Segmentarea datelor pe baza grupurilor procentuale – DAX avansat în LuckyTemplates

Voi trece peste o tehnică destul de avansată de segmentare a datelor în acest tutorial, care se referă la gruparea datelor într-un mod dinamic în LuckyTemplates . Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

În acest tutorial, ne vom uita în mod special la această vizualizare specială din acest tablou de bord pe care l-am folosit în timpul unui Summit de învățare în jurul informațiilor despre clienți.

În acest caz, grupăm sau segmentăm clienții în funcție de procentul vânzărilor. Utilizăm un tabel secundar sau un tabel suport și îl combinăm cu formule DAX pentru a crea această grupare.

Cuprins

• Segmentarea clienților pe baza procentului de vânzări
• Folosind o masă secundară sau suport
• Elaborarea variabilelor
• Logica pentru segmentarea datelor
• Cum să reutilizați formula de segmentare a datelor
• Concluzie

Segmentarea clienților pe baza procentului de vânzări

Un grup se află în primele 20%, un alt grup este între 25% și 80%, iar al treilea grup este în partea de jos a 25%. Am folosit acele procente și le-am alimentat printr-o formulă DAX pentru a crea apoi aceste grupuri de Top, Mid și Bottom .

Segmentarea în acest caz se bazează pe vânzări, așa că acesta este un grafic care arată vânzările versus marjele pentru un anumit interval de timp, dar segmentarea a avut loc prin vânzări.

Putem vedea în acest grafic de dispersie Top 20% dintre clienți; sunt reprezentate de petele de culoare albastru închis. Clienții Mid sunt din perspectiva vânzărilor între 25% și 80%; ele sunt reprezentate de petele albastre pal din partea de mijloc a diagramei. Cele mai de jos 25% dintre clienți bazați pe vânzări sunt punctele albastre deschise din partea de jos a graficului. 

Aceasta este o tehnică destul de avansată pentru segmentarea datelor, în care încorporăm o logică avansată în calcule pentru a crea aceste grupuri care pur și simplu nu există . Cu alte cuvinte, nu există nimic în datele noastre brute care să dezvăluie primii 20 de clienți, cei mai mici 25% etc.

Așa că trebuie să creăm acea logică folosind un tabel suport sau un tabel secundar , așa cum le numesc eu. Acest tabel nu are nicio relație fizică cu niciunul dintre tabelele noastre din modelul de date, dar este cheia acestui tip de analiză.

Folosind o masă secundară sau suport

Deci, să aruncăm o privire la masă. Probabil că puteți crea aceste grupuri în multe moduri diferite, dar așa am configurat-o pentru această demonstrație.

În acest tabel de susținere sau secundar, avem Grupurile noastre ca Sus, Mijloc și Jos. Avem coloana Low și High coloana pentru a identifica segmentul căruia îi aparține fiecare client.

Acest tabel secundar de procente poate fi de fapt reutilizat în multe măsuri diferite. Am putea folosi vânzările și am putea integra cu ușurință marjele sau profiturile sau costurile, sau orice alt calcul pe care îl putem face. Nici măcar nu trebuie să fie legat de vânzări sau venituri. 

De asemenea, putem reutiliza o parte din logică, deoarece procentele pot fi pe orice. Ceea ce este important aici este să creați logica corectă în cadrul formulei. 

Așa că haideți să ne adâncim în formula, pe care am numit-o (anul acesta) și să vedem cum am făcut logica.

Elaborarea variabilelor

Să trecem mai întâi prin prima parte a calculului, unde elaborăm variabilele ( VAR ).

Prima variabilă este să identificăm RankingDimension cu care vom lucra. În acest caz, este vorba despre clienți. Cu funcția VALUES , repetăm ​​fiecare client care a făcut o vânzare într-un anumit interval de timp . 

Următoarea variabilă este TotalCustomers , care calculează câți clienți au făcut efectiv o vânzare . Nu vrem să numărăm toți clienții, ci doar pe cei care au făcut niște vânzări. În această logică, folosim funcțiile CALCULATE , COUNTROWS , FILTER și ALL .

A treia variabilă este CustomerRank , unde ne clasificăm clienții în funcție de vânzările pe care le-au realizat. Și aceasta este formula pentru rangul clientului TY .

Această formulă specială face doar o clasare simplă, care utilizează funcția RANKX .

Logica pentru segmentarea datelor

Acum să ne aruncăm în restul calculului. Aceasta este logica care ne permite să realizăm această analiză de segmentare a datelor.

Funcția CALCULATE iterează prin fiecare client și evaluează prin acel tabel suport ( Grupuri de clienți ) pe care l-am creat cu funcțiile COUNTROWS și FILTER . 

Și apoi evaluează dacă CustomerRank este mai mare decât TotalCustomers și apoi îl înmulțește cu coloana Customer Groups Low . Deci, ne întreabă dacă CustomerRank este mai mare decât partea de jos.

Și apoi, în rândul următor, evidențiază dacă CustomerRank este mai mic sau egal cu TotalCustomers; este apoi înmulțit cu coșul superior al tabelului Grupuri de clienți.

Dacă va fi egal cu adevărat, acel client va fi păstrat și vom obține vânzările totale.

Cum să reutilizați formula de segmentare a datelor

Această formulă este puțin complexă, dar este într-adevăr una interesantă. Reutilizam și acest calcul.

De exemplu, dacă vrem să privim clienții noștri după o valoare diferită, cum ar fi o marjă de profit, tot ce trebuie să facem este să înlocuim Vânzările totale de aici cu Marja de profit și să schimbăm rangul pe baza marjelor de profit .

Apoi putem folosi exact același tabel de suport pentru a rula această logică. 

Utilizați DAX pentru a segmenta și grupa datele în LuckyTemplates
Exemplu de segmentare Utilizarea DAX avansat în LuckyTemplates
Grupați clienții în mod dinamic prin clasarea lor cu RANKX în LuckyTemplates

Concluzie

Aceasta este o tehnică mai avansată despre segmentarea datelor pe care am demonstrat-o în acest tutorial. Utilizăm puterea DAX și modelul de date cu tabelul nostru suport.

Este uimitor ce putem face cu întreaga formulă. Putem schimba intervalul de timp și va împărți întotdeauna clienții la acele procente specifice pe care le-am stabilit. 

Sper că ați găsit o valoare deosebită din acest tutorial și să-l aplicați propriei lucrări.

Toate cele bune!

***** Învățați LuckyTemplates? *****