Змініть формати дати за допомогою редактора Power Query
У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як перетворити текст у формат дати за допомогою редактора Power Query в LuckyTemplates.
Знайти центр тяжіння кластера місць є звичайним завданням для людей, які працюють з Геоінформаційними системами.
Одним із прикладів є розподіл адрес депо або інженерів робочої зони. Незважаючи на те, що LuckyTemplates ще не підтримує справжні кілька динамічних шарів у візуальних елементах карти, все ще можна продемонструвати методологію.
Однак розрахований COG (центр ваги) може бути на вершині будівлі або гори. Це лише вказівка на чудове місце. Потрібен подальший аналіз інших умов, таких як практичність, навколишня інфраструктура, наявність персоналу та житла.
Перш ніж стрибнути вщоб продемонструвати це, я поясню математику тим, хто менше в цьому знайомий.
Зміст
Розуміння аналізу центру тяжіння
Ця частина являє собою невелику схему з чотирма місцями. Тут також містяться координати кожного окремого місця.
Ви можете побачити ці координати, представлені на цій карті. Як бачите, перша локація знаходиться на -250 (X) і -150 (Y) .
У цей момент часу зважений центр ваги знаходиться прямо посередині всіх цих місць.
Я хочу створити цей зважений центр ваги, щоб рухатися в певному напрямку на основі інформації, яку я маю, як-от кількість поставок до місця 4 . Він також може базуватися на вазі або доході. Хоча в більшості випадків я розглядаю поставки, оскільки вони є драйвером витрат.
Мені потрібно заповнити ваги, щоб обчислити центр ваги.
Отже, якщо я введу 100 під позицією 1 , ви побачите, що зважений центр переміститься до цієї точки. Це тому, що інші все ще дорівнюють 0 .
Якщо ми встановимо вагу інших 200 , 200 і 500 , центр ваги переміститься в інше місце на основі ваг, які я вказав.
Це пояснює, як працює зважений центр ваги .
Щоб обчислити центр тяжіння, просто помножте координати X і Y місць або широту та довготу на вагу кожної точки .
Після цього розділіть його на загальну вагу , щоб отримати фактичний зважений центр ваги.
Пункти, які слід враховувати при аналізі центру ваги
У цій демонстрації я використав лише невелику кількість розташувань клієнтів.
Аналіз COG є стратегічним і має розглядати дані за тривалий період часу, бажано за рік або більше, щоб визначити сезонність.
Тому я рекомендую почати зі стандартного аналізу, щоб отримати уявлення перед налаштуванням аналізу. Потім це можна зробити з меншою підмножиною даних після виконання наступних кроків.
Усуньте дрібні відхилення, як-от випадкових клієнтів, і перевірте, чи включені поставки клієнтам або для клієнтів, які ви можете втратити. Крім того, додайте дані для нових клієнтів на основі профілю, який вони надали.
Виконайте кілька ітерацій моделі, щоб показати різні сценарії, пов’язані з будь-якими змінами.
Для більших наборів даних із тисячами точок подумайте про групування даних у . Я використовував поштовий індекс і згрупував за , зберігаючи широту та довготу клієнта з найбільшою кількістю доставки.
Перший зразок сценарію
Це простий COG для заданого набору даних.
Ось модель даних. Як бачите, ніяких стосунків немає.
1. Створення запиту центру ваги
Спочатку я створив запит центру ваги .
Мені потрібно обчислити центр тяжіння над вибраним набором даних . Щоб зробити це, подібно до того, що я показав у таблиці Excel, я маю взяти загальні вимоги .
Мені також потрібно обчислити центр ваги для широти . У цьому випадку я помножив широту на кількість поставок.
Потім я зробив той самий розрахунок для довготи.
Після цього я розділив задані COG на вимоги .
Потім це буде повернуто в таблиці з одним рядком за допомогою функції. Я переконався, що кількість стовпців збігається з кількістю стовпців у наборі даних. Я також переконався, що стовпці можуть мати текст або формулу. У цьому випадку я маю показники DAX для COG довготи та широти.
Після цього я зробив союз. Отже, остання таблиця, яку я використав для відображення, — це таблиця, яка містить об’єднання центру ваги та даних.
Після виконання цих кроків у цій таблиці відображатимуться назви місцеположень , дохід , попит , довгота та широта , а також два стовпці, які я додав для цієї демонстрації ( колір COG і стовпець «Розмір »).
2. Аналіз мірок розміру та кольору
Міра розміру визначає, чи загальний попит дорівнює нулю або перевищує нуль. Отже, якщо це нуль, розмір буде встановлено на 1 . Якщо він вищий за нуль, буде встановлено значення 0,15 .
Це створить інший розмір для центру ваги, який буде показано червоним кольором і розміром 1 .
Червоний колір пов’язаний із показником COG Color .
Це в основному означає, що якщо розмір дорівнює одиниці, колір індикатора COG повинен бути червоним. В іншому випадку він повинен бути синім.
На вкладці «Кольори даних» просто встановіть для параметра «Форматувати» значення «Значення поля» , а потім виберіть міру для параметра «На основі поля» . Для цього сценарію я вибрав міру COG Color .
Тепер давайте зробимо цей аналіз зразка на один крок далі.
Другий зразок сценарію
У цьому прикладі я створив п’ять центрів тяжіння разом із наявним набором даних.
На карті має відображатися центр ваги на основі вибору з розділювача.
Досягнення цьогодосить простий. Я взяв центр ваги для кожної точки на карті.
Я створив однаковий розрахунок для кожного показника.
Після завершення цих п’яти розрахунків COG я склав їх у цю об’єднану таблицю.
Згодом ця таблиця тепер відображає центр ваги поверх даних.
Це забезпечує трохи більше гнучкості в плані аналізу даних у всіх існуючих депо .
Якщо я виберу Blank і Depot Rotterdam , на карті відобразяться точки даних і центр тяжіння для Depot Rotterdam . Він також відображатиме центр тяжіння для інших місць, які я хотів би зберегти як орієнтир.
У таблиці також відображатимуться дані на основі вибору. Як бачимо, на ньому відображені відповідні кольори та розміри.
Міра кольору така ж, як і в першому прикладі . Якщо розмір 1 , колір має бути червоним; інакше він має бути синім.
Інші показники є лише відображенням стандартного аналізу, як-от Загальний дохід і Загальний попит .
Третій зразок сценарію
Для останнього прикладу я додав до даних розташування та центр ваги. Отже, у мене є депо , дані та центр ваги .
Це призводить до дещо іншої карти. По-перше, що мені дуже подобається на цій карті, це те, що на ній є склади та всі точки.
Я також можу робити вибір у цьому слайсері.
Якщо я очистю роздільник, ви побачите, що на карті тепер відображаються депо ( зелені кружечки) і центр тяжіння (червоні кружечки).
В одному вигляді я маю все необхідне для виконання аналізу.
Якщо я виберу Депо Роттердам і центр тяжіння, на карті відобразяться всі точки Роттердама . Для довідки він також відображатиме центр ваги інших місць.
Дивлячись на таблицю, розмір тепер відповідає тому, що я очікував.
Те саме стосується Color COG .
Усі дані залишилися незмінними, за винятком додавання складів. Але для решти я просто змінив колір і додав виділення, які відображатимуться на карті.
Центр ваги, який ви бачите на цих 2 картках, є фактичним центром ваги вибраних точок. Однак це не відображатиметься в іншій точці на карті, оскільки дані не оновлюються.
Вимірювання кольору, яке я використав, відрізняється від першого. Це показує міру кольору для першого прикладу.
Що стосується вимірювання кольорів у другому прикладі, я додав трохи логіки, щоб створити різні кольори на карті.
Легенда - це невелика і проста таблиця. Зазвичай легенди на картах не дуже гарні. Тож я віддаю перевагу створювати свій власний, якщо можу.
У цьому випадку я створив невеликий опис легенди та колір.
Для цього прикладу сценарію мені не потрібна ця легенда для фільтрації карти. Я просто використовував його, щоб показати путівник щодо того, що глядач бачить на карті.
Висновок
Тут описано, як обчислити центр тяжіння та візуально змінити карту.
Ви також можете експериментувати з цими налаштуваннями. Майте на увазі, що ви можете досягти різних результатів залежно від способу налаштування даних.
Перегляньте посилання нижче, щоб отримати додаткові приклади та відповідний вміст.
здоров'я!
Павло
У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як перетворити текст у формат дати за допомогою редактора Power Query в LuckyTemplates.
Дізнайтеся, як об’єднати файли з кількох папок у мережі, робочому столі, OneDrive або SharePoint за допомогою Power Query.
Цей підручник пояснює, як обчислити місячне ковзне середнє на базі даних з початку року за допомогою функцій AVERAGEX, TOTALYTD та FILTER у LuckyTemplates.
Дізнайтеся, чому важлива спеціальна таблиця дат у LuckyTemplates, і вивчіть найшвидший і найефективніший спосіб це зробити.
У цьому короткому посібнику розповідається про функцію мобільних звітів LuckyTemplates. Я збираюся показати вам, як ви можете ефективно створювати звіти для мобільних пристроїв.
У цій презентації LuckyTemplates ми розглянемо звіти, що демонструють професійну аналітику послуг від фірми, яка має кілька контрактів і залучених клієнтів.
Ознайомтеся з основними оновленнями для Power Apps і Power Automate, а також їх перевагами та наслідками для Microsoft Power Platform.
Відкрийте для себе деякі поширені функції SQL, які ми можемо використовувати, наприклад String, Date і деякі розширені функції для обробки та маніпулювання даними.
У цьому підручнику ви дізнаєтеся, як створити свій ідеальний шаблон LuckyTemplates, налаштований відповідно до ваших потреб і вподобань.
У цьому блозі ми продемонструємо, як шарувати параметри поля з малими кратними, щоб створити неймовірно корисну інформацію та візуальні ефекти.