Модель даних LuckyTemplates для розширеного аналізу сценаріїв за допомогою DAX

Я хочу показати тут, наскільки LuckyTemplates є неймовірним аналітичним інструментом. Я навчу вас, як розробити модель даних LuckyTemplates для розширеного аналізу сценаріїв . Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

За допомогою LuckyTemplates ми можемо досягти стільки, про що ми ніколи не думали.

Розробка логіки аналізу сценаріїв у моделі даних LuckyTemplates, мабуть, є моєю улюбленою технікою, головним чином тому, що вона може бути дуже цінною для бізнесу.

Замість того, щоб просто озиратися назад і звітувати про історичну інформацію, те, що ми можемо зробити за допомогою аналізу сценаріїв, – це майже передбачити майбутнє . Ми можемо застосувати важелі в наших показниках і даних і побачити, як це вплине на кінцеві результати. Можливості стають нескінченними!

Майже будь-який набір даних, який досліджує інформацію в часі, може використовувати цю техніку або одну з форм технік, які ми розглянемо в цьому посібнику. Ми також розглянемо розгалуження міри , як використовувати таблиці параметрів , як вставляти змінні в міри та багато іншого.

Зміст

• Зразок аналізу сценарію: вплив зміни ціни
• Загальні продажі за допомогою SUM проти загальних продажів за допомогою SUMX
• Створення допоміжної таблиці для відображення відсотка зміни ціни
• Збір вибраного відсотка зміни ціни
• Показано весь вплив вибраних продуктів на продажі
• Показ продажів вибраних продуктів
• Розробка основного розрахунку
• Розгалуження на більше заходів для отримання більшої інформації
• Створення переконливих візуалізацій для демонстрації результатів
• Висновок

Зразок аналізу сценарію: вплив зміни ціни

У цьому посібнику ми збираємося проаналізувати вплив змін цін на наш загальний дохід. Ми створимо нашу модель, шокуємо ціни на певні продукти, а потім побачимо її вплив на весь наш портфель продажів.

У нашій моделі даних ми маємо клієнтів, продукти, регіони, дати та продажі.

У нашій таблиці продажів, яка є таблицею фактів, ми маємо тут ціну за одиницю.

Нам потрібно виділити цю ціну за одиницю, яка дає нам загальний дохід, і якось шокувати її сценарієм . Наприклад, ми хочемо підвищити наші ціни на 10% або 20% і хочемо побачити вплив зміни ціни.

Загальні продажі за допомогою SUM проти загальних продажів за допомогою SUMX

По-перше, ми розглянемо наш ключовий показник під назвою Загальні продажі . 

Це простий показник, який просто підсумовує стовпець «Загальний дохід» , і його недостатньо для проведення цього аналізу . Загальний дохід уже врахував цю ціну за одиницю. Отже, нам потрібно розрахувати загальний дохід, але використовувати кількість замовлення та ціну за одиницю , і ми можемо зробити це за допомогою .

Ця формула проходить через таблицю продажів . Для кожного рядка в таблиці Sales він множить кількість замовлення на ціну за одиницю для кожного рядка. Ми поміщаємо це в таблицю з датами, і бачимо, що отримуємо точно той самий результат, але він обчислюється по-іншому.

Ця формула загального обсягу продажів SUMX – це те, де ми будуватимемо наші сценарії, оскільки ми можемо виділити ціну за одиницю і тепер можемо шокувати її. Наступне, що нам потрібно, це відсоткова зміна ціни, якої немає в нашій моделі даних, тому ми повинні її створити.

Створення допоміжної таблиці для відображення відсотка зміни ціни

Щоб створити нову таблицю, в якій будуть відображатися зміни цін, переходимо Введіть дані і заповнюємо стовпці.

Ми вводимо бажані зміни ціни, наприклад 2%, 5%, 10% тощо.

Щойно ми його завантажимо, для нас буде створено таблицю, але ця таблиця не має жодного відношення до нашої моделі даних.

Потім ми обов’язково форматуємо це у відсотки.

Тепер, коли у нас є цей опорний стіл, ми можемо принести його та перетворити на слайсер.

Це дає нам змогу вибрати, яку зміну ціни ми хочемо запустити та провести аналіз. Потім нам потрібно буде створити міру, яка збиратиме відсоток зміни ціни, вибраний у зрізі.

Збір вибраного відсотка зміни ціни

У цій формулі ( Зміна ціни / Сценарій ціноутворення ), яка збиратиме вибраний відсоток зміни ціни, ми використаємоз нашою зміною ціни . Потім, с, він дорівнюватиме відсотку зміни ціни . Якщо ні, це буде нуль (0) змін.

Завдяки цій мірі ми тепер отримуємо зміну ціни на основі вибору. 

Коли ми нічого не вибираємо, відображається 0%, так що це чудово. Помилки немає.

Тепер ми можемо інтегрувати це в наші розрахунки.

Ми перетягуємо це й отримуємо цей динамічний сценарій продажів на основі відсоткової зміни.

Якщо нічого не вибрано, все буде точно так само.

Показано весь вплив вибраних продуктів на продажі

Однак тут є певна проблема. Наприклад, коли ми вибираємо три з цих продуктів, це впливає на все. Увесь контекст змінився, і тепер ми бачимо сценарні продажі лише для цих трьох продуктів.

У цьому аналізі ми хочемо побачити вплив на всі наші продажі лише на основі зміни цін на певні продукти. Таким чином, незалежно від зробленого вибору, ми хочемо отримати результати в нашому загальному обсязі продажів, які не змінюються залежно від вибору.

Для цього ми створимо інший показник і назвемо його «Усі продажі» . Ми будемо використовуватидо нашого Загального обсягу продажів , тому ми все ще обчислюємо загальний обсяг продажів, але перейдемо до Продуктів .

Ми перетягуємо це в нашу таблицю, і якщо вибираємо продукт, результати Загальних продажів залишаються незмінними, які відображаються в стовпці «Усі продажі».

Показ продажів вибраних продуктів

Крім того, ми хочемо визначити загальний обсяг продажів будь-якого продукту або продуктів, які ми виберемо . У цьому випадку ми створимо окремий розрахунок, щоб переконатися, що в наших обчисленнях немає проблем. Ми можемо мати додатковий слайсер, але він може налаштувати обчислення. Ми хочемо переконатися, що фільтри ввімкнено або вимкнуто правильний вибір. 

Ось як ми пишемо міру або формулу.

Ми знову використовуємо CALCULATE Total Sales . Далі перейдіть до Продукти . Якщо ми розмістимо це в нашій таблиці, ми побачимо, що коли ми вибираємо продукт, він дає нам продажі лише для цього конкретного вибору.

Розробка основного розрахунку

Тепер ми можемо створити головний розрахунок, щоб завершити аналіз. Ми використаємо наші існуючі ключові показники для побудови цього розрахунку.

Отже, ми починаємо з усіх продажів і віднімаємо вибрані продажі , тобто продажі, які не впливають на них. Потім ми знову додаємо Scenario Sales .

Якщо жоден продукт не вибрано, зміни в наших вибраних сценаріях продажів будуть точно такими ж, як наші сценарії продажів.

Але якщо ми вибираємо деякі продукти, результати продажів за вибраним сценарієм відрізняються, оскільки формула продажів за вибраним сценарієм обчислює весь портфель шляхом збільшення вибраних продуктів на вибраний відсоток.

Розгалуження на більше заходів для отримання більшої інформації

Від цього ми можемо піти ще далі. Ми можемо мати фактичні показники проти сценаріїв , де ми віднімаємо всі продажі від продажів за вибраним сценарієм .

Отже, якщо ми можемо додати це в таблицю, ми зможемо побачити додатковий дохід за день, якого ми потенційно могли б отримати, підвищивши ціну на 10%.

Ми також можемо додати інший часовий проміжок, якщо, наприклад, хочемо переглянути лише певний рік.

Крім того, ми могли б подивитися на відсоткову зміну наших фактичних показників порівняно зі сценаріями . Ми можемо отримати це шляхом ділення (за допомогоюфактичні показники проти сценаріїв за всіма продажами, а потім ми розмістимо нуль як альтернативний результат.

Якщо продукт не вибрано, буде вибрано сценарій ціноутворення, який у цьому випадку становить 10%.

Але коли ми вибираємо, наприклад, ці продукти, результати відрізняються, оскільки ми лише підвищуємо ціну на ці три продукти.

Створення переконливих візуалізацій для демонстрації результатів

Тепер, коли ми закінчили з нашими обчисленнями, ми можемо налаштувати деякі візуалізації, щоб це виглядало більш переконливо. Ми додамо кілька кольорів, щоб зробити його візуально привабливішим.

Ми також можемо додати деякі мітки даних. 

З такою візуалізацією ми можемо динамічно шокувати будь-який з наших продуктів будь-якою зміною ціни, яка є у нашому слайсері.

Можливо, ми також захочемо додати ще одну картку, яка дасть нам підсумковий показник.

Так, наприклад, ми хочемо підвищити ціну на 20% наших чотирьох найкращих продуктів, результати в наших візуалізаціях динамічно змінюватимуться, коли ми виберемо зміну ціни та продукти.

Ось як ми створюємо модель даних LuckyTemplates спеціально для розширеного аналізу сценаріїв.

Висновок

Це досить просунуто, але дуже досяжно. Це вимагає багато практики, а також змушує вас зосередитися на своїх даних. Це змушує вас добре подумати про те, яку інформацію ви хочете перевірити щодо майбутніх результатів. Спробуйте визначити змінні, що містяться у ваших наборах даних або обчисленнях, якими ви можете «шокувати» або налаштувати, щоб перевірити їхній вплив на вашу основну ефективність.

Я настійно рекомендую цю техніку розробки моделі даних LuckyTemplates. Обов’язково спробуйте включити це у свої моделі, щоб закріпити концепції у своїй свідомості та просунути їх ще далі.

Удачі в цьому!

***** Вивчаєте LuckyTemplates? *****