nummer kan fungera som en tiebreaker.

Ett exempel skulle vara om du vill ha en fokusgrupp som innehåller ett slumpmässigt urval från de 20 bästa säljarna. Om det är oavgjort inom gruppen är det rimligt att bara använda ett slumpmässigt tal som en tiebreaker.

Men problemet med Power Query och DAX i allmänhet är att slumpmässiga funktioner beter sig annorlunda . Du kommer inte att få de resultat du förväntar dig, särskilt om du använderinom en itererande funktion.

RAND returnerar ett slumptal mellan 0 och 1 . Så om du bestämmer dig för att scenariot du arbetar med behöver ett slumpmässigt genererat nummer för att bryta oavgjort, skulle det helst göras i den här delen av åtgärden.

Istället för bara total försäljning ska detta visa Total försäljning plus RAND . Men återigen, i det här specifika scenariot kommer det inte att ge mig det slutliga rankningsresultatet jag behöver.

Slutsats

Som du har sett i det här exemplet är det ganska enkelt att bryta en oavgjort när du använder RANKX i LuckyTemplates. Tricket är att ta reda på vilken anpassad tiebreaker som ger de mest logiska resultaten.

Jag kommer att göra fler handledningar om andra tiebreakers i framtiden, särskilt om att använda RAND i ett samplingsscenario. Jag tror att det är värt en djupare titt.

Under tiden hoppas jag att det här tillvägagångssättet fungerar för dig om du arbetar med ett liknande scenario för tillfället eller om du stöter på något liknande i framtiden.

Med vänliga hälsningar

***** Lär du dig Lucky Templates? *****