LuckyTemplates で高度な DAX を使用したセグメンテーションの例

高度な DAX 数式にどんどん慣れてくると、分析の可能性の世界が計り知れないほど拡大することがわかります。この例では、どれくらいかを示します。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

このブログ投稿では、比較的高度な DAX ロジックをいくつか検討し、最初の計算と別の計算を組み合わせてそのロジックを構築します。このブログ投稿は、顧客を売上ランキング別にグループ化できるようにした既存のビデオに続きます。

この情報から他に何を生み出すことができるのかを考え始めました。全体ではなく割合で見ると面白いのではないかと気づきました。

たとえば、ある年に上位 5 社の顧客から売上の 20% を稼いだのに、翌年には 5% しか稼げなかったとします。マーケティングの観点から、これが発生している理由を理解し、この割合を増やすための措置を講じる必要があります。

目次

• 顧客グループごとの動的なランキングの決定
• 総売上高と顧客グループの表
• ランク付けグループによる顧客売上高の割合の決定
• データの視覚化
• 結論

顧客グループごとの動的なランキングの決定

まず、最初にこれらの顧客をどのようにグループ化したかを見てみましょう。次の式を使用してメジャーを作成し、グループ別顧客売上高という名前を付けました。

基本的に、私たちが行ったことは、高度な DAXを使用して、顧客あたりの売上高を毎年動的にランク付けすることでした。これらをトップ 5、トップ 5 ～ 20、そして残りの 3 つにグループ化しました。

しかし、ここで私たちがやりたいのは、総売上高におけるこれらの金額の割合を決定することです。したがって、これらの数値をすべてパーセンテージとして表示して、パーセンテージの変化が時間の経過とともに発生しているかどうかを確認したいと考えています。

これは、今の状況から行うのはそれほど難しいことではありません。以前のブログ投稿またはビデオを読んで理解していれば、今回の投稿は簡単です。

これらの結果をパーセンテージとして取得するには、[合計] 行の数値を上位 5、ランク 5 ～ 20、および残りの数値に変換する方法を考える必要があります。たとえば、2014 年のトップ 5 のクライアントの収益は 4,988,170.10 ドルで、パーセンテージを求めるには、これを合計 35,040,899.50 ドルで割る必要があります。

最初に行うことは、キャンバス内のテーブルをコピーして複製し、このコンテキストで 3,500 万の合計売上を取得するメジャーを作成することです。

ご覧のとおり、CALCULATE 関数内から Total Sales を表示し、非常に高度なDAX 式を使用してコンテキストを変更しました。

総売上高と顧客グループの表

Total Sales 自体は、前のブログ投稿で作成した Customer Groups テーブルとは関係がありません。両者の間にはまったくつながりがありません。

したがって、Customer Groups テーブルで Total Sales をフィルタリングしようとしても、何も起こりません。しかし、これをテーブルに持ち込むと何が起こるかを見てください。

2014、2015、2016 列にはフィルターが配置されています。そのため、Groups テーブルを反復するたびに合計を取得しています。ただし、グループ ディメンションはデータ モデルに接続されていないため、フィルター処理されません。したがって、この分析には基本的に 2 つの重要な要素があります。

ランク付けグループによる顧客売上高の割合の決定

次のステップでは、新しいメジャーを作成するか、既存のメジャーを使用して「グループごとの顧客売上高 (%)」という名前を付けます。グループ別の顧客売上高を総売上高で割ります。代替結果として 0 を使用します。

明らかに、これをフォーマットしてパーセンテージに変更する必要があります。

最後のステップでは、このメジャーを取得してテーブルに入力し、パーセンテージを確認します。すべての合計が 100% になっているので、正しい結果が計算されているようです。ご覧のとおり、これは以前に使用した既存のテクニックの上に構築された非常にクールなテクニックです。

データの視覚化

最後の仕上げとして、特にこの表で説明した 3 年以上を表示する場合は、これを視覚化することができます。この折れ線グラフのように、この情報を細分化するさまざまな方法がいくつかあります。

または、必要に応じて、代わりに面グラフを使用することもできます。

これで、売上がどこから来ているのか、そして時間の経過とともにどのランキング グループから来ているのかを動的に計算することができました。

これは、優れた洞察を生み出す、非常に強力で高度な DAX 分析作業です。多くのシナリオでは、自分の属性の構成をよく理解することが、意思決定とリスク管理の鍵となります。私の頭の中にあるのは、銀行融資帳簿、保険適用範囲、売上帰属などの状況です。これらのテクニックを組み合わせて使用​​すると、非常に効果的に洞察を得ることができます。

結論

この種の計算をまとめるには、多くの要素が関係します。 and 解決)」を参照して、どこから始めるべきか、そしてその上で何を達成できるかをよく理解してください。ここでテクニックを組み合わせることで、多くのモデルで繰り返し使用できる可能性が広がります。

これを独自のモデルに移行する方法を理解する鍵は、顧客、地域、製品など、ドリルダウンしたいディメンションや属性について考えることです。次に、メジャー内でその属性を反復する必要があります。場合によっては、実行するロジックを作成するためのサポート テーブルが必要になることもあります。

これで幸運を祈ります。ご質問やフィードバックがございましたら、以下のコメント欄にご記入ください。