LuckyTemplates-analyse ved bruk av DAX: Hvor mange unike produkter en kunde kjøpte

I dette LuckyTemplates-analyseeksemplet skal vi generere en unik innsikt der vi skal evaluere alle kundene våre og se hvor mange unike produkter de har kjøpt. Jeg skal vise deg hvordan du analyserer dette over tid og bruker hva som helst i datamodellen. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

For denne LuckyTemplates-analysen vil vi evaluere dataene i en kundekontekst. Det som skjer med bordene og bak kulissene er at kundene vil bli filtrert i vår kundetabell. Deretter vil kunde-ID-en filtreres for hver enkelt kunde.

inne i datamodellen

Så har vi vår produkt-ID her (inne i salgstabellen), som kommer til å være en kolonne eller en dimensjon i tabellen vår som vi så kan iterere gjennom og se hvor mange unike varer som er igjen etter at filteret er satt på plass. LuckyTemplates har en flott funksjon kaltsom gjør oss i stand til å gjøre dette.

Innholdsfortegnelse

• Bruker DISTINCTCOUNT for beregningen
• Bruk av datamodellen for videre analyse
• Konklusjon

Bruker DISTINCTCOUNT for beregningen

Vi skal nå lage formelen vår, Unike produkter kjøpt , og bruke funksjonen DISTINCTCOUNT , som vil gå og finne de unike produktene i salgstabellen . Og så kan vi finne ut hvor mange unike produkt-ID- er det er.

Hvis vi tar dette inn i bordet vårt, ser vi nå alle de unike produktene våre kunder har kjøpt. Denne kunden, Andrew Graham for eksempel, kjøpte 19 unike produkter fra oss. Merk at vi analyserer gjennom tiden fordi vi ikke har noe datofilter her.

Vi kan også sortere dette som hvem som er den høyeste eller beste kunden, ikke fra et inntektsperspektiv, men hvem som har kjøpt de mest unike produktene. I dette tilfellet er det Ralph Richardson med 29 gjenstander.

Bruk av datamodellen for videre analyse

Vi kan analysere dette ytterligere. Vi kan dykke ned i et hvilket som helst element i modellen vår på denne måten, hvor vi skaper litt ekstra kontekst fra den romlige visualiseringen.

Hvis vi for eksempel velger en butikk, kommer vi til å se kundene med antall unike varer de har kjøpt fra oss fra denne spesifikke butikken.

Vi kan også sette opp en annen tabell med produktnavn , plasseringer (butikknavn), kundenavn og se salget av hvert produkt.

Vi kan da velge hvilken som helst kunde og se på alle de individuelle produktene som kunden har kjøpt.

Datasettet i denne prøven av LuckyTemplates-analysen er bare tilfeldig, noe som ikke er realistisk. Det er imidlertid mange måter å virkelig dykke ned i dataene våre ved å bruke elementene i datamodellen vår, og dette er bare ett eksempel.

Konklusjon

Det viktigste jeg vil at du skal forstå fra denne opplæringen er å forstå konteksten til analysen , som i dette tilfellet er kundekonteksten.

Vi brukte Kundenavn-tabellen, deretter utarbeidet vi det totale salget og evaluerte det distinkte antallet av Produkt-ID-kolonnen etter at konteksten eller filteret ble satt på plass. Gjennom formelen vi har laget, kan vi deretter beregne alle de unike varene kjøpt av kundene våre. 

Forhåpentligvis er du i stand til å ta litt nøkkelinformasjon bort fra dette og se hvordan du også kan bruke en så relativt enkelinn i ditt eget arbeid. 

Jubel!

***** Lære Lucky Templates? *****