数据可视化之PowerQuery篇(十六)使用Power BI进行流失客户分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029
为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户、活跃客户、流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期。
对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路。
每个公司由于业务特征、客户类型的区别、对流失客户的定义很可能不同。本文为了分析的方便,假设流失客户的定义是,最近6个月曾经下过单,但是最近三个月没有再次下单的客户。
举例来说,现在是2019年5月,如果某个客户在2018年12到2019年2月曾经下过单,但是从2019年3月到2019年5月都没有再购买过,那么该客户在5月就应标记为流失客户。
模拟数据为一张订单表和一个日期表,通过日期建立关系,这里是按照月份进行分析的,所以日期表中增加了一个跨年连续月份编号。
流失客户数量
我直接写一个度量值,
流失客户数量 =
VAR customer_last3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3
&&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])
&&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN
IF([订单最新日期]>=FIRSTDATE('日期表'[日期]),COUNTROWS(customer_lost))
VAR定义第一个变量customer_last3m,是返回前3个月下单的客户列表;
VAR定义第二个变量customer_cur3m,是返回最近3个月下单的客户列表;
VAR定义第三个变量customer_lost,利用EXCEPT函数,从customer_last3m的客户中中剔除customer_cur3m的客户,剩下的就是流失客户。
最后返回结果时,加了判断当前最新的订单日期的条件,是为了防止计算未来期间的流失客户。
结果如下,

度量值显示流失客户列表
由于度量值只能返回一个值,而流失客户是一个列表,有很多客户名称,上面的度量值通过计数进行聚合,返回了一个值。那么如何通过度量值来显示一个表呢?
可以通过CONCATENATEX函数,把列表的数据连接起来,变成一个字符串,这样就可以利用度量值来返回了,
流失客户 =
VAR customer_last3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3
&&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])
&&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN
IF([订单最新日期]>=FIRSTDATE('日期表'[日期]),CONCATENATEX(customer_lost,[客户姓名],"、"))
原理和第一个度量值一样,只是最后RETURN的结果不一样。
使用卡片图来显示这个度量值,

这样就变通的实现了用度量值来显示一个列表。
不过如果列表数据较少,用这种方式还可以,如果数据很多,比如上面的数据,一个卡片图显示不全,那就尽量不要用这种方式来展示流失客户了,直接通过新建表的方式,把流失客户单独生成一个表。
新建流失客户列表
通过新建表的方式来返回流失客户列表,比较直观,但是新表的方式就没有了外部上下文,不能通过点击切片器的形式来灵活的显示某个时间段的流失客户。
这里的表显示当前月的流失客户,新建表,输入:
流失客户表 =
VAR cur_month=CALCULATE(MAX('日期表'[月份编号]),'日期表'[日期]=TODAY())
VAR customer_last3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=cur_month-3
&&'日期表'[月份编号]>cur_month-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
VALUES('订单'[客户姓名]),
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[月份编号]<=cur_month
&&'日期表'[月份编号]>cur_month-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN customer_lost
首先把当月的月份编号找出来,然后依然是前面度量值的思路,返回一个表就可以了。
并且这个表也会随着日期动态更新的。
通过这个简单的例子,应该能满足你利用DAX分析流失客户的问题,其中主要是通过日期粒度和时间段的选择,来定义流失客户的特征,相应修改DAX代码中关于粒度和时间段的条件就行了。
这里对流失客户的定义并不很严谨,可能会存在某客户重复标记为流失客户的问题,所以在具体分析时,首先应给流失客户下个明确的定义。定义清楚以后,利用本文的DAX思路来设计流失客户的条件就可以了。
数据可视化之PowerQuery篇(十六)使用Power BI进行流失客户分析的更多相关文章
- 数据可视化之PowerQuery篇(十三)Power BI总计行错误,这个技巧一定要掌握
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102567707 前一段介绍过一个客户购买频次统计的案例: Power BI 数据分析应用:客户购买频次分布. 我并没有在文章中显示总计行 ...
- 数据可视化之PowerQuery篇(十七)Power BI数据分析应用:水平分析法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/103264851 本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之一,她深入浅出的介绍了PowerBI ...
- 数据可视化之分析篇(六)使用Power BI进行流失客户分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活 ...
- 数据可视化之powerBI基础(六)Power BI的“问答”,你用过吗?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/64412190 本文来自星球嘉宾"海艳"的分享,关于Power BI的问答功能以及各项细节,海艳详细为大家逐一介绍,下 ...
- 数据可视化之DAX篇(十一)Power BI度量值不能作为坐标轴?这个解决思路送给你
https://zhuanlan.zhihu.com/p/79522456 对于PowerBI使用者而言,经常碰到的一个问题是,想把度量值放到坐标轴上,却发现无法实现.尤其是初学者,更是习惯性的想这么 ...
- 数据可视化之DAX篇(二)Power BI中的度量值和计算列,你搞清楚了吗?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来 ...
- 数据可视化之DAX篇(一)Power BI时间智能函数如何处理2月29日的?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/109964336 今年是闰年,有星友问我,在Power BI中,2月29日的上年同期是怎么计算的? 这是个好问题,正好梳理一下,Power ...
- 数据可视化之PowerQuery篇(六)PowerQuery技巧:批量合并Excel表的指定列
本文来源于一个星友的问题,他有上百个Excel表格,格式并不完全一样,列的位置顺序也不同,但每个表都有几个共同列,这种情况下,能不能通过Power Query把这些表格共同的列批量合并呢? 当然是可以 ...
- 数据可视化之PowerQuery篇(七)Power Query应用技巧:批量更改列名
https://zhuanlan.zhihu.com/p/130460772 今天分享一个PowerQuery的小技巧,导入到PowerBI中的数据,如果想要更改数据的列名,可以在PQ编辑器中直接双 ...
随机推荐
- HTML常用API(位置信息、音频视频)
感谢:链接(讲解的很详细) 位置信息 1.代码: <script type="text/javascript"> navigator.geolocation.getCu ...
- cb28a_c++_STL_算法_查找算法_(1)find_find_if
cb28a_c++_STL_算法_查找算法_(1)find_find_iffind() //线性查找,比较慢.pos1 = find(ilist.begin(), ilist.end(), 5);fi ...
- 【初学Java学习笔记】AOP与OOP
AOP(Aspect Oriented Programming) 面向切面编程,是属于Spring框架中的内容.AOP相当于OOP的补充,当我们需要对多个对象引入一个公共行为,比如日志,操作记录等,就 ...
- java异常处理之try_catch_finally
java异常处理之try_catch_finally 看下面的一个列子: public class TestException { int goabl=1; public TestException( ...
- leetcode1028 从先序遍历还原二叉树 python 100%内存 一次遍历
1028. 从先序遍历还原二叉树 python 100%内存 一次遍历 题目 我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索. 在遍历中的每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中 D 是 ...
- C#数据结构与算法系列(十九):选择排序算法(SelectSort)
1.介绍 选择排序算法属于内部排序算法,是从欲排序的数据中,按指定的规则选出某一元素,再依规定交换位置达到排序的目的 时间复杂度:O(n^2) 双层for 2.思想 选择排序(select sorti ...
- HTML&CSS面试高频考点(二)
HTML&CSS面试高频考点(一) ♥ 6. W3C盒模型与怪异盒模型 标准盒模型(W3C标准) 怪异盒模型(IE标准) 怪异盒模型下盒子的大小=width(content + bord ...
- cv2.VideoCapture 图像旋转问题
使用cv2.VideoCapture()时发现,分解后的图片均顺时针旋转90度, 为了重新转回来使用np.rot90(mat, 1)即逆时针将矩阵旋转90度. 大功告成!!!
- python从文件载入字典
data = np.load('dict_.npy') data = data.item() 不加最后一句,data不是字典类型
- 前端基础:”天龙八步“细说浏览器输入URL后发生了什么
参考:https://www.xuecaijie.com/it/157.html#1Q64p5DeC8dKFF 本文摘要: 1.DNS域名解析: 2.建立TCP连接: 3.发送HTTP请求: 4.服务 ...