Кілька параметрів Що, якщо в LuckyTemplates

Хочете побачити, наскільки просунутими ви можете стати з LuckyTemplates? У цьому підручнику я хочу показати вам мій улюблений спосіб використання LuckyTemplates. Ви можете зробити дивовижну роботу навколо аналізу сценаріїв, інтегрувавши в LuckyTemplates такі параметри, як продажі, прибутки чи транзакції. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Не лише через статистичні дані, які ви можете знайти, але й через легкість, з якою ви можете реалізувати цей аналіз порівняно з виконанням цього за допомогою історичних інструментів, таких як Excel. Я справді навіть не знаю, як можна наблизитися до реалізації цього в Excel, не роблячи чогось надзвичайно складного.

По суті, ви можете в будь-який момент часу передбачити, що може статися в майбутньому, або навіть продемонструвати низку речей, які можуть статися в майбутньому, якщо сценарії розгорнуться так, як ви їх уявляєте. Ви також можете накласти це на історичну інформацію. Тож ви могли подивитися, що б сталося, якби щось трапилося.

Зміст

• Включення кількох сценаріїв "Що, якщо" одночасно
• Робота з трьома сценаріями 
• Створення таблиці
• Робота з HASONEVALUE
• Сценарій прибутку з використанням SUMX
• Включення сценаріїв у логіку
• Розробка кумулятивних результатів
• Висновок

Включення кількох сценаріїв "Що, якщо" одночасно

У цій публікації в блозі я хочу показати ще один справді чудовий приклад того, як можна об’єднати кілька «що, якщо».у LuckyTemplates все одразу. Ви зможете побачити, як усі ці особи, що якщо параметри в LuckyTemplates можуть впливати на кілька сценаріїв.

Насправді це те, що може статися. Наприклад, в одному сценарії ви можете побачити, що станеться, якщо ви підвищите ціну, а попит залишиться незмінним або зменшиться. Можливо, ви також захочете побачити найкращий випадок, нормальний випадок і гірший випадок під час роботи з усіма цими різними параметрами.

Робота з трьома сценаріями 

Я збираюся показати вам, як я створив модель, яка дозволить вам аналізувати все це одночасно. У мене є параметр «Зміна ціни» , параметр «Зміна попиту» та параметр «Зміна вартості» . У мене також є сценарії тут: найкращий випадок , нормальний випадок і гірший випадок .

Ви можете бачити, що в найкращому випадку, коли ми підвищуємо ціни, попит зростає, що є досить дивним. Але це траплялося раніше, коли люди могли розглядати підвищену ціну як більш преміальний продукт, тому вони купували його більше.

У нормальному випадку, якщо ми підвищуємо ціни, з попитом нічого не відбувається, але вартість зменшується на 1%.

У гіршому випадку ми не змінюємо ціну, але попит просто падає, а наші витрати зростають.

У нас також є роздільник дат у верхньому правому куті та кумулятивний вплив цих найкращих/добре/гірших випадків на наші фактичні дані на нижній діаграмі.

У нас є наші фактичні прибутки або прогнозовані прибутки, а потім я пішов вперед і шокував їх кількома нашими сценаріями «що якщо», щоб побачити вплив протягом року, якщо ми запровадимо ці зміни.

Створення таблиці

Це лише приклад, який я навів, але те, що я хочу пояснити, — це методи, за допомогою яких ми сюди прийшли. Перше, що потрібно зробити, це створити таблицю з переліком найкращого випадку, нормального випадку та гіршого випадку, а також задіяних параметрів і сценаріїв, таких як зміна ціни, зміна попиту та зміна вартості.

Робота з HASONEVALUE

Мені потрібно було працювати з шаблоном на основі будь-якого обраного сценарію. Я використовував шаблон, який використовував у багатьох аналізах типу сценаріївабо якщо вибрано один із сценаріїв, то дорівнює зміні ціни цього сценарію. Я використовував MIN, щоб визначити фактичну зміну ціни. Коли щось вибрано, має бути лише одне значення, оскільки наша таблиця має лише один рядок. Якщо нічого не вибрано, ціна, попит і зміна вартості мають дорівнювати 0.

Сценарій прибутку з використанням SUMX

Наступним кроком є ​​невід'ємна логічна частина, і це формула, яку я використав, щоб інтегрувати всі ці зміни в конкретний сценарій.

Я використовував цей підхід у своєму багаторівневому аналізі сценарію. Використовуючи формулу SUMX, він створює шоки на основі цих значень. Давайте розіб’ємо формулу на дві частини: частина доходів і частина витрат .

Щодо доходу, я використовую кількість замовлення на продаж, помножену на зміну попиту, тому що якщо попит зросте, ми продамо більшу кількість. Потім ми збираємося помножити це на ціну за одиницю, яка була збільшена або шокована для зміни ціни. Що стосується витрат, ми збираємося знову збільшити кількість відповідно до попиту. Але замість зміни ціни ми збираємося включити зміну вартості.

За допомогою цієї єдиної формули ми можемо визначити прибутки нашого сценарію, включивши всі ці окремі параметри «що, якщо» в LuckyTemplates. Розуміння ітераторів загалом дуже важливо. Ви повинні пам’ятати, що формули з X на кінці повторюють кожен рядок таблиці. Таким чином, для кожної окремої транзакції чи продажу, яку ми здійснили, ми можемо додати ці потрясіння до них.

Включення сценаріїв у логіку

Пам’ятайте, що ми включили кілька сценаріїв і кілька заходів. Ці показники змінюються залежно від нашого вибору сценарію, і тепер ми можемо включити ці сценарії в нашу логіку. Я окремо розрахував сценарій найкращого випадку, сценарію нормального випадку та сценарію гіршого випадку.

Якщо ми перейдемо до цих формул, ви побачите, що все, що я зробив, це використав прибутки сценарію та використовував CALCULATE, щоб визначити, яким буде найкращий результат. Я також зробив це для результатів OK Case і Worse Case.

Використовуючи цю формулу, ми отримаємо цю діаграму, яка дозволить нам порівняти з нашими загальними прогнозованими прибутками.

Розробка кумулятивних результатів

Крім того, що я вже зробив, я хотів побачити, як йдуть справи, і побачити, як все накопичується з часом. Я скористався цими формулами та знову розгалужився, використовуючи кумулятивний загальний шаблон. Ви можете побачити тут, що я включав або розгалужував попередню міру в той самий шаблон кожного разу, що дає нам індивідуальний сценарій сукупно.

Цікаво в цій діаграмі те, що незалежно від того, який часовий проміжок ми виберемо, вона автоматично коригується. Якби ми лише хотіли побачити, яким був кумулятивний вплив долара за тримісячний період, ми могли б це побачити кумулятивно. Наприклад, ми бачимо, що найкращий варіант принесе нам 8,4 мільйона доларів, а найгірший – 4 мільйони доларів.

Висновок

У цьому конкретному прикладі я показав вам не лише показники DAX , але й те, як можна створити таблицю інформації, яка могла б класифікувати певні сценарії. Можливо, ви захочете класифікувати найкращий сценарій, прийнятний сценарій або найгірший сценарій. У цих сценаріях у вас може бути кілька речей, які змінюються навколо ваших цін, попиту чи витрат.

Виконуючи обидві ці речі дуже добре, ви можете динамічно продемонструвати результати або продуктивність як за минулий період, так і в майбутньому, і зможете дуже швидко й автоматично оцінити, якими можуть бути ваші результати.

На цьому прикладі можна багато чого навчитися, а також багато технік. Сподіваюся, ви зможете вийти з цього експоненціальними способами, щоб змінити середовище, в якому обчислюються ваш аналіз і результати.

Ніколи раніше у нас не було інструменту, який би дозволяв нам так легко й ефективно створювати такий тип розширеного аналізу. Успіхів вам у реалізації всіх цих речей у ваших власних моделях. Будь-які коментарі, звичайно, дайте мені знати нижче.

Якщо ви хочете детальніше зануритися в аналіз сценаріїв, обов’язково перегляньте мій курс. Так багато можна дізнатися про цю неймовірну аналітичну техніку в LuckyTemplates.