Виявлення та демонстрація викидних результатів у LuckyTemplates

У цьому посібнику я проведу вас через аналіз виявлення викидів, виявлення та візуалізації результатів викидів. Ваші дані навіть не обов’язково повинні бути унікальними чи налаштованими. Чудова річ полягає в тому, що ви можете зробити це практично з будь-яким набором даних. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Я збираюся показати вам, наскільки чудовим є LuckyTemplates як аналітичний інструмент.

Це включає лише включення ряду формул DAX і аналітичних методів у ваші моделі, а потім остаточну візуалізацію в ефективний спосіб за допомогою всіх функцій динамічної візуалізації, доступних нам у LuckyTemplates.

Ключова і найважливіша концепція, яку я хочу, щоб ви взяли з собою під час перегляду цього підручника, полягає в тому, що це можна застосовувати різними способами.

Отже, ми почнемо з пояснення викидів у точковій діаграмі. Потім я покажу вам різні прийоми формул, які вам потрібно застосувати, щоб мати змогу візуалізувати це таким конкретним способом.

Зміст

• Викиди в точковій діаграмі
• Всередині моделі даних
• Виявлення викидів за допомогою DAX
• Висновок

Викиди в точковій діаграмі

Якби ми виявили an, головне, що нам потрібно розібрати, це логіка того, що створює викид.

Але спочатку я хочу продемонструвати, як візуально це може вплинути на наші звіти та наскільки простіше та ефективніше для споживачів зрозуміти, що ми намагаємося їм показати .

Тепер, якщо ми подивимося на ці дві діаграми, перша діаграма (ліворуч) показує те саме, що й друга (праворуч), за винятком того, що я створив легенду або фільтр-розріз на другій діаграмі, який показує нам, які наші викиди.

Отже, якщо продажі клієнтам і маржа прибутку є одночасно або перевищують певний рівень, то це викид у нашому наборі даних.

Ми хочемо побачити, хто ці клієнти, і тому ми можемо віртуально побачити це на другій діаграмі набагато краще, ніж просто дивитися на всіх наших клієнтів і їхні прибутки на першій діаграмі.

Крім того, ми можемо набагато краще вивчати наших клієнтів. Ми можемо вибрати фільтр ,

або створіть діаграму та розмістіть фільтр у розділі Поля фільтра .

Ця діаграма дає нам змогу детально ознайомитись із клієнтами, яких ми вважаємо виключними. Тепер давайте подивимося на нашу модель даних, щоб побачити, як це застосовується.

Всередині моделі даних

Перше, що слід зазначити, це те, що нам потрібно робити це динамічно, оскільки ми сегментуємо, створюючи тут групи наших клієнтів. Щоб зробити щось динамічне, ми повинні зробити це всередині формул .

Ми фізично не можемо створити обчислюваний стовпець у наших моделях і сподіваємося, що якщо ми поставимо в цю модель інший часовий проміжок, ми отримаємо бажані результати. Якщо ми розмістимо обчислювані стовпці, ми отримаємо цю статичну інформацію. Оновлюватиметься лише після оновлення.

Перший спосіб створити логіку динамічно - мати допоміжну таблицю . Отже, як ви бачите тут у моделі даних, я створив цю логіку виявлення викидів . Це опорний стіл, тобто він ні до чого не приєднаний.

У цій таблиці ми вводимо нашу логіку для виявлення викидів.

Ми визначаємо наші викиди за мінімальною нормою прибутку в тридцять п’ять відсотків і максимальною маржею в сто відсотків, а наші невикиди мають від нуля до тридцяти п’яти.

Те ж саме стосується продажів, у нас є певна логіка, яка б ідентифікувала викиди за загальним обсягом продажів понад п’ятдесят п’ять тисяч.

Тож подумайте, як ви можете застосувати цю власну логіку. Ви можете мати три різні параметри або змінні, які виявлятимуть викид.

Тепер давайте створимо формули, які повторюють цю таблицю та оцінюють клієнтів, чи відповідають вони логіці викидів чи логіці відсутності викидів.

Виявлення викидів за допомогою DAX

Майте на увазі, що нам потрібно перевірити кожного клієнта та визначити, чи він оцінюється як викид чи не викид.

Щоб визначити викид , ми використовуємо CALCULATE до нашого загального обсягу продажів для кожного клієнта . І це те, що робить функція VALUES , оскільки ми ФІЛЬТРУЄМО всіх наших клієнтів. Потім ми проходимо нашу логіку виявлення викидів .

З іншого боку, для нашого невикидного значення ми також перевіряємо певну логіку для кожного клієнта, але головною відмінністю є ця подвійна лінія (||), яка позначає «або», а не «і» (&&).

Якщо ми поставимо тут «і», то все, що він демонструватиме, — це результати, які нижчі за п’ятдесят п’ять тисяч і тридцять п’ять відсотків, як зазначено в нашій логіці виявлення викидів.

Далі нам потрібно створити одну формулу, яку ми зможемо помістити в нашу візуалізацію, і це наша формула групування продажів .

Цей розрахунок говорить, що ЯКЩО SELECTEDVALUE (логіка виявлення викидів) є викидом , ми хочемо повернути викид продажів . Якщо ні, тоді ми повертаємо Non-outlier Sales .

Тоді це дозволяє нам інтегрувати або отримувати різні результати або різні формули для будь-якого вибору або фільтра, застосованого в нашій візуалізації.

Не можна заперечувати, що в цьому є дещо, але це лише показує нам, наскільки чудовим є DAX у LuckyTemplates, особливо для аналізу виявлення викидів.

Створення тригерних точок динамічного викиду – розширена техніка аналізу LuckyTemplates

Висновок

Підхід, який я демонструю в цьому підручнику, насправді лише один із способів, але, сподіваюся, ви багато чому навчилися з цього. Ми застосували доволі просунуту логіку й продемонстрували її дуже ефективним способом за допомогою точкових діаграм.

Існує дуже багато програм для виявлення викидів. Якщо ви хочете детально розібратися або продемонструвати дуже конкретну інформацію, особливо коли ви виконуєте деяке порівняння за допомогою точкової діаграми, тоді це ідеальний спосіб додати цінність і більше зрозуміти ваші візуалізації.

Таким чином, якщо ви можете зрозуміти всі елементи формул, включно з об’єднанням формул і розміщенням їх у візуалізації, ви можете застосувати їх різними способами, щоб продемонструвати результати за допомогою власних наборів даних.

здоров'я!