如何在 LuckyTemplates 中使用 DAX 技術評估數據中的集群

在本教程中，我將向您展示在數據中展示聚類如何使您能夠提取比僅僅擁有一個包含大量信息的散點圖更好的見解。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

我將介紹一些您需要結合數據模型使用的高級 DAX 技術。如果你使用得當，分析機會就會為你打開，你可以真正有效地展示見解。

在這個特定示例中，我試圖查看是否有任何原因導致我們根據客戶的表現看到特定的客戶群。

通過在輔助表中疊加一些邏輯（在 DAX 公式中），我能夠對客戶是好、還好、差還是好進行分類。

然後，通過在我的散點圖中使用這個新維度，我可以查看是否根據我剛剛實施的邏輯出現了任何結果聚類。

目錄

• 如何可視化數據中的集群
  • 數據模型內部
  • 將邏輯集成到維度中
  • 創建可視化
• 結論

如何可視化數據中的集群

在此可視化中，我們正在查看數據集中的每一位客戶。有很多客戶，我們正在根據他們在總銷售額中的利潤率來分析客戶。在右側，我們有一群表現出色的客戶或利潤率更高的客戶。

為實現這一目標，我們需要創建一種邏輯，使我們能夠可視化這些信息集群，並根據這些客戶所處的利潤組構建該邏輯。

這裡的關鍵是，這些利潤組實際上並不存在於數據模型中，所以我們需要構建這個邏輯，然後覆蓋它。

此示例只是我們可以執行此操作的眾多方法之一。我們可以查看利潤增長、利潤增長以及我們需要任何類型的邏輯並將其引入這裡的各種事物。然後，我們可以識別任何可以真正為我們提取一些洞察力的信息模式或集群。

數據模型內部

查看數據模型，首先要注意的是我們在這裡創建了一個支持表。支持表有時通常用作參數表，但在這種情況下，我們將使用將支持表集成到我們的核心模型中的邏輯。

在我們的支持表中，我們正在根據這些客戶所在的盈利能力分析哪個客戶群。

因此，例如，如果客戶產生的利潤超過 25,000 美元，那麼他們將成為頂級客戶，而那些在 20,000 美元到 25,000 美元之間的人將成為優質客戶，依此類推。

將邏輯集成到維度中

在客戶表中，我們利用了支持表，然後構建了一些邏輯。

你們中的一些人可能認為最好在這個計算列中開發所有這些邏輯——是的，絕對是——但有時我發現它不切實際，尤其是當支持表有 10 個不同的邏輯片段時，你必須處理這些邏輯片段.

是的，您可以開發一個非常複雜的計算列，但我認為將它們放在一個支持表中，然後編寫像這樣的簡單邏輯來集成它們會容易得多。

在此邏輯中，我們計算每個客戶所在的組。該組將由VALUES 函數返回，然後FILTER函數創建迭代以遍歷邏輯。

然後，對於這裡的每個客戶，總利潤是多少；它位於我們任何組的MIN和MAX之間嗎？如果是，則返回該組。這就是我們創建這個利潤組的方式。

創建可視化

現在我們有了這個維度，我們可以在可視化中使用它來識別這些集群。因此，我們將創建一個散點圖，然後將我們的利潤率引入 Y 軸，將銷售額引入 X 軸。

但是，如果我們拖入Customer Name，我們會在這裡看到我們已經創建了一些信息，但它並沒有真正顯示任何價值。如果我們創建信息集群，它會更好地展示。

 因此，為此，我們只需填充點並更改一些數據顏色以確保其中一些突出。通過進行這些簡單的調整，我們可以輕鬆識別和提取視覺效果中的更多信息。

支持表是使用LuckyTemplates時需要了解和理解的一個非常關鍵的概念，因為我們可以通過多種方式集成它。

我們有很多方法可以根據各種指標來識別集群，因為我們的數據可能需要我們分析的場景太多了。

使用 DAX 在 LuckyTemplates 中對數據進行分段和分組
使用 LuckyTemplates 和 DAX 動態分段使用內部邏輯查找數據中的模式
：如何使用高級 DAX 將客戶分組

結論

這種技術有點用處，但是使用邏輯在數據中展示集群確實很強大，而且有很多方法可以在其他場景或跨您自己的數據中復制它。

這就是我希望您從我創建的本教程中提取的最終內容，因為圍繞此類技術的分析機會呈指數級增長。

這是一項高級技術，所以如果它不能立即發揮作用，請不要太擔心，但一定要嘗試一下。你會很快發現你發現了一些以前沒有的非常有趣的見解。

乾杯!