Труба в R: підключення функцій за допомогою Dplyr
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
Щойно ви все більше й більше засвоюєте розширені формули DAX, ви побачите, що світ аналітичних можливостей для вас незмірно розширюється. У цьому прикладі я покажу вам, наскільки. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.
У цьому дописі в блозі я збираюся дослідити відносно просунуту логіку DAX, а потім побудувати її, поєднавши початковий обчислення з іншим. Ця публікація в блозі слідує за наявним відео, яке дало нам змогу групувати наших клієнтів за їхнім рейтингом продажів .
Це наштовхнуло мене на думку, що ще ми можемо отримати з цієї інформації. Я зрозумів, що було б цікаво, якби ми подивилися на це з точки зору відсотків, а не загальної перспективи.
Наприклад, якщо один рік ви робите 20% своїх продажів від 5 найпопулярніших клієнтів, а наступного року ви робите лише 5%. З маркетингової точки зору ви хочете зрозуміти, чому це відбувається, і вжити заходів, щоб збільшити цей в��дсоток.
Зміст
Визначення динамічного рейтингу для групи клієнтів
Давайте спочатку розглянемо, як ми згрупували цих клієнтів. Ми створили показник і назвали його Продажі клієнтів за групою за цією формулою:
По суті, те, що ми робили, — це динамічно ранжувати протягом кожного року кількість продажів на кожного клієнта за допомогою. Ми згрупували їх у три групи: 5 найкращих, 5-20 найкращих і потім решта.
Але тепер ми хочемо визначити відсоток цих сум у загальних продажах. Отже, ми хочемо побачити всі ці числа у відсотках, щоб ми могли побачити, чи відбувається зміна у відсотках з часом.
Це не надто важко зробити з того місця, де ми зараз. Якщо ви переглянули попередню публікацію в блозі чи відео та зрозуміли це, то це буде шматком пирога.
Щоб отримати ці результати у відсотках, нам потрібно попрацювати, як отримати числа в рядку «Загальний результат» до чисел у Топ-5, рейтингу з 5 по 20 і в решті. Наприклад, 5 наших найкращих клієнтів заробили нам 4 988 170,10 доларів США в 2014 році, які потрібно розділити на нашу загальну суму в 35 040 899,50 доларів США, щоб отримати відсоток.
Перше, що потрібно зробити, це скопіювати та відтворити таблицю на полотні, а потім розробити міру, яка дозволить отримати 35 мільйонів загальних продажів у цьому контексті.
Як ви бачите, ми переглянули загальний обсяг продажів усередині функції CALCULATE, а потім змінили контекст за допомогою досить просунутої.
Загальні продажі та таблиці груп клієнтів
Загальний обсяг продажів сам по собі не має жодного відношення до таблиці Групи клієнтів, яку ми створили в попередній публікації блогу. Між ними немає абсолютно ніякого зв’язку.
Отже, якщо ми спробуємо відфільтрувати Загальні продажі за таблицею Групи клієнтів, нічого не станеться. Але подивіться, що станеться, коли ми перенесемо це в таблицю.
Існує фільтр, який розміщується в стовпцях 2014, 2015 і 2016; тому ми отримуємо підсумок у кожній окремій ітерації таблиці груп. Однак параметр Групи не фільтрується, оскільки вони не підключені до моделі даних. Отже, ми маємо два ключові елементи для цього аналізу.
Визначення відсотка продажів клієнтів за групою ранжування
Наступним кроком є створення нового показника або використання наявного показника та названня його % продажів клієнтів на групу. Ми розділимо продажі клієнтів за групою на загальні продажі, використовуючи 0 як мій альтернативний результат.
Очевидно, нам потрібно буде відформатувати це та змінити на відсотки.
Останній крок — взяти цей показник і помістити його в таблицю, щоб побачити відсоток. Схоже, він обчислює правильний результат, оскільки ми отримуємо 100% для всіх підсумків. Як ви бачите, це надзвичайно крута техніка, побудована на основі існуючої техніки, яку ми використовували раніше.
Візуалізація даних
Як завершальний штрих, ви можете помістити це у візуалізацію, особливо якщо ви збираєтеся показати більше трьох років, які я проілюстрував у цій таблиці. Існує кілька різних способів, якими ви можете розділити цю інформацію, наприклад, за допомогою цієї лінійної діаграми:
Або, якщо ви віддаєте перевагу, замість цього ми можемо використовувати діаграму з площами:
Ось і все: тепер ми динамічно підрахували, звідки надходять наші продажі та з яких груп рейтингу вони надходять у часі.
Це справді потужна передова аналітична робота DAX, яка дає чудову інформацію. У багатьох ситуаціях чітке розуміння складу ваших атрибутів є ключовим для прийняття рішень і управління ризиками. Я думаю про такі ситуації, як банківські кредитні книжки, страхове покриття, розподіл продажів та багато інших. Використовуючи комбінацію цих методів, ви можете досить ефективно розкопати цю інформацію.
Висновок
Існує багато елементів, які беруть участь у об’єднанні цього типу розрахунку. Якщо ви тільки починаєте працювати з DAX, перегляньте мої онлайн-курси, щоб добре зрозуміти, з чого почати і чого ви можете досягти на додаток до цього. Поєднання методів відкриває цілий світ можливостей, які ви можете використовувати знову і знову в багатьох моделях.
Ключ до розуміння того, як перенести це на власні моделі, полягає в тому, щоб подумати про вимір або атрибут, які ви хочете детальніше охопити, як-от клієнти, регіони чи продукти. Потім вам доведеться повторити цей атрибут у вашій мірі. Іноді вам навіть може знадобитися допоміжна таблиця, щоб створити цю логіку для проходження.
Удачі з цим. Якщо у вас є запитання чи відгуки, напишіть мені про це в коментарях нижче.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
RANKX від LuckyTemplates дозволяє повернути рейтинг певного числа в кожному рядку таблиці, який є частиною списку чисел.
Дізнайтеся, як розібрати файл PBIX, щоб витягти теми та зображення LuckyTemplates із фону та використовувати їх для створення звіту!
Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня
Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися
Дізнайтеся, як інсталювати мову програмування Python у LuckyTemplates і як використовувати її інструменти для написання кодів і відображення візуальних елементів.
Дізнайтеся, як обчислювати динамічну маржу прибутку за допомогою LuckyTemplates і як ви можете отримати більше інформації, глибше досліджуючи результати.
Дізнайтеся, як правильно сортувати поля зі стовпців розширеної таблиці дат. Це хороша стратегія для складних полів.
У цій статті я поясню, як знайти найпопулярніші продукти для регіону за допомогою обчислень DAX у LuckyTemplates, включаючи функції TOPN і CALCULATE.
Дізнайтеся, як використовувати вимірювання сміття для позначок низької потужності, які ви хочете ефективно включити у свою модель даних.