Аналіз LuckyTemplates за допомогою DAX: скільки унікальних продуктів купив клієнт

У цьому прикладі аналізу LuckyTemplates ми збираємося створити унікальну інформацію, де ми збираємося оцінити всіх наших клієнтів і побачити, скільки унікальних продуктів вони купили. Я покажу вам, як аналізувати це з часом і використовувати будь-що в моделі даних. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Для цього аналізу LuckyTemplates ми будемо оцінювати дані в контексті клієнта. Що відбувається зі столами та за лаштунками, так це те, що клієнти будуть відфільтровані в нашій таблиці клієнтів. Тоді ідентифікатор клієнта буде відфільтровано для кожного окремого клієнта.

всередині моделі даних

Потім у нас є ідентифікатор продукту (всередині таблиці «Продажі»), який буде стовпцем або розміром у нашій таблиці , який ми зможемо переглянути й побачити, скільки унікальних елементів залишилося після встановлення фільтра. У LuckyTemplates є чудова функція під назвоющо дозволяє нам це зробити.

Зміст

• Використання DISTINCTCOUNT для розрахунку
• Використання моделі даних для подальшого аналізу
• Висновок

Використання DISTINCTCOUNT для розрахунку

Тепер ми створимо нашу формулу « Придбані унікальні продукти» та використаємо функцію DISTINCTCOUNT , яка перейде та знайде ці унікальні продукти в таблиці «Продажі» . І тоді ми зможемо визначити, скільки існує унікальних ідентифікаторів продукту .

Якщо ми перенесемо це в нашу таблицю, ми побачимо всі унікальні продукти, які купили наші клієнти. Цей клієнт, наприклад, Ендрю Грем, купив у нас 19 унікальних продуктів. Зауважте, що ми аналізуємо за часом, оскільки тут немає фільтра дати.

Ми також могли б відсортувати це за тим, хто є найбільшим або найкращим клієнтом, не з точки зору доходу, а хто купив найбільш унікальні продукти. У цьому випадку це Ральф Річардсон із 29 елементами.

Використання моделі даних для подальшого аналізу

Ми могли б проаналізувати це навіть далі. Ми могли б заглибитися в будь-який елемент у нашій моделі таким чином, де ми створюємо додатковий контекст із просторової візуалізації.

Якщо ми, наприклад, виберемо магазин, ми побачимо клієнтів із кількістю унікальних товарів, які вони купили у нас у цьому конкретному магазині.

Ми також можемо налаштувати іншу таблицю з назвами наших продуктів , розташуваннями (назви наших магазинів), іменем клієнта та переглядати продажі кожного продукту.

Потім ми можемо вибрати будь-якого клієнта та переглянути всі окремі продукти, які клієнт придбав.

Набір даних у цьому прикладі аналізу LuckyTemplates є просто випадковим, що нереально. Однак є багато способів справді зануритися в наші дані за допомогою елементів нашої моделі даних, і це лише один приклад.

Висновок

Ключове, що я хочу, щоб ви зрозуміли з цього підручника, — це розуміння контексту аналізу , який у цьому випадку є контекстом клієнта.

Ми використали таблицю імен клієнта, потім розрахували загальний обсяг продажів і оцінили окрему кількість стовпця Product ID після того, як цей контекст або фільтр було встановлено. За допомогою формули, яку ми створили, ми можемо розрахувати всі ці унікальні товари, куплені нашими клієнтами. 

Сподіваюся, ви зможете взяти з цього деяку ключову інформацію та побачити, як можна також застосувати такий відносно простийу вашу власну роботу. 

здоров'я!

***** Вивчаєте LuckyTemplates? *****