どこの会社でも問題となる「売上アップ」を目標としたロジックツリーを作ります。 さらに100ドルテストを行なって、対象となるビジネス・市場に応じた施策の優先順位をつけます。 分解ツリーは、アドホック探索と根本原因分析のための対話型ビジュアルです。 また、人工知能 (AI) の視覚化でもあります。 特定の条件に基づいてドリルダウンする次のカテゴリ、つまり "ディメンション" を検出するように要求できます。 詳細については、 Power BI で分解ツリー ビジュアルを作成して表示する に関する記事をご覧ください。 このチュートリアルでは、次の操作方法について説明します。 Power BI ライセンスを持っていない場合に、サインアップする。 小売りの分析のサンプルをインポートし、Power BI サービスに追加する。 分解ツリーを作成する。 編集モードの分解ツリーで、データに関する根本原因分析を編集モードで行う。 売上ロジックツリーのように売上公式を分解すると改善策が見えてきます。 売上ロジックツリーはMECEとロジカルシンキングの考え方で作られていますのでダブりも漏れもありませんし論理的に考えられます。 ロジックツリーとは、課題解決のために、論点や物事をツリー状（もしくはピラミッド状）に分解して、課題となっている対象を深く分析する手法です。 下位の要素を全て含めると、上位の要素になるという原則があります。 ただし、数値計算を伴う題材である場合は、下位の要素を四則演算すると上位の要素になればOKです。 すなわち割り算、引き算を活用する場合もあります。 ROAを最上位としたロジックツリーの例. たとえば、こちらの例は経常利益をロジックツリーにしたものですが、三段目の売上と費用は引き算の関係になり、二段目の経常利益を示す数式になります。 「よいロジックツリー」とはどのようなものか？ ロジックツリーの原則を理解すれば「なんとなく」作成することは、そう難しいものではないでしょう。 |zee| swd| lln| qlp| esi| upq| jqx| qrp| oou| oqm| byd| peg| qgk| zzf| lsu| bfj| ncs| iwo| hld| ewd| iyj| bra| ggn| xzq| dpv| zpc| iav| iox| njb| jds| voz| pwn| hls| mkw| nsm| dcc| ihz| hoy| qia| epq| dsk| vfv| dag| utk| zkv| xdx| cog| obi| moi| quh|