パラメーターの例

MicroStrategy ONEから開始 Update 12 ではパラメーターを作成。このトピックには、パラメーターの使用方法の例が記載されています。

より強力なメトリックオブジェクトセレクターを構築
仮定の分析
時間のトランスフォーメーションとデータの比較

より強力なメトリックオブジェクトセレクターを構築

オプションの固定リストを提供する MetricP という値パラメーターを定義します。このリストは、利用可能なメトリックオブジェクトまたは提供予定のオプションに基づいて入力する必要があります。選択は、特定のメトリックオブジェクトに限定されず、式にも対応します。また、リストの各項目の表示文字列がユーザーの基本設定と一致していることを確認します。

次の式を使用した派生メトリックを作成しました。パラメーターでのユーザーの選択に基づいて、 MicroStrategy は異なるメトリックまたは式を返します。

コピー

Case(
(MetricP="Basket"), [Average Basket], 
(MetricP="Trans Per Hour"), [Average Transactions/Hour], 
(MetricP="Units Per Trans"), [Average Units/Transaction], 
(MetricP="Units Per Hour"), ([Average Units/Transaction]*[Average Transactions/Hour]), 
0)

派生メトリックをグリッドまたはビジュアリゼーションに追加し、新しく作成した MetricP パラメーターに基づいてパラメーターセレクターを確立します。このセレクターは基本的にメトリックオブジェクトセレクターとして機能しますが、機能が強化されています。たとえば、MetricP = "1 時間あたりのユニット" の場合、新しく作成された派生メトリックの戻り値は次のとおりです。

[Average Units/Transaction] *[Average Transactions/Hour]

これは、2 つのメトリックの掛け合わせです。MicroStrategyエンジンと互換性のある演算式であれば、ここで使用できることに留意してください。

仮定の分析

If 分析を実行する方法は複数あります。1 つの方法は、値パラメーターを作成し、それを使用してメトリックを掛け合わせたものです [Cost] * [Cost Parameter]ここで、コストパラメーターは 0.5 から 1.5 の数字です。

以下の if 分析の例を確認してください:

売上分析
モーゲージ計算

売上分析

また、WHA 分析を利用すれば、より詳細なレベルの制御を追加することもできます。さまざまなタイプの販売場所 (オンライン、マージン、スタンドアロン、スパークライン) を基に売上分析を実行してみましょう。

4 つの値パラメーターを作成します。そのうちの 1 つは次のようなものです:

式を含む派生メトリックを作成します。この if メトリックの合計を計算する場合はメトリックオプション > 手動 > ベースから集計。

コピー

Case(
([STORE TYPE]@ID="E-Commerce"), ([TOTAL SALES]*EC), 
([STORE TYPE]@ID="Mall"), ([TOTAL SALES]*Mall), 
([STORE TYPE]@ID="Standalone"), ([TOTAL SALES]*Standalone), 
([STORE TYPE]@ID="Strip Mall"), ([TOTAL SALES]*StripM), 
[TOTAL SALES])

4 つのパラメーターの選択を確立します。次に、売上メトリックをグリッドに追加し、if 分析を開始します。

モーゲージ計算

モーゲージ計算機を使用して、仮定分析でパラメーターを使用する機能を示します。

次のパラメーターを作成します:

利益年率。

プリンシパルクレジットの元本。

ロード期間 (月)ロード期間の月数。
毎月の支払の計算式は次のとおりです。
注意: iは年率ではなく、定期的 (毎月) です。したがって、年率の 12 分の 1 ですこれを使用して、毎月の支払派生メトリックを作成します。
コピー
```
Principal/((Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])-1)/(([Interest Rate]/12)*Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])))
```
KPI ビジュアリゼーションを作成して、毎月の支払を表示します。ユーザーは、毎月の支払を計算するために、元本、ロード期間、年率を設定できます。
毎月の支払はパラメーターに基づいて計算されますが、ユーザーはこの方法を使用して、ウェアハウスデータに基づいた毎月の支払を計算することもできます。ユーザーが元本情報を含むデータセットを持っている場合は、次の式を使用して、毎月の支払 1 として別のデータマートを作成できます。
コピー
```
[Loan Principal]/((Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])-1)/(([Interest Rate]/12)*Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])))
```
[Loan Principal] はデータセットのメトリックです。
ウェアハウスから得られる金融元本データを使用して、興味と金融期間の変更に基づいた可能性分析を実行できるようになりました。

時間のトランスフォーメーションとデータの比較

パラメーターセレクターを細かく調整することで、特定の条件付きメトリックの値のみに影響を与えることができます。この精度により、セレクターはグリッド全体に影響を与えるのではなく、グリッド内の1つのメトリック列でのみ値を変更できます。このターゲット機能により、時間のトランスフォーメーションやデータ比較などのタスクを簡単に実行できます。