Streudiagramm-Visualisierungen mit Charticulator
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Charticulator eine Streudiagramm-Visualisierung für Ihren LuckyTemplates-Bericht erstellen und entwerfen.
LuckyTemplates-Analyse mit DAX: Wie viele einzigartige Produkte ein Kunde gekauft hat
In diesem LuckyTemplates-Analysebeispiel generieren wir einen einzigartigen Einblick, bei dem wir alle unsere Kunden auswerten und sehen, wie viele einzigartige Produkte sie gekauft haben. Ich zeige Ihnen, wie Sie dies im Laufe der Zeit analysieren und alles im Datenmodell verwenden können. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.
Für diese LuckyTemplates-Analyse werten wir die Daten im Kundenkontext aus. Was mit den Tabellen und hinter den Kulissen passiert, ist, dass die Kunden in unserer Kundentabelle gefiltert werden. Anschließend wird die Kunden-ID für jeden einzelnen Kunden gefiltert.
innerhalb des Datenmodells
Dann haben wir hier (in der Verkaufstabelle) unsere Produkt-ID , die eine Spalte oder Dimension in unserer Tabelle sein wird, die wir dann durchlaufen und sehen können, wie viele eindeutige Artikel übrig bleiben, nachdem der Filter eingerichtet wurde. LuckyTemplates verfügt über eine großartige Funktion namens , die uns dies ermöglicht.
Inhaltsverzeichnis
- Verwendung von DISTINCTCOUNT für die Berechnung
- Verwendung des Datenmodells für weitere Analysen
- Abschluss
Verwendung von DISTINCTCOUNT für die Berechnung
Wir erstellen nun unsere Formel „ Unique Products Bought“ und verwenden die Funktion DISTINCTCOUNT , die diese einzigartigen Produkte in der Tabelle „Sales“ sucht . Und dann können wir herausfinden, wie viele eindeutige Produkt-IDs es gibt.
Wenn wir das in unsere Tabelle eintragen, sehen wir nun alle einzigartigen Produkte, die unsere Kunden gekauft haben. Dieser Kunde, Andrew Graham zum Beispiel, hat 19 einzigartige Produkte bei uns gekauft. Beachten Sie, dass wir die Analyse über die Zeit hinweg durchführen, da wir hier keinen Datumsfilter haben.
Wir könnten dies auch danach sortieren, wer der größte oder beste Kunde ist, nicht aus Umsatzsicht, sondern wer die einzigartigsten Produkte gekauft hat. In diesem Fall ist es Ralph Richardson mit 29 Artikeln.
Verwendung des Datenmodells für weitere Analysen
Wir könnten dies noch weiter analysieren. Wir könnten auf diese Weise in jedes Element unseres Modells eintauchen und aus der räumlichen Visualisierung einen zusätzlichen Kontext erstellen.
Wenn wir beispielsweise ein Geschäft auswählen, sehen wir die Kunden mit der Anzahl der einzigartigen Artikel, die sie in diesem bestimmten Geschäft bei uns gekauft haben.
Wir könnten auch eine weitere Tabelle mit unseren Produktnamen , Standorten (unseren Geschäftsnamen) und Kundennamen einrichten und die Verkäufe jedes Produkts sehen.
Wir können dann einen beliebigen Kunden auswählen und uns alle einzelnen Produkte ansehen, die der Kunde gekauft hat.
Der Datensatz in dieser LuckyTemplates-Beispielanalyse ist lediglich zufällig, was nicht realistisch ist. Es gibt jedoch viele Möglichkeiten, mithilfe der Elemente in unserem Datenmodell wirklich in unsere Daten einzutauchen, und dies ist nur ein Beispiel.
Entdecken Sie mehrere Produktkäufe mit DAX in LuckyTemplates.
Erster Kauf von Customer Insight mit DAX.
Zählen von Kunden im Laufe der Zeit mit DISTINCTCOUNT in LuckyTemplates
Abschluss
Das Wichtigste, was Sie in diesem Tutorial verstehen sollen, ist das Verständnis des Kontexts der Analyse , in diesem Fall des Kundenkontexts.
Wir haben die Kundennamentabelle verwendet, dann den Gesamtumsatz berechnet und die eindeutige Anzahl der Produkt-ID-Spalte ausgewertet, nachdem dieser Kontext oder Filter eingerichtet wurde. Mithilfe der von uns erstellten Formel können wir dann alle von unseren Kunden gekauften Einzelstücke berechnen.
Hoffentlich können Sie daraus einige wichtige Informationen mitnehmen und sehen, wie Sie eine so relativ einfache DAX-Formel auch in Ihrer eigenen Arbeit anwenden können.
Beifall!
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