Az ügyfelek időbeli számlálása a DISTINCTCOUNT használatával a LuckyTemplatesben

Ebben a blogbejegyzésben azt fogom bemutatni, hogyan számíthatja ki, hogy hány ügyfélnek ad el az idő múlásával a LuckyTemplates néhány funkciójával, például a DISTINCTCOUNT segítségével. Valójában van néhány módszer a kiszámítására, ezért szerettem volna egy rövid bemutatót készíteni róla, hogy bemutassam néhány dolgot. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Ebben a példában kulcsfontosságú a beállított adatmodell megkerülésének megértése, ezért mindenképpen bemutatom, hogyan állítottam be ezt. Ez azért fontos, mert nem olyan egyszerű, mint egy COUNT-ot az ügyféltáblázat fölé helyezni. Ne feledje, szeretnénk megmutatni, hogyan változik ügyfeleink száma az idő múlásával, ezért gondoskodnunk kell arról, hogy az eredményt a dátumtáblázatunk is szűrje.

Tartalomjegyzék

• A DISTINCTCOUNT használata az ügyfelek megszámlálásához
• 1. képlet: Naponta hány ügyfél kiszámítása
• 2. képlet: Új képlet létrehozása a kapcsolat kimutatására
• 3. képlet: Kibővített táblázatok használata
• Az adatok megjelenítése
• Következtetés

A DISTINCTCOUNT használata az ügyfelek megszámlálásához

Ebben a bejegyzésben néhány viszonylag egyszerű dolgot fogunk átfutni. Gondoljon csak bele, hogyan számítják ki ezeket a dolgokat logikusan, és hogyan működik a DAX az adatmodellel. Tehát gyorsan áttekintjük az adatmodellt. Alul található az Értékesítési táblázat, felül pedig a tények táblázata: Dátumtáblázat, Termékek tábla, Régiók táblázat és Ügyféltáblázat a keresőtáblázatainkként. Ezek a táblázatok mind össze vannak kötve.

Szeretnénk látni, hogy naponta hány ügyfélnek adunk el. Ez egy kis problémát mutat be, amely a képlettel kapcsolatban előfordulhat, de megmutatom, hogyan oldhatja meg valójában néhány módon. Ezáltal lehetővé teszi, hogy megértse, mi történik az adatmodellben.

1. képlet: Naponta hány ügyfél kiszámítása

Az első dolog, amit meg kell tennünk, hogy megvizsgáljuk, hány vásárlónak adtunk el naponta. Amit tehetünk, létrehozunk egy mérőszámot, és elhívjuk Összes ügyfélnek , majd a DISTINCTCOUNT és az Ügyfél neve használatát.

Logikusan úgy gondolja, hogy ezt kell tennie: számolja meg, hány ügyfélnek adunk el naponta . Most az a probléma, hogy minden egyes nap pontosan ugyanazt az eredményt kapjuk.

Azért kapjuk ezt, mert a képlet az Ügyfél táblába kerül, és azt mondja, hogy mennyi az ügyfelek egyedi száma minden egyes napra. A probléma az, hogy a Dátumok táblának egyáltalán nincs kapcsolata az Ügyfél táblával ; mindkét tábla egyetlen kapcsolata az értékesítési táblával van. A Dátumok táblában elhelyezett minden egyes szűrő esetében semmi sem kerül szűrésre az Ügyfél táblában, amikor futtatjuk aminden egyes nap, és ezért pontosan ugyanazt az eredményt kapjuk.

Ha meg akarjuk nézni, hogy egy adott napon hány ügyfélnek adtunk el, akkor ezen a képleten némileg változtatnunk kell. Úgy kell módosítanunk, hogy az Eladások táblát nézze meg, mert ott van a Dátum tábla csatlakoztatva . Ha valamilyen kontextust helyezünk egy eredményre, az lefelé fog áramlani a kapcsolatokon keresztül, és abba a táblába áramlik, amelyhez kapcsolódik, ami ebben az esetben az értékesítési tábla.

2. képlet: Új képlet létrehozása a kapcsolat kimutatására

Ennek elérése érdekében létrehozunk egy másik képletet, amelyet Total Customers 2-nek nevezünk . Ismét a DISTINCTCOUNT értéket fogjuk használni, de a Vevő tábla használata helyett meg kell találnunk a Vevőnév-indexet az Értékesítési táblában.

Miután behúztuk ezt az új mértéket a táblázatba, látni fogja, hány egyedi Ügyfélnév-index van minden egyes napon.

3. képlet: Kibővített táblázatok használata

Tehát egyszerű módon így kell csinálni. Valójában van egy másik módszer is pontosan ugyanazt az eredményt generálni. A LuckyTemplatesben soha nem csak egyetlen válaszadási mód létezik; mindig van néhány mód – és néha több is – a kívánt eredmények eléréséhez.

Hozzunk létre egy másik mérőszámot, és hívjuk Összes ügyfél 3-nak . A CALCULATE-en belül hivatkozni fogunk az általunk létrehozott első Összes vásárló mérőszámra, amelyik éppen 50-et generál minden egyes napra, majd hozzáadjuk a teljes értékesítési táblázatot szűrőként.

Ha megnyomjuk az enter billentyűt, és behúzzuk a táblázatba, látni fogja, hogy eltart egy ideig a számítás, mert a számítás egy kicsit bonyolultabb. De amint látja, valójában pontosan ugyanazt az eredményt adja, mint a megfelelő Total Customers 2.

Ez a kiterjesztett tábláknak nevezett koncepció miatt van . Amit az Értékesítési tábla itt valójában képvisel, az adatmodellünk teljes sima fájlja. Van egy hatalmas lapos fájl, amely tartalmazza a dátumokat , a termékeket , a régiókat és az ügyfeleket . Ennek a technikának és a képletnek a használatával lényegében lehetővé tesszükaz Összes vevő mérőszám újraszámítása a teljes kibontott Értékesítési tábla alapján .

Az első intézkedésnél nem volt kapcsolat. Így a harmadik mértékben egy kapcsolatot hoztunk létre azáltal, hogy hivatkoztunk az Értékesítés kibővített táblájára egy számítási utasításon belül a helyes eredmény generálásához.

Az adatok megjelenítése

Általában csak az általunk létrehozott #2 opciót választanám, hogy elkezdhessük megjeleníteni azt a területdiagram segítségével.

Idővel láthatjuk, hogy naponta hány vásárlónak adunk el. A LuckyTemplates beépített elemző funkcióit is használhatjuk trendvonal rajzolásához. Láthatjuk, hogy naponta átlagosan nyolc-kilenc ügyfelünk van.

Ne feledje, hogy mindez dinamikus is, így behozhatunk egy további kontextust, amelyet esetleg hozzá szeretnénk adni.

Átmentünk néhány fogalmat, és ezeket számos különböző dologhoz használhatja; ügyfelek helyett termékek, régiók vagy értékesítők lehetnek. Lényege a DISTINCTCOUNT működésének megértése , valamint a színfalak mögötti adatmodell megértése, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a helyes eredményt számítja ki.

Következtetés

Ez a technika érdekes betekintést nyújt, és ezt végül sokféleképpen felhasználhatja és megjelenítheti. Az egyik eszünkbe jutó módszer a forgatókönyvek elemzése . A korábbi ügyfélszámokból előrevetített előrejelzések alapján láthatja, hogy az eredményeket hogyan befolyásolhatja, ha növeli az ügyfelek számát, akiknek értékesít. Ezzel kapcsolatban forgatókönyveket futtathat egy becsült átlagos eladási ár felhasználásával az átlagos vásárlói érték kiszámításához. Igazán erős cucc. Remélhetőleg ugyanazokat a lehetőségeket látja, mint én ezzel.

Az ilyen típusú betekintés egy másik módja az időbeli összehasonlítás. Lehet, hogy összesítve szeretné megjeleníteni azon ügyfelek számát, akiknek értékesített, és ezt összehasonlítani a múlt hónaphoz vagy az elmúlt negyedévhez. Itt kezdenéd, majd az időintelligencia függvények segítségével "elágazna".

Végigfutom, hogyan használhatom az összes időintelligencia függvényt az idő-összehasonlító elemzés elvégzéséhez a kurzusomban.

Sok sikert ennek a megvalósításához, és tudassa velem, ha bármilyen gondolata van az alábbi megjegyzések részben.