Нормалізація даних у LuckyTemplates для результатів за різні дні

Цей підручник випливає з іншого запитання напро нормалізацію даних . Техніки, яким я вас навчу, будуть важливими для усунення аномалій , які можуть ускладнити аналіз даних . Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Іноді під час аналізу в LuckyTemplates вам може знадобитися врахувати розпродажі на вихідні чи державні свята з різних країн. Проблема полягає в тому, що це державне свято для певної країни, але не для інших країн. Буде важко нормалізувати ці дані про продажі під час звітування, враховуючи різні дні в країнах. Ось де в гру вступають методи нормалізації даних .

Мета полягає в тому, щоб отримати всі різні продажі та розмістити їх у фактичні робочі дні країни, яка звітує.

Це досить унікальний приклад техніки аналізу часу в LuckyTemplates. Тим не менш, це дуже корисно, якщо ви маєте справу з певним сценарієм, пов’язаним із обмеженими даними або відсутністю даних у вашій необробленій інформації.

Зміст

• Зразок нормалізації даних для продажів у різні дні
• Розробка розпродажів не у вихідні дні
• Створення кумулятивного підсумку
• Висновок

Зразок нормалізації даних для продажів у різні дні

Найважливіша річ, яку я хочу розглянути в цьому підручнику, це способи запису деякої логіки у вашій формулі, щоб змінити позицію звітного дня або результатів у певний день.

Давайте подивимося на цю таблицю і зосередимося на прикладі. Якщо ви працюєте з чимось подібним, де вам потрібно переносити результати з одного дня на інший, цей підручник допоможе.

У звіті ви можете побачити дату, а також який це день у стовпцях Date і DaysOfWeekName . Ви також зможете переглянути загальну кількість продажів за певний день у стовпці «Загальні продажі» .

Тепер я розробив логіку переміщення даних про продажі за суботу та неділю в дані про продажі за понеділок . Це тому, що я хочу зареєструвати ці розпродажі у вихідні дні як розпродажі в робочі дні (з понеділка по п’ятницю). Ви можете переглянути оновлені дані про продажі в стовпці «Загальний обсяг продажів у невихідні дні» нижче.

Крім того, я хотів, щоб ця таблиця була динамічною, тому я додав селектор даних, у якому ви можете легко змінити часові рамки даних про продажі. Після вибору відповідного періоду часу дані в стовпці «Загальні продажі, не вихідні дні» оновлюються автоматично.

Крім того, я хочу розглянути деякі інші обчислення, такі як кумулятивні підсумки, ковзні середні тощо. Як бачите, я додав сукупний загальний кориг. і стовпці "Сукупні продажі" . Мені просто довелося дещо переставити речі та вдатися до деяких розрахунків DAX, щоб розгадати ці дуже конкретні ідеї.

Розробка розпродажів не у вихідні дні

Тепер я покажу вам, як розрахувати та налаштувати розрахунок для загального обсягу продажів за межі вихідних. Це ключова річ для цього підручника з нормалізації даних.

У мене є пара змінних () тут для розрахунку Weekend Check і WorkdayCheck . Те, що я роблю тут, — це визначити, які з них у конкретному контексті є вихідними, а які — понеділками.

Повертаючись до своєї таблиці дат, я створив стовпець типу дня , використовуючи дуже просту логіку. Отже, якщо день не субота чи неділя, я називатиму його робочим днем . Якщо це субота (6) або неділя (0), я називатиму це вихідним .

Тепер, після першої частини формули, я обговорю цю частину.

Отже, якщо WeekendCheck має значення true, тобто це вихідні, то для результатів буде встановлено значення порожнє. Потім, якщо WorkdayCheck дорівнює false або якщо вибране значення дорівнює понеділку є false, повертається загальний обсяг продажів .

Якщо WorkdayCheck істинний, тобто це понеділок, я збираюся запустити цю логіку тут.

Ця частина є комбінацієюіфункції. По-перше, він отримає суму загальних продажів за понеділок, а також продажів у вихідні. Функція FILTER перегляне всі дати та поверне лише ті дати, які більші за поточну дату, відняту на три.

По суті, я просто переношу загальні продажі з суботи та неділі на понеділок, використовуючи комбінацію методів, як-отоператори та різні функції. Ось як працює нормалізація даних для цього типу аналізу.

Ця ж техніка буде дуже корисною, коли ви працюєте у свята або щось подібне. Вам просто потрібно змінити деякі речі тут, як-от HolidayChecks замість WeekendChecks. Тим не менш, це схожа логіка, і ви завжди можете застосувати це рішення до цих сценаріїв.

Створення кумулятивного підсумку

Наступне, чому я хочу вас навчити, це створення кумулятивної суми загальних продажів і загальних продажів не у вихідні дні.

Одна річ, яку ви зможете помітити, полягає в тому, що сукупні загальні дані за вихідні дні в цьому стовпці завжди будуть рівною лінією, оскільки там фактично немає даних, незалежно від того, який ваш часовий проміжок.

У зв’язку з цим я створив візуалізацію, яка порівнює кумулятивне загальне коригування з кумулятивними продажами.

Це ще один цікавий прийом, який ви можете використовувати протягом кількох днів під час нормалізації своїх даних. Давайте розглянемо формулу нижче.

По-перше, я створив коригувальну таблицю продажів, повторно створивши стовпці «Дата » та «Загальний обсяг продажів у невихідні дні» за допомогоюфункція.

Після цього я додавфункція. Як ви бачите, таблицю коригування продажів розміщено всередині функції FILTER . Замість того, щоб переглядати всі дати, я розмістив скориговані загальні продажі в неробочі дні. Нарешті, використовуючи SUMX , він повторюватиме кожен день і визначатиме дату, меншу або дорівнює максимальній даті. Потім буде підраховано стовпці для нормалізованих продажів .

Цей метод нормалізації даних дуже зручний, коли ви працюєте в кількох країнах. Як бачите, це дійсно ефективний спосіб нормалізувати продажі в усіх різних регіонах у звіті.

Висновок

У підручнику я згадав багато корисних технік, які дозволять вам виконувати деякі  унікальні фрагменти аналізу, пов’язані з часом, у LuckyTemplates. Я пройшов через кілька різних функцій DAX, таких якфункції, деякі табличні функції  та інші прості фільтри зфункція.

Якщо ви хочете дізнатися більше про різноманітні методи аналізу часу в LuckyTemplates, я рекомендую переглянути наш модуль курсу в LuckyTemplates онлайн, який спеціально призначений для цих типів аналізу.

Приємної роботи над цим детальним відео.