Анализ LuckyTemplates с использованием DAX: сколько уникальных продуктов купил клиент

В этом примере анализа LuckyTemplates мы собираемся создать уникальное представление, в котором мы собираемся оценить всех наших клиентов и посмотреть, сколько уникальных продуктов они купили. Я покажу вам, как анализировать это с течением времени и использовать что-либо в модели данных. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Для этого анализа LuckyTemplates мы оценим данные в контексте клиента. Что происходит со столами и за кулисами, так это то, что клиенты будут отфильтрованы в нашей таблице «Клиенты». Затем идентификатор клиента будет отфильтрован для каждого отдельного клиента.

внутри модели данных

Затем у нас есть наш идентификатор продукта (внутри таблицы «Продажи»), который будет столбцом или измерением в нашей таблице , по которому мы затем можем пройтись и посмотреть, сколько уникальных элементов осталось после того, как фильтр был установлен. В LuckyTemplates есть отличная функция , которая позволяет нам это делать.

Оглавление

• Использование DISTINCTCOUNT для вычисления
• Использование модели данных для дальнейшего анализа
• Заключение

Использование DISTINCTCOUNT для вычисления

Теперь мы создадим нашу формулу « Купленные уникальные продукты» и воспользуемся функцией DISTINCTCOUNT , которая найдет эти уникальные продукты в таблице «Продажи» . И тогда мы можем определить, сколько существует уникальных идентификаторов продуктов .

Если мы внесем это в нашу таблицу, мы теперь увидим все уникальные продукты, которые купили наши клиенты. Например, этот клиент, Эндрю Грэм, купил у нас 19 уникальных товаров. Обратите внимание, что мы анализируем во времени, потому что здесь нет фильтра даты.

Мы также могли бы отсортировать это по тому, кто является самым высоким или лучшим клиентом, не с точки зрения дохода, а с точки зрения того, кто купил самые уникальные продукты. В данном случае это Ральф Ричардсон с 29 предметами.

Использование модели данных для дальнейшего анализа

Мы могли бы проанализировать это еще дальше. Мы могли бы погрузиться в любой элемент в нашей модели таким образом, где мы создаем некоторый дополнительный контекст из пространственной визуализации.

Например, если мы выберем магазин, мы увидим клиентов с количеством уникальных товаров, которые они купили у нас в этом конкретном магазине.

Мы также можем настроить другую таблицу с названиями наших продуктов , местоположениями (названиями наших магазинов), именем клиента и увидеть продажи каждого продукта.

Затем мы можем выбрать любого клиента и просмотреть все отдельные продукты, которые он купил.

Набор данных в этом образце анализа LuckyTemplates является случайным, что нереально. Однако есть много способов действительно погрузиться в наши данные, используя элементы в нашей модели данных, и это только один пример.

Обнаружение нескольких покупок продуктов с помощью DAX в LuckyTemplates
Первая покупка Customer Insight с помощью DAX
Подсчет клиентов с течением времени с помощью DISTINCTCOUNT в LuckyTemplates

Заключение

Ключевой момент, который я хочу, чтобы вы усвоили из этого руководства, — это понимание контекста анализа , которым в данном случае является контекст клиента.

Мы использовали таблицу с именами клиентов, затем рассчитали общий объем продаж и оценили количество уникальных элементов в столбце идентификатора продукта после того, как этот контекст или фильтр были введены в действие. С помощью созданной нами формулы мы можем рассчитать все уникальные товары, купленные нашими клиентами. 

Надеюсь, вы сможете извлечь из этого некоторую ключевую информацию и увидеть, как вы можете применить такую ​​относительно простую формулу DAX в своей собственной работе. 

Ваше здоровье!

***** Изучаете LuckyTemplates? *****