Методи сегментації даних на основі будь-яких показників – розширений DAX

У цьому підручнику описано кілька методів сегментації даних на основі будь-якого показника, який можна легко застосувати до своїх звітів.

Сегментація даних – це унікальний спосіб перегляду ваших даних. Використовуючи цю техніку, ви можете легко розділити свої найвищі та найгірші дані про продажі.

Кілька курсів і доступних для завантаження ресурсів із сегментації доступні в кількохканали вмісту, такі як Форум підтримки та Інтернет-портал. Ви можете легко відформатувати ці ресурси відповідно до даних, які потрібно сегментувати. Ці ресурси доступні, коли ви переходите на певний курс або оновлюєте своє членство.

Перш за все, перейдіть досайт. Тут ви можете поставити різноманітні запитання про LuckyTemplates. Ви також можете шукати весь вміст і курси, доступні на порталі.

Якщо вам подобається шукати вміст, клацніть банер «Як шукати вміст» . 

На сторінці форуму клацніть банер LuckyTemplates Online , щоб переглянути всі навчальні посібники, об’єднані в різні курси. 

Якщо ви хочете шукати щось конкретне, наприклад, сегментацію, просто введіть будь-яку пов’язану роботу, наприклад «сегмент». Після цього ви зможете побачити багато пов’язаних курсів і відео в результатах.

У цьому підручнику я буду використовувати групування та сегментування з файлом Dax. Але, як я вже згадував, вам потрібно оновити своє членство, щоб мати фактичний доступ до будь-яких ресурсів.

Як бачите, є ще багато інших доступних прикладів. Є близько 270 прикладів, які ви можете використати або покращити певним чином. Це просто означає, що ви можете використовувати багато різних методів сегментації даних .

Зміст

• Приклад методів сегментації даних
• Техніка сегментації даних із залученням розмірів і ранжирування
• Висновок

Приклад методів сегментації даних

Після завантаження звіту ви можете переглянути його на робочому столі LuckyTemplates.

Але перед тим, як розпочати підручник, я просто хотів порекомендувати спробувати ці теми, які дійсно можуть візуально покращити вашу сторінку.

Тепер давайте подивимося на звіт про динамічне групування/сегментацію . Як бачите, я встановив групи для Low , Mid і High . У мене також є таблиця, де я встановлюю мінімальні та максимальні значення для сегментації.

На діаграмі «Груповий прибуток маржі» можна побачити, що клієнти згруповані відповідно до їх маржі.

Ви також можете спробувати щось інше та згрупувати клієнтів на основі інших цифр, наприклад прибутку. Для цього просто скопіюйте формулу, а потім змініть порядок параметрів або вхідних даних у ній.

Ще один метод сегментації даних, який ви можете застосувати, — це групування клієнтів на основі їхніх прибутків. Ви також можете сегментувати магазини на основі їхніх продажів або сегментувати продавців за їх ефективністю порівняно з еталонним показником. Ви можете легко застосувати ці методи сегментації даних, які я згадав, використовуючи схожі шаблони.

Перше, що вам потрібно зробити, це просто створити таблицю, яка вказує на групування, а також мінімальні/максимальні значення. 

Якщо ви хочете сегментувати клієнтів або продавців на основі їх продуктивності та бюджету, у вас може бути високий відсоток бюджету порівняно із середнім відсотком перевищення бюджету. Таким чином, важливо вказати діапазони та місце для групувань.

Ви також можете розробити таблицю, яка генерується на основі продуктивності та бюджету. Якщо сума бюджету більша або дорівнює мінімуму та менше або дорівнює максимуму, вона буде включена до групи. Різні продавці завжди входять до однієї відповідної групи діапазонів.

Техніка сегментації даних із залученням розмірів і ранжирування

Завдяки гнучкості LuckyTemplates ще багато чого можна зробити щодо сегментації даних. Наприклад, ви можете повернутися на форум LuckyTemplates і вибрати інший приклад, як-от сегментування параметрів на основі рейтингу.

Якщо ви клацнете відповідне посилання, ви зможете переглянути всі відповідні відео та навчальні посібники. Окремий зразок відео нижче найкраще працює, якщо ви хочете зробити сегментацію на основі рейтингу.

Наведений нижче зразок демонструє групування на основі того, де щось ранжується порівняно з прямим числом, як-от прибуток, дохід або маржа.

Зазначена техніка сегментації даних забезпечує тип аналізу, який недоступний за допомогою необроблених даних . Ця техніка дозволяє глибше аналізувати ключові ідеї.

Крім того, приклад використовує іншу техніку. Він групує міста на основі їх рейтингу з точки зору зміни маржі.

У формулі я використовувавфункції та зробив три сегменти для міської групи.

Якщо рейтинг продажів міста в регіоні перевищує 35, то він належить до групи "Найгірші" . Якщо воно більше 10, це значиться в групі «Добре» . Нарешті, якщо рейтинг продажів у регіоні менше ніж 10, це означає групу «Кращий» .

Швидко подивіться на розташування таблиці Regions всередині таблиці пошуку моделі.

Як ви можете бачити в стовпцях у самій таблиці, я створив рейтинг на основі продажів для всіх різних регіонів і міст. Ви можете переглянути дані для цього в стовпці City Sales Rank .

Крім того, я звернувся до таблиці «Регіони» , щоб отримати стовпець «Загальний обсяг продажів на місто» . Ось як я отримав значення групування в стовпці «Група міст» . Нарешті, я налаштував візуалізацію, щоб легко побачити сегментацію даних на основі конкретних показників.

Висновок

Сподіваємося, лише переглянувши ці два приклади, ви побачите численні способи групування даних. Ви можете скористатися багатьма чудовими ресурсами, які доступні в LuckyTemplates Online і через різні канали вмісту на веб-сайті, зокрема на форумі. Форум LuckyTemplates став центральною частиною взаємодії учасників з нами.

Будь ласка, поставте лайк відео, якщо вам сподобалося це відео та ви дізналися кілька хороших ідей із цього підручника. Сподіваюся, ви також з нетерпінням чекаєте на додатковий вміст незабаром.