매개 변수 예

에서 시작 MicroStrategy ONE 업데이트 12에서는 다음을 수행할 수 있습니다. 매개변수 생성. 이 항목에는 매개변수 사용 방법에 대한 예가 포함되어 있습니다.

• 더욱 강력한 지표 개체 선택기 구축

• What-If 분석

• 시간 변환 및 데이터 비교

더욱 강력한 지표 개체 선택기 구축

1. 고정된 옵션 목록을 제공하는 MetricP라는 값 매개변수를 정의합니다. 선택 항목이 특정 메트릭 개체로 제한되지 않고 표현식일 수 있으므로 이 목록은 사용 가능한 메트릭 개체 또는 제공하려는 옵션을 기반으로 채워야 합니다. 또한 목록에 있는 각 항목의 표시 문자열이 사용자 기본 설정과 일치하는지 확인하세요.

   

2. 다음 수식을 사용하여 파생 메트릭을 만들었습니다. 매개변수에서 사용자의 선택에 따라 MicroStrategy 다른 측정항목이나 표현식을 반환합니다.

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   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)

   

3. 파생된 메트릭을 그리드 또는 시각화에 추가하고 새로 생성된 MetricP 매개 변수를 기반으로 매개 변수 선택기를 설정합니다. 이 선택기는 기본적으로 메트릭 개체 선택기로 작동하지만 향상된 기능을 제공합니다. 예를 들어 MetricP = "Units Per Hour"인 경우 새로 생성된 파생 메트릭의 반환 값은 다음과 같습니다.

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

   이는 두 측정항목의 곱셈을 나타냅니다. 다음과 호환되는 모든 산술 표현식을 참고하세요. MicroStrategy 여기서 엔진을 사용할 수 있습니다.

   

What-If 분석

가정(what-if) 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 방법은 값 매개변수를 생성하고 이를 사용하여 다음과 같은 측정항목을 늘리는 것입니다. [Cost] * [Cost Parameter], 여기서 비용 매개변수는 0.5-1.5 사이의 숫자입니다.

아래의 What-If 분석 예시를 확인해 보세요.

• 매출 분석

• 모기지 계산

매출 분석

가정 분석에 보다 세부적인 수준의 제어를 추가할 수도 있습니다. 온라인, 쇼핑몰, 독립형, 스트립몰 등 다양한 판매 장소 유형을 기반으로 가상 판매 분석을 수행해 보겠습니다.

1. 4개의 값 매개변수를 생성합니다. 그 중 한 번은 다음과 같습니다.

   

   

2. 수식을 사용하여 파생 메트릭을 만듭니다. 이 what-if 측정항목의 총계를 계산하려면 다음을 활성화하세요. 측정항목 옵션 > 수동 > 기본에서 집계.

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   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])

   

3. 네 가지 매개변수에 대한 선택을 설정합니다. 그런 다음 가정 판매 지표를 그리드에 추가하고 가정 분석 탐색을 시작하세요.

   

모기지 계산

가정 분석에서 매개변수를 사용하는 것이 얼마나 효과적인지 보여주기 위해 모기지 계산기를 사용해 보겠습니다.

1. 다음 매개변수를 생성합니다.

   이자율 연간 이자율입니다.

   주요한 대출 원금입니다.

   대출기간(월) 대출 기간의 개월 수입니다.

   

2. 월별 지불액을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

   

3. 그것을주의해라 나 연이율은 아니고 정기(월) 이율이므로 연이율의 12분의 1입니다. 이를 사용하여 월별 지불 파생 메트릭을 만듭니다.

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   Principal/((Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])-1)/(([Interest Rate]/12)*Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])))

   

4. 월별 지불액을 표시하는 KPI 시각화를 만듭니다. 사용자는 원금, 대출 기간, 연 이자율을 설정하여 월별 지불액을 계산할 수 있습니다.

   

5. 월별 지불액은 매개변수를 기반으로 계산되는 반면, 사용자는 창고 데이터를 기반으로 월별 지불액을 계산하기 위해 이 방법을 사용할 수도 있습니다. 사용자에게 대출 원금 정보가 포함된 데이터 세트가 있는 경우 다음 공식을 사용하여 월별 지불 1로 다른 데이터마트를 생성할 수 있습니다.

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   [Loan Principal]/((Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])-1)/(([Interest Rate]/12)*Power((1+([Interest Rate]/12)), [Loan Term (Month)])))

   [Loan Principal] 데이터세트의 측정항목입니다.

   

   

6. 이제 사용자는 웨어하우스에서 제공되는 대출 원금 데이터를 사용하여 이자율 및 대출 기간 변경을 기반으로 가정(what-if) 분석을 수행할 수 있습니다.

시간 변환 및 데이터 비교

특정 조건부 메트릭의 값에만 영향을 미치도록 매개변수 선택기를 미세 조정할 수 있습니다. 이 정밀도를 통해 선택기는 전체 그리드에 영향을 주지 않고 그리드 내 하나의 측정항목 열의 값만 수정할 수 있습니다. 이 타겟 기능을 통해 사용자는 시간 변환 및 데이터 비교와 같은 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

1. 연도 속성을 기반으로 1년과 2년이라는 두 개의 요소 목록 매개변수를 생성합니다.

   

   

2. 두 개의 파생 메트릭을 만듭니다. 파생된 각 측정항목의 조건에 매개변수 중 하나를 추가합니다.

   

3. 1년차와 2년차에 대한 두 개의 매개변수 선택기와 함께 파생된 측정항목을 그리드에 추가하고 단일 선택만으로 설정합니다. 이제 2년 간의 이익을 나란히 비교할 수 있습니다.