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.
У цьому підручнику я покажу вам, як можна накласти кілька аналізів або сценаріїв типу «Що, якщо» в LuckyTemplates один на одного. Якщо ви ефективно користуєтеся цією технікою, ваші аналітичні результати завищуються. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.
Як ви, мабуть, знаєте, я великий популяризатор аналізу сценаріїв у LuckyTemplates.
Аналіз сценаріїв — це дивовижна аналітична техніка, яку можна використовувати в LuckyTemplates і яка фактично дозволяє передбачити, що може статися в майбутньому.
Я покажу вам, як вам потрібно структурувати свої формули DAX, щоб вони добре працювали, і як ви можете зрештою візуалізувати та поєднати це з іншими шаблонами формул DAX, щоб дійсно покращити інформацію, яку ви демонструєте своїм споживачам, менеджерам, або вашим командам.
Це справді дивовижна аналітична техніка для використання в LuckyTemplates.
Ми створюємо нашу модель, а потім накладаємо сценарії один на одного. Ми також налаштуємо деякі візуалізації, які дадуть нам зрозуміти, як результати насправді вплинуть на ефективність.
Зміст
Як поєднати кілька сценаріїв
Спочатку ми перевіряємо наші розрахунки. Це ключовий момент для досягнення цієї багатошаровості сценаріїв. Вам дійсно потрібно дуже добре розуміти ітератори . Добре вивчіть оператори, тому що нам потрібно шокувати окремі змінні всередині ітераційної функції.
Ми починаємо з загального обсягу продажів . Якщо ми хочемо шокувати або поставити сценарій над попитом, тоді нам потрібно скоригувати куплену кількість . Якщо ми хочемо розмістити сценарій над ціною, можливо, збільшити або зменшити, тоді ми коригуємо змінну Ціна за одиницю тут. І ми робимо те саме для Cost .
Отримавши ці формули, ми зможемо отримати прибутки за сценарієм . Це може здатися трохи складнішим, але насправді це не так. Ми просто вводимо ці кілька рівнів сценаріїв.
Прибуток тут буде отримано від загальних продажів і загальних витрат . У цьому випадку ми збираємося збільшити попит на будь-яку змінну, яку ми туди вставимо. Потім ми збільшимо ціну за будь-яким сценарієм, який ми там накладаємо.
З боку витрат ми збираємося збільшити попит . Очевидно, що має бути те саме, якщо ми продаємо більше. Ми не тільки збільшуємо попит, але й збільшуємо попит з боку витрат. Потім ми розглянемо нашу загальну вартість , а потім шокуємо її зміною вартості .
Ми також могли б зробити це зрозумілішим, використовуючи подібні описові коментарі в наших розрахунках.
Тепер, коли ми це зробили, кожен окремий елемент, який ми вводимо сюди, змінить обчислення, які він виконує в певному рядку . Таким чином ми отримуємо різні результати кожного дня.
Звідси нам потрібна інша візуалізація для отримання додаткової інформації, де ми можемо вибрати будь-який часовий проміжок і побачити, як ці шари сценаріїв впливають на наші результати . Але щодня це виглядає не дуже добре, оскільки надто зайнято. Найкращий спосіб зробити це – кумулятивно .
Використання кумулятивного шаблону
Ми використовуємо шаблон сукупного підсумку , а потім просто вводимо початковий розрахунок, який ми зробили. Ми просуваємо розрахунок прибутку за сценарієм до року, оскільки це лише історична інформація в налаштованому прикладі. Ми робимо це за допомогою, як такий у прогнозних прибутках і бюджетних прибутках.
Потім ми поміщаємо їх у шаблон сукупного підсумку.
Це фактично представляє набагато кращий динамічний спосіб того, як зміна будь-якого з цих елементів може вплинути на наші загальні результати.
З цієї візуалізації ми можемо отримати багато справді чудових ідей. Ми також можемо змінити цю таблицю на те, що, на нашу думку, є набагато кращим для перегляду результатів.
Саме так швидко ви можете запустити ці сценарії для всіх ваших результатів.
Висновок
Іноді показу певного сценарію у звітах і шокування одним елементом недостатньо. Ось чому ми повинні мати кілька рівнів цих сценаріїв і інтегрувати їх у наші формули.
Коли це буде зроблено, ми повинні з’ясувати, яка візуалізація найкраща для наших звітів. Кумулятивні загальні показники дійсно чудові, особливо в такому сценарії.
Якщо ви зможете розібратися в деяких більш просунутих концепціях, які я розглядаю, і показати вам, як їх реалізувати, тоді ви створите дуже якісний аналіз і зможете продемонструвати його дійсно ефективним способом у.
Все найкраще!
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.