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Hola
Tengo un conjunto de datos que incluye un número de envío, una fecha de envío y un destino del cliente. Estoy tratando de agrupar todos los envíos que van al mismo destino del cliente que están razonablemente cerca uno del otro (dentro de 10 días) para que pueda mirar sus hábitos de pedido y analizar la utilización de camiones (sé que puedo ordenar por fecha y mirar manualmente, pero tengo toneladas de datos y necesito automatización).
Intenté agrupar solo por semana #, pero por supuesto hay fechas que están muy juntas, pero en diferentes semanas. Cada solución que se me ocurre da como resultado el mismo problema: no importa cómo agrupe los datos, siempre habrá fechas que estén cerca, pero que caigan en grupos separados debido a cómo se están clasificando. Tengo algunos datos de muestra a continuación.. cualesquier sugerencias? Pensé en tal vez usar un bucle 'For' en Python y luego llevar los datos a Power BI, pero tampoco estoy exactamente seguro de cómo lo haría.
envío # | Destino del cliente | fecha |
13 | A | 1/3/2021 |
19 | A | 1/4/2021 |
8 | A | 1/6/2021 |
17 | A | 1/9/2021 |
2 | A | 1/27/2021 |
23 | A | 2/11/2021 |
30 | A | 2/21/2021 |
12 | A | 2/22/2021 |
4 | A | 2/26/2021 |
1 | A | 2/28/2021 |
29 | A | 2/28/2021 |
15 | B | 1/3/2021 |
28 | B | 1/3/2021 |
27 | B | 1/4/2021 |
6 | B | 1/5/2021 |
20 | B | 1/9/2021 |
11 | B | 1/16/2021 |
16 | B | 1/17/2021 |
7 | B | 1/25/2021 |
5 | B | 1/29/2021 |
24 | B | 2/10/2021 |
21 | B | 2/18/2021 |
22 | C | 1/4/2021 |
3 | C | 1/7/2021 |
26 | C | 1/9/2021 |
25 | C | 1/23/2021 |
10 | C | 1/24/2021 |
18 | C | 1/26/2021 |
14 | C | 2/11/2021 |
9 | C | 2/18/2021 |
Hay @djwitkowski,
En primer lugar, debe comprobar qué métricas desea mostrar en su informe. Creo que la mayoría de ellos se pueden calcular por medidas. ¿Por qué necesita agrupar sus datos al principio? Cree una tabla de fecha de Dim_ en el modelo de datos. puede agrupar la fecha de diferentes maneras en la tabla de dimensiones, incluso puede agrupar sus datos en la fórmula de medida. Todo depende de lo que necesite mostrar en el informe.
Si esta publicación ayuda, entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Saludos
Dedmon Dai
En mi opinión, si tienes un cronograma de consolidación para cada destino, es mejor seguir el cronograma.
Por ejemplo, si la fecha de cierre para el destino A es todos los miércoles, el equipo de OP no puede consolidar los envíos con los del jueves, incluso solo un día diferente. En su lugar, esos serán enviados el miércoles de la próxima semana.
@Jihwan_Kim , Gracias por su respuesta! Parte de mi análisis es qué productos se están ordenando. por ejemplo, si el cliente 'X' está ordenando el producto 'xyz' al mismo destino dos veces en la misma semana, y luego no vuelve a ordenar durante 2 semanas, quiero poder ver eso, ya que habría oportunidad para una mejor estrategia de pedido. (deberían haber pedido todo su volumen 'xyz' en una sola carga)
Además, algunas cargas están llegando a muy bajo peso y volumen de paletas, y quiero ver con qué frecuencia un cliente pide varias cargas dentro de un pequeño período de tiempo que podría haberse consolidado en 1 carga.
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