A Northwind adatbázis elemzése
Ebben a riportban a Northwind adatbázis adatait elemeztem. Az adatokat Sql-ből olvastam be. A teljes adatbázist beolvastam, nem használtam itt most Sql lekérdezést. (Ezt majd egy következő projektben).
Az adatokat először itt is a Power Querybe töltöttem be, itt néhány oszlopot vettem csak, más átalakítást nem találtam szükségesnek. Egy Calendar táblát hoztam még létre, ahol 1996-1998-ig adtam meg az éveket, mert ennyi volt a Northwind adatbázisba. Ezt hozzákapcsoltam a Orders táblához a Date és Orderdate oszlopokon keresztül, valamint megnéztem és ellenőriztem a többi kapcsolatot a táblák között.
Az adatmodel az alábbiak szerint néz ki.
Page1
A riport első oldalára a főbb számokat tettem ki, mint az Összes eladás (Total Sales), a termékek száma (NumberOfProducts), a szállítók száma(NumberOfSuppliers). Ezeket egyszerű kalkulációkkal számoltam ki. A Total Sales kiszámításához a SUMX függvényt használtam mert a soronkénti összegeket akartam kiszámolni, ahol pedig a számosságot akartam kiszámolni ott a Distinctcount függvényt, mivel az egyedi értékeket akartam meghatározni.
A riport bal oldalára tettem néhány szűrőt, amivel országra, városra lehet leszűrni, illetve az Employee Name-re. Ezek alapján módosul a TotalSales, illetve a Total Sales-t még különböző dimenziók alapján ábrázoltam. Egy Line Charton az időbeli változást, egy Donut Charton a kategória nevek alapján. Egy Clustered bar charton Termékeket ábrázoltam, ahol az eladás alapján a TOP10 terméket jelenítettem meg, ráadásul alkalmaztam feltételes formázást is, ahol formátum stílusa egy gradiens, és a színek a legalacsonyabb értéktől a legmagasabbig változik.
A cím alá tettem még egy Card-ot, ahová szöveg asszerint változik, hogy milyen országot választunk ki a szűrőben, illetve, ha csak egy City-t választunk akkor is megmutatja, hogy az milyen országban van.
Page2
A riport második oldala tartalmaz egy mátrix táblázatot, amiben a részletes adatok tekinthetők meg, amiben néhány időelemzési függvény kalkulációt használtam.
Az első oszlop a dátumot tartalamazz év/év periódus vagyis havi lebontásban, a + jelekre kattintva a hónapok is megjelennek. A második oszlop a Total Sales adatokat. A következő oszlop (ElozoHo) az előző hónap adatait tartalmazza, ehhez a Calculate függvényt és azon belül a DateAdd függvényt használtam.
A következő oszlop (HaviValtozas) a havi változást mutatja, ott egy egyszerű kivonás van, de a IF függvénybe téve, úgy hogy ha üres (Blank) a Total Sales, akkor üres (Blank) legyen az érték az oszlopban.
A következő oszlop (SPLY) az előző évi adatokat mutatja, vagyis pl. 1997 P07-nél azaz júliusnál az 1996 P07 adatát tartalmazza, így az előző év adatát össze lehet hasonlítani, ehhez a Sameperiodlastyear függvényt használtam.
A következő oszlop (Abszvaltozas) az abszolút változást mutatja, ami a teljes eladás a Total Sales és a előző évi adatok (SPLY) különbsége. Ezt százalékosan mutatja a következő oszlop (SPLYREL). Itt hogy ne legyenek 0 és -100 százalékok, ami abból adódna, hogy nincs érték a Total Sales oszlopban vagy a SPLY oszlopban, az osztást, amit a Divide függvénnyel végeztem, egy IF függvénybe tettem be, illetve az OR függvényt is használtam, hogy a megfelelő eredményeket kapjam.
A következő oszlop (YearToDate)a folyó évi értékeket mutatja, vagyis görgeti a számokat, tehát januárban a januári, februárban a január+februári és így tovább egészen decemberig, majd újraindul. Ehhez a Datesytd függvényt alkalmaztam.
Az utolsó oszlop (ElozoEvYTDSales) pedig az előző év folyó évi értékeit mutatja, amivel szintén összehasonlíthatóak az előző év értékeihez az idei év értékei.
Ezt az utolsó 2 oszlopot, ahol a folyóévi értékek vannak egy Line Charton is ábrázoltam az idő, az év periódus függvényében. Az összehasonlítás nem teljes mert az 1996-ban és az 1998-ban se teljes adatok vannak, (az általam használt adatbázisban az Orders táblában lévő Orderdate oszlop 1996.07.04-től indul és 1998.05.06 az utolsó adat) de mindenesetre érdekes lehet megnézni.
Ezen az oldalon még szűrőnek betettem az éveket, valamint a kategórianeveket, továbbá egy Treemap-re a Szállítólat (Shippers), így ez alapján is lehet szűrni a kalkulációkra.
Page3
A harmadik oldalon a Parameter-t alkalmaztam. Létrehoztam egy új paramétert, ami által egy tábla jött létre, és itt 0-20-ig határoztam meg az értékeket. A termékeket egy Pie Charton és egy Donut Charton ábrázoltam és asszerint változik a számuk, hogy mit jelölök ki a csúszkán. Ehhez egy kalkulációt készítettem, melyben változót is használtam valamint a RankX függvényt. Ha 0-át, akkor az összeset megmutatja, ám ez eléggé átláthatatlan, ezért lehet mondjuk csak 5-öt, 10-et, vagy végül 20 terméket kiválasztani a csúszkával, ami még átlátható, ezért is lehet hasznos ez a paraméter elem.
Még nyilván sok mindent lehetne ábrázolni, elemezni, ezt még itt vagy más projektben mutatom be.
A Page-k között alul tudsz lapozni, ahol < 1 of 3 > van, ott a nyílra kattintva.