什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
在這個例子中,我們將回顧一個獨特的客戶洞察力。具體來說,我們將了解如何計算出多次購買產品的客戶數量。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
雖然這似乎是一個相對合乎邏輯的計算,但在使用 DAX 時實際上還有更多。
這是一個完美的示例,說明您可以如何利用 LuckyTemplates 來幫助組織內的某些區域(例如銷售或營銷團隊)圍繞這些功能推動數據決策。
在本教程中,我將演示如何發現購買了多種產品的客戶數量。
目錄
多個產品購買的樣本數據
這個數據很有意思。它允許您查看和跟踪特定產品的客戶趨勢。您還可以預測將再次購買所述產品的特定客戶群。
這種技術非常重要,尤其是當您想分析客戶但最初的背景是產品時。
在我的示例中,我創建了一個Total Customers列。在這裡您可以計算購買任何產品的客戶總數。
然後,我還創建了這個日期選擇器,您可以在其中控制數據中的日期範圍。
當您單擊不同的時間範圍時,表中的數據會自動更改。
最重要的是,了解有多少客戶實際上多次購買了某種產品。您可以在Customers w/Multiply Purchases列下輕鬆查看該信息。
在我這裡的示例中,第一個產品共有 89 個客戶。您會看到,在89 位客戶中,只有4 位實際不止一次購買過該產品。
通過這種技術,您可以評估您的銷售額中有多少來自回頭客和新客戶。從商業角度來看,這是一個非常好的見解。
找出多次購買的客戶
要找出必要的數據,您應該使用這個公式。、和 函數的組合。
在 LuckyTemplates 中使用此邏輯的方法有很多種。
首先,讓我們深入研究公式的這個特定部分。這就是SUMMARIZE 的用武之地,而且效果非常好。
該公式可以評估每個客戶。之後,它將為每個客戶及其相應的交易數量返回一個虛擬表。
在SUMMARIZE函數中,您可以看到我添加了一個Total Transactions公式。
這個 公式只是計算銷售表的行數。因此,它計算來自任何客戶的每一筆交易。
無論產品如何,它都會計算每個客戶的交易次數。那是因為我把它放在SUMMARIZE上下文中。因此,公式中的Customer[Customer ID] 。
總而言之,SUMMARIZE函數基本上創建了一個虛擬表,其中包含每個客戶及其對特定產品的購買次數。
之後,我將這個虛擬表放在Total Purchases的FILTER函數中。
如果總購買量等於或大於 1,它將在虛擬表中保留該特定客戶。
一旦我有了為購買了多種產品的客戶過濾的虛擬表,我就會使用COUNTROWS函數。
COUNTROWS函數最終將為我們提供Customers w/ Multiply Purchase列下的數據。
計算百分比
您可以從本教程中學到另一件有趣的事情。您甚至可以創建另一個度量併計算出百分比。
為此,只需點擊New Measure。
您只需將度量重命名為Multiple Purchase %。然後,遵循以下相同的公式。
基本上,我在這裡使用了 函數。我只是將客戶總數除以客戶總數的多次產品購買。
之後,單擊Modeling選項卡,然後將其移至Key Measures下。
在此處的可視化模型中,您可以看到Multiple Purchase %現在位於Key Measures下。
接下來,您需要將格式設置為百分比。
您必須將該度量拖到表中。就這樣,您會看到相同客戶更經常購買哪些產品。
因為我展示了一個演示數據集,所以當涉及到實際業務時,它可能更加可變。如果您是零售商,您將擁有您認為特定客戶會購買更多的某些產品。
您的最佳產品銷售在哪裡?
誰是您基於任何指標的前 20% 的客戶
在 LuckyTemplates 中使用 RANKX 查找頂級客戶
結論
在此博客中,我介紹瞭如何計算出客戶的多次產品購買。我經常提到您可以從虛擬表中獲得多麼強大的洞察力。但這是另一個重要的見解,您可以在 LuckyTemplates 中圍繞多次產品購買輕鬆提取。
LuckyTemplates 非常適合對客戶進行計算。您可以輕鬆地將數據過濾到商店、區域、位置或任何類型的維度中。
如果可以學習這種邏輯並將其實現到您自己的模型中,那就太好了,尤其是當您處理客戶數據時。
您還可以在LuckyTemplates TV中留意我們的新教程。我真的很期待把這些送給你。
享受內容!
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