Träna försäljningsperioder med DAX i LuckyTemplates: veckodag vs. Helgen

Det är viktigt för många företag att se till att du analyserar över rätt försäljningsperioder eller korrekta tidsperioder där du faktiskt har resultat. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.

Om du implementerar formler felaktigt i LuckyTemplates, speciellt med itererande funktioner som eller ,  och du itererar över dagar när du inte har resultat, eller dagar utan någon försäljning, då kommer du faktiskt att få felaktiga resultat.

Ibland, omedvetet, kommer du att placera dessa resultat i dina rapporter och inte omedelbart ta reda på om de är korrekta eller felaktiga.

I den här handledningen kommer jag att demonstrera hur du kan isolera vardagar och helger och bara hämta information för de specifika tidsperioderna.

Detta kommer att vara särskilt värdefullt om du är en organisation som bara säljer under veckan eller om du vill isolera din helgförsäljning, eftersom det kan vara där huvuddelen av din försäljning sker.

Innehållsförteckning

• Tränar DAX med datamodellen
• Att skriva formlerna
• Återanvända formeln och förgrena sig
• Slutsats

Tränar DAX med datamodellen

Huvudsaken är att effektivt arbeta fram DAX med datamodellen. Låt oss först titta på vad jag har gjort i tabellen Datum .

Självklart måste vi ha DAYINWEEK . När vi inte har detta i vår Dates-tabell försöker vi förmodligen få in det där med en beräknad kolumn. Men i slutändan vill vi göra DAX så enkel som möjligt på baksidan. Så det är bättre att reda ut detta i datamodellen.

Vi har uppenbarligen denna DAYINWEEK anpassad till en veckodag.

Därifrån kan vi faktiskt härleda om det är en helg eller en vardag . Jag har använt denna SWITCH -formel för att uppnå det.

Det här går igenom all logik i kolumnen DAYINWEEK och återkommer som en vardag eller en helg.

Låt oss nu gå igenom hur man skriver formlerna som används för att analysera försäljningsperioder.

Att skriva formlerna

Vi använder funktionen CALCULATE för våra beräkningar. För veckodagar för försäljning går vi till BERÄKNA total försäljning och sedan FILTRER vi genom vår datumtabell allt för veckodagen .

The Weekend – Weekday är kolumnen vi just skapat (med SWITCH-formeln).

Sedan formaterar vi vår formel

och ta in det, så ser vi att vi får olika resultat, som visar veckodagarna.

Och sedan härifrån kopierar och klistrar vi bara in den här formeln och ändrar helt enkelt helger till helger .

Vi drar sedan in det och vi kan se resultatet. Försäljningen av vardagar och försäljningen av helger kommer att ge oss den totala försäljningen.

Så du kan se här hur vi använder funktionen riktigt effektivt. Vi använder den i kombination med datamodellen. Vi lade till den här dimensionen eller den här kolumnen baserat på någon logik inuti den tabellen, och sedan kunde vi lägga FILTER-funktionen ovanpå den.

Återanvända formeln och förgrena sig

Dessutom kan vi använda denna formel på vilket sätt, form eller form som helst. Vi vill till exempel träna lördagsförsäljning.

För att få vår försäljningslördag behöver vi bara ändra logiken inuti. Istället för Weekend – Weekday, går vi Day of Week .

Formatera den och dra in den.

När vi väl kommer hit kan vi förgrena oss till några andra saker med hjälp av våra mått, till exempel hur många lördagsförsäljningar vi har. Så för att visa det, låt oss försöka reda ut det.

Vi kallar det % (procent) av försäljningen på helgen . Vi dividerar försäljning på helger med vår totala försäljning .

Vi kan göra en procentsats med detta, och sedan dra ner det till vårt bord så här.

Så det är ett sätt att isolera vissa element i din data för att analysera över försäljningsperioder korrekt.

Härifrån kan vi förgrena oss ännu mer och hitta riktigt bra insikter över olika faktorer i vår datamodell eller till och med jämföra den ena med den andra. Du kan till och med jämföra veckodagsresultat med helgresultat.

Slutsats

I den här handledningen har vi gått igenom några steg för att faktiskt komma till rätt utvärdering av försäljningsperioder. Dessutom förgrenade vi oss ännu mer därifrån.

Nyckelbegreppet att förstå här är itererande funktioner. Du måste ta dig runt dessa och förstå hur de fungerar mycket bra. Om du gör det kommer du att se att du kan ändra formen på vilken som helsttabell inom dessa funktioner för att kunna isolera, i detta fall, vilken tidsperiod som helst.

Det finns massor av bra analytiska insikter som du kan upptäcka genom att implementera dessa idéer och tekniker väl.

Med vänliga hälsningar,