DAX を使用した LuckyTemplates 分析: 顧客が購入したユニークな製品の数

この LuckyTemplates 分析の例では、すべての顧客を評価し、顧客が購入した独自の製品の数を確認する独自の分析情報を生成します。これを時間の経過とともに分析し、データ モデルで何かを使用する方法を説明します。 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 LuckyTemplates 分析では、顧客のコンテキストでデータを評価します。テーブルと舞台裏で何が起こるかというと、顧客は Customers テーブルでフィルタリングされます。次に、顧客 ID が個々の顧客ごとにフィルタリングされます。

データモデルの内部

次に、ここ (Sales テーブル内) に製品 IDがあります。これはテーブル内の列またはディメンションになります。これを反復処理して、フィルターが適用された後に残っている一意のアイテムの数を確認できます。LuckyTemplates には、これを可能にすると呼ばれる優れた関数があります。

目次

• 計算に DISTINCTCOUNT を使用する
• データモデルを使用したさらなる分析
• 結論

計算に DISTINCTCOUNT を使用する

ここで、数式Unique Products Boughtを作成し、DISTINCTCOUNT関数を使用して、 Salesテーブル内でそれらの一意の製品を検索します。そして、一意の製品 ID がいくつあるかを計算できます。

これをテーブルに持ち込むと、顧客が購入したすべてのユニークな製品が表示されます。たとえば、この顧客である Andrew Graham は、当社から 19 個のユニークな製品を購入しました。ここでは日付フィルターがないため、時間をかけて分析していることに注意してください。

また、収益の観点からではなく、最もユニークな製品を購入したのは誰であるかとして、これを分類することもできます。この場合、29 個のアイテムを持つ Ralph Richardson です。

データモデルを使用したさらなる分析

これをさらに詳しく分析することもできます。このようにモデル内の任意の要素に飛び込むことができ、空間視覚化から追加のコンテキストを作成します。

たとえば、店舗を選択すると、顧客がこの特定の店舗から購入したユニークなアイテムの数が表示されます。

製品名、場所(店舗名)、顧客名を含む別のテーブルを設定し、各製品の売上を確認することもできます。

次に、任意の顧客を選択し、その顧客が購入した個々の製品をすべて確認します。

このサンプル LuckyTemplates 分析のデータセットはランダムなものであり、現実的ではありません。ただし、データ モデルの要素を使用してデータを実際に調査する方法はたくさんあります。これは 1 つの例にすぎません。

LuckyTemplates で DAX を使用して複数の製品購入を検出する DAX を使用して
Customer Insight を初めて購入する
LuckyTemplates で DISTINCTCOUNT を使用して経時的に顧客をカウントする

結論

このチュートリアルで理解していただきたい重要な点は、分析のコンテキスト(この場合は顧客のコンテキスト) を理解することです。

顧客名テーブルを使用し、次に総売上高を算出し、そのコンテキストまたはフィルターが設定された後の製品 ID 列の個別の数を評価しました。私たちが作成した式を通じて、顧客が購入したすべてのユニークなアイテムを計算することができます。 

ここからいくつかの重要な情報を取得し、このような比較的単純なDAX 式を自分の作業に どのように適用できるかを確認していただければ幸いです。

乾杯！

***** LuckyTemplates を学習していますか? *****