Exemples de la vie réelle

Les visualisations dans Qlik Sense vous offrent des insights sur vos données. L'utilisation d'expressions dans vos graphiques peut fournir des résultats qui s'appliquent spécifiquement à votre travail. La gamme de fonctions de Qlik Sense vous permet de personnaliser vos expressions en fonction de vos besoins, même si l'option n'est pas directement disponible.

Calcul du pourcentage de marge brute

Nous définissons la marge comme la différence entre les ventes et le coût pour réaliser ces ventes. Nous allons calculer la marge pour chaque mois, ainsi que le pourcentage de ventes mensuelles de la marge.

Pour calculer le pourcentage de marge, nous pouvons utiliser l'expression suivante :

(Sum(Sales)-Sum(Cost))/Sum(Sales)

L'expression peut être simplifiée davantage

1-Sum(Cost)/Sum(Sales)

Dans l'application, sur la feuille Examples from real life, vous trouverez une table intitulée Margin.

Procédez comme suit :

Sélectionnez la table intitulée Margin.
Le panneau des propriétés s'affiche.
Cliquez sur Ajouter une colonne et sélectionnez Mesure.
Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Sum(Sales)
Ajoutez trois mesures supplémentaires avec les expressions : Sum(Cost), Sum(Sales) - Sum(Cost) et 1 - Sum(Cost)/Sum(Sales).
Cliquez sur Appliquer.

Table affichant la somme des ventes et la somme des coûts par mois, ainsi que la marge calculée par mois aux deux formats montant et pourcentage

Comme meilleure pratique, assurez-vous que vos données sont formatées correctement. Dans ce cas, dans chaque colonne, nous allons modifier l'Étiquette pour qu'elle représente le calcul. Dans les colonnes contenant des valeurs monétaires, nous allons définir le Format des nombres sur Devise, et le Modèle de format sur $ #,##0;-$ #,##0. Définissez le Format des nombres du pourcentage de marge sur Nombre et le Format sur Simple et 12 %.

Vous voyez la marge calculée pour chaque mois en fonction des ventes et du coût. Vous pouvez également voir le pourcentage des ventes constituant la marge.

Dans les données de l'application, nous avons déjà des données sur la marge mensuelle. Profitons-en pour comparer les données d'origine et le calcul.

Procédez comme suit :

Cliquez sur Ajouter une colonne et sélectionnez Mesure.
Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Sum(Margin)
Ajoutez une autre mesure avec l'expression : (Sum(Sales) - Sum(Cost)) - Sum(Margin)
Cliquez sur Appliquer.

Table des marges avec des colonnes supplémentaires pour la marge mensuelle provenant de l'ensemble de données, et sa différence par rapport à la marge calculée.

Certaines valeurs de la colonne de marges calculées sont différentes des valeurs de la colonne de marges provenant directement des données. La colonne de différences de marges indique clairement que cela se produit certains mois en 2014. La différence entre la marge calculée et la marge provenant de l'ensemble de données est petite, mais le fait qu'elle se produise lors d'une année spécifique amène à se poser quelques questions. Qu'est-ce qui a changé cette année-là ? Il peut être important pour votre entreprise de se pencher sur les données et de se poser les bonnes questions.

Délais de facturation

Dans cet exemple, nous utilisons des données basées sur une entreprises récoltant des dates pour la création des factures et la livraison promise des marchandises qu'elle produit. Les deux dates ne sont pas toujours les mêmes. De plus, certaines factures peuvent avoir deux dates de livraison promises. La date la plus courte est toujours la même que la date de facture car elle est automatiquement créée par le système de facturation utilisé par l'entreprise. La date de livraison promise la plus récente correspond à la date de livraison convenue par l'entreprise et le client.

Commençons par ajouter ces dates dans une table.

Sur la feuille Examples from real life, vous trouverez une table intitulée Invoicing delays.

Procédez comme suit :

Sélectionnez la table intitulée Invoicing delays.
Le panneau des propriétés s'affiche.
Cliquez sur Ajouter une colonne et sélectionnez Mesure.
Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Only([Invoice Date])
Ajoutez une autre mesure avec l'expression : Max([Promised Delivery Date])
Cliquez sur Appliquer.

Table affichant la date de livraison promise et la date de facture pour chaque facture

Comme meilleure pratique, assurez-vous que vos données sont formatées correctement. Dans les colonnes affichant les dates, définissez le Format des nombres sur Date, et le Format sur Simple et sur 17 février 2014.

Vous pouvez voir que la date de facture et la date de livraison promise ne sont pas toujours les mêmes. S'il y a deux dates de livraison promises, il est nécessaire d'utiliser la plus récente pour notre calcul.

Calculons la différence entre la date de facture et la date de livraison promise. Nous allons utiliser l'expression suivante :

Max([Promised Delivery Date])-[Invoice Date]

Il existe trois scénarios :

Les deux dates sont les mêmes, et le résultat de l'expression est 0.
Les produits ont été promis après l'émission de la facture, et le résultat est un entier positif.
La facture a été émise après que la livraison des produits a été promise, et le résultat est un entier négatif.

Procédez comme suit :

Cliquez sur Ajouter une colonne et sélectionnez Mesure.
Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Max([Promised Delivery Date])-[Invoice Date]
Cliquez sur Appliquer.

Table affichant la date de livraison promise et la date de facture pour chaque facture, ainsi que le nombre de jours écoulés entre la facturation et la livraison promise

Triez la table en fonction de la dernière colonne, intitulée Jours entre la facturation et la livraison.

Il existe un certain nombre de différences entre les dates. Les valeurs négatives indiquent que la facture a été retardée. Les nombres positifs indiquent que la livraison promise a eu lieu après l'émission de la facture.

Calculons le nombre de factures émises après la date de livraison promise.

Procédez comme suit :

Cliquez sur Ajouter une colonne et sélectionnez Mesure.
Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Count(Distinct If(Aggr(Max([Promised Delivery Date])<[Invoice Date],[Invoice Number]),[Invoice Number]))
Cliquez sur Appliquer.

Sinon, nous pouvons utiliser Sum(Aggr(If(Max([Promised Delivery Date])-[Invoice Date]< 0, 1, 0), [Invoice Number])).

Table de délais de facturation avec une colonne supplémentaire indiquant le nombre de factures retardées.

La dernière colonne est plus significative sous forme de KPI sous forme de pourcentage du nombre total de factures.

Procédez comme suit :

Créez KPI.
Cliquez sur Ajouter une mesure. Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Count(Distinct If(Aggr(Max([Promised Delivery Date])<[Invoice Date],[Invoice Number]),[Invoice Number]))/Count([Invoice Number])
Cliquez sur Appliquer.

KPI indiquant le pourcentage de factures retardées.

Calculons le délai moyen de facturation.

Procédez comme suit :

Créez un nouvel élément KPI.
Cliquez sur Ajouter une mesure. Cliquez sur le symbole .
L'éditeur d'expression s'ouvre.
Saisissez les éléments suivants : Avg(Aggr(If(Max([Promised Delivery Date])<[Invoice Date],(Max([Promised Delivery Date])-[Invoice Date])), [Invoice Number]))
Cliquez sur Appliquer.

KPI indiquant le délai moyen de facturation

Merci !

Maintenant que vous êtes parvenu au terme de ce didacticiel, nous espérons que vous avez acquis des connaissances de base concernant les expressions de graphiques dans Qlik Sense. Si vous êtes en quête d'inspiration pour créer vos propres applications, consultez notre site Web.

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