Wir bei Tableau möchten unsere Kunden begeistern. Manchmal besteht dies darin, dass wir häufig geforderte Funktionen einbauen, etwa das Hinzufügen neuer Datenkonnektoren zur Anpassung an die Marktnachfrage. Manchmal bedeutet dies jedoch auch, auf eine bahnbrechende Idee zu setzen, die sich im Zeitverlauf aus verschiedenen Vorschlägen herausgebildet hat. Wir suchen bei Anwendungsfällen und Kundenanfragen immer nach Mustern. Wenn wir eines finden, haben wir die Gelegenheit, eine elegante Lösung zu konzipieren, die die Fähigkeiten von Tableau umfassend erweitert. Es war keine Einzelanfrage, die direkt zur Schaffung von LOD-Ausdrücken geführt hat, sondern eher die Kombination aus einer engagierten Community und viel Zeit vor Whiteboards.

Eine Einführung in LOD-Ausdrücke finden Sie im ersten und im zweiten Beitrag dieser Reihe. In diesem Beitrag werden wir weitere Beispiele für typische analytische Fragen untersuchen, die alle die Gemeinsamkeit aufweisen, dass wir Daten auf Ebenen aggregieren müssen, die vom Hauptfokus der Visualisierung abweichen. Wie etwa in diesen Fällen:

  1. Welches ist der größte Auftrag eines jeden Vertriebsmitarbeiters und welches ist der Mittelwert dieser Aufträge pro Land?
  2. Wie groß ist die kumulative Anzahl der Neukunden pro Tag und Markt?
  3. Wie groß ist die Differenz zwischen dem bisherigen Gewinn des laufenden Jahres im Vergleich zum Vorjahr in Bezug auf den letzten Tag, an dem die Daten aktualisiert wurden?

Diese Fragen weisen einen klaren Fokus auf, aber sie beziehen sich außerdem auf einen anderen Kontext. *Die Aggregation ist grün und die für die Gruppierung der Aggregation verwendete Dimension ist blau, wie in der Benutzeroberfläche von Tableau.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, sich auf unterschiedliche Detailebenen zu beziehen. Im ersten Beispiel wird eine untergeordnete Detailebene betrachtet, im zweiten Beispiel wird außerhalb der aktuellen Detailebene gesucht und im dritten Beispiel eine Detailebene ausfindig gemacht.

Mittelwert von Maximalwerten
Welches ist der größte Auftrag eines jeden Vertriebsmitarbeiters und welches ist der Mittelwert dieser Aufträge pro Land? In der folgenden Ansicht ist der Mittelwert großer Aufträge in den blauen Ländern hoch und in den orangefarbenen Ländern niedrig. Wir können diese Informationen verwenden, um weitere Detaildaten zu analysieren, und Ausnahmen in den Daten zu finden, die aggregiert wurden.

Um dieses Beispiel zu verallgemeinern, könnten Sie eine ähnliche Technik in jedem beliebigen Szenario anwenden, das die Aggregation einer Aggregation erfordert, etwa die Suche nach einem Mittelwert der Summe, die Summe der Einzelzählungen, die Summe der Summen usw.

Neukundenzugänge
Wie viele Kunden wurden bis heute in den einzelnen Märkten akquiriert? Dies verschafft einen Einblick in die Fähigkeit von Marketing und Vertrieb, Neugeschäft zu generieren. Je steiler die Linie, desto größer ist die Anzahl der Neukundenzugänge. Da die Linie flacher wird, müssen Maßnahmen ergriffen werden, um die Neukundenzugänge zu erhöhen.

Dies ist eine einfache Frage, aber ohne LOD-Ausdrücke wäre die Lösung schwierig, weil die Kunden ihre Einkäufe an mehreren Tagen tätigen. Um diese Frage zu beantworten, müssen wir das erste Kaufdatum eines jeden Kunden ermitteln und dann alle wiederholten Käufe herausfiltern.

Relative Periodenfilter
Eine sehr häufig auftretende Kennzahl zum Analysieren der Leistung in Berichten zum Geschäftsbetrieb sind Ergebnisse im bisherigen Jahres- bzw. Monatsverlauf im Vergleich zum Vorjahr. Das lässt sich einfach mit einem auf heute bezogenen Filter erreichen, aber was geschieht, wenn die Daten wöchentlich aktualisiert werden? Angenommen Ihre letzte Aktualisierung wurde am 1. März durchgeführt, aber das heutige Datum ist der 7. März. Ein Vergleich der Ergebnisse aus dem bisherigen Monatsverlauf würde den Wert für den 1. bis 7. März des Vorjahres mit dem Wert für den 1. März dieses Jahres berücksichtigen. Dies würde sämtliche Alarmglocken aktivieren, obwohl gar kein Grund dafür besteht!

Mit LOD-Ausdrücken lässt sich dieses Problem mit einem Paar geschweifter Klammern lösen.

Wir hoffen, dass diese Blog-Reihe ein Schlaglicht auf einige einfachere Ansätze für Ihre eigenen Anwendungsfälle wirft und Sie zu neuen Wegen inspiriert, Ihre Daten visuell zu erkunden und zu analysieren.

In der nächsten Woche, im vierten und letzten Beitrag, werden wir die 15 besten LOD-Ausdrücke präsentieren.

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