LuckyTemplates で DAX を使用したカスタム動的セグメンテーション

このブログ投稿では、 LuckyTemplates でカスタム動的セグメンテーションを作成する方法に関する高度な DAX パターンについて説明したいと思います。この優れたテクニックを多くのシナリオに適用して、有意義な洞察を得ることができます。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。

動的なグループは、売上、利益率の伸び、月あたりの平均利益などのさまざまな指標に基づいて、さまざまな顧客をセグメント化するときに作成されます。

目次

• 顧客をグループ化する
• 新しい動的グループの作成
• カスタムグループ化による利益
• カスタムグループ化による余白
• 結論

顧客をグループ化する

カスタム動的セグメンテーションの目標は、さまざまな指標に基づいて顧客をランク付けすることです。以下の視覚化を見ると、データが 1 ～ 20、21 ～ 50、および「その他」の 3 つのグループに分割されていることがわかります。

これらのグループがあるため、主要なクライアント、主要な製品、または主要な側面を確認し、より効果的な方法でその側面を深く掘り下げることができます。データのパターンを確認できます。そうしないと、これらのグループがなければ、すべてのデータが散布図上の点の寄せ集めにしか見えなくなります。 

動的計算の作成も進めます。これは、顧客がデータセットとタイムライン全体にわたって単にランク付けされるだけではないことを意味します。特定の選択に対しても実行しています。

西部地域の顧客からの今年前半のデータのみを確認したいとします。

これらのフィルターが適用されると、結果が動的に更新されることがわかります。選択したデータを 1 から 20、21 から 50 などに自動的にランク付けします。

これらのランキングが作成されたら、そこからスライサーを作成し、これらの特定の顧客グループを効果的に掘り下げることもできます。

このフィルターの興味深い点は、これらがコア データ モデルの既存のテーブルに属しておらず、どのデータベースからも取得されていないことです。これは、適切な DAX 式を使用して LuckyTemplates モデル内で生成されます。

新しい動的グループの作成

これらのグループを最初から構築する方法は次のとおりです。以下の表と同じ方法で、グループごとに最小値と最大値を制限してデータを表示する表を作成しようとしていることに注意してください。

レイアウトしやすいように 3 つのグループに制限しましたが、必要に応じて、実際にはさらに多くのグループを設定できます。

これらの制限が設定されると、これらのカスタム グループはサポート テーブルに変わります。

ご覧のとおり、カスタム グループはモデル内の他の要素と何の関係もありません。そこで、ロジックを追加し、このテーブルに対して DAX 数式を実行します。ロジックが完成したら、結果のフィルタリングを開始できます。

ここで、これらのセグメンテーション パターン が登場します。ここでは、 「利益」と「マージン」という2 つのパターンを使用します。

カスタムグループ化による利益

最初のパターンから始めて、カスタム グループ化による利益を確認します。

この対策を部分ごとに分解してみましょう。

ここでランキングを見てみましょう。ランキングは常にTotal Salesに基づいて行われます。

ここで興味深いのは、これはTotal Salesに基づいていますが、出力は実際には Sales ではないことです。出力は他のメトリクスに基づいて行われます。このことからも、このテクニックがいかに効果的であるかがわかります。

関数を使用する代わりに、別のコンテキストを数式に追加します。繰り返しますが、これはサポート テーブルを使用しているという事実に基づいています。

関数を使用して、個々の顧客のランキングを評価します。

各グループに設定した制限を使用して、各顧客をランク付けします。そのため、最小ランクと最大ランクをメジャーに追加したことがわかります。

評価が設定したフィルターの条件を満たした場合、結果はTotal Profitを返します。 

カスタムグループ化による余白

次に、マージンのセグメンテーションを見てみましょう。

もう一度、この式を部分ごとに分解してみましょう。

これは利益セグメンテーションとほぼ同じであることがわかりますが、今回は利益マージンにCALCULATE関数を使用している点が異なります。

前と同様に、 Custom GroupsのMin RankとMax Rankを設定してコンテキストを追加します。そこから、必要な結果が得られます。

ここで、結果がさまざまなセグメントに分類されます。覚えておくべき重要な点は、ここでフィルタリングしているのは、作成したテーブルであるCustom Groupsであるということです。

以下の視覚化でわかるように、カスタム グループが凡例に含まれているため、このテーブルはフィルター処理されています。

したがって、ビジュアライゼーションには、セグメント化されたグループの一部である特定の顧客に基づいたデータが表示されるようになります。

動的セグメンテーション: 高度な DAX セグメンテーションを使用して顧客をグループにセグメント化する方法
LuckyTemplates で高度な DAX を使用する例
データ モデルを使用した顧客セグメンテーション手法 – LuckyTemplates と DAX

結論

この技術を使用すると、特定のセグメントに基づいてデータを簡単にランク付けできるようになりました。このロジックは、選択したすべての項目に対して動的に適用されることに注意してください。したがって、中西部の卸売売上高のデータをランク付けしたい場合は、同じ評価をその特定の選択にも適用する必要があります。

この種の洞察は、生のデータからすぐに得られるものではありません。動的セグメンテーションの利点は、さまざまな状況やさまざまなレポート アプリケーションでも使用できることです。

ではごきげんよう。