数据分析经常要按照时间维度分析,比如常见的同环比,所以要用到时间相关的函数处理时间。时间智能函数需要明确三个点:→参照依据:点,还是段→位移量是多少:一天还是一个月→返回区间:返回新的时间点还是时间段的汇总值时间智能函数每一个细节逻辑都不一样,使用前需要测试,才知道运算逻辑和怎么使用。以MTD函数为例,使用时间筛选器,测试方法如下:MTD函数:TOTALMTD( chuncha.lz 2020-08-02
数据分析经常要按照时间维度分析,比如常见的同环比,所以要用到时间相关的函数处理时间。时间智能函数需要明确三个点:→参照依据:点,还是段→位移量是多少:一天还是一个月→返回区间:返回新的时间点还是时间段的汇总值时间智能函数每一个细节逻辑都不一样,使用前需要测试,才知道运算逻辑和怎么使用。以MTD函数为例,使用时间筛选器,测试方法如下:MTD函数:TOTALMTD( chuncha.lz 2020-08-02
想要度量值作为筛选时,可以新建参数:1. 新建参数 2. 使用新建参数生成表下的度量值,进行switch函数的判断 3. 将switch创建的度量值用作树状图的度量
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2020-08-01
IFNULL(expression, alt_value)如果第一个参数的表达式 expression 为 NULL,则返回第二个参数的备用值;若不为空,返回它本身
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2020-08-01
流量的数量和质量,单位时间最小的成本投入,带来最大的投入产出比ROI→才能带来利润需要数据分析:投放时间、方式、渠道、内容、成本、预估效果流量数量重要指标:• 访客数(UV):到达店铺页面的非重复用户数• 浏览量(PV):店铺内浏览和查看页面的累加次数• 访问次数(Visits):一个会话内被用户连续访问的次数• 新访客数: 新进访客数流量质量重要指标:• 平均访问深度:浏览量 / 访问次数• 跳
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2020-08-01
快消行业准入门槛低,技术壁垒低,竞争激烈,利润空间低。一般8%-12%的利润,差的最低有2%-3%的。在数据分析上要求要快速发现,快速响应保证现金流充沛,供应链完整,服务体系正常运营思路:1. 明确目的:让店长通过分析仪了解店铺整体的经营情况 2. 拆解目的:明确运营指标及指标背后的业务意义 3. 了解数据:明确数据能够辅助哪些内容进行描述(BI只能使用可量化数据) 4. 思考指标重要程度 5.
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2020-08-01
思路:1. 电商的钱是怎么来的: 流量*转化率*客单价 2. 此次分析要解决的业务模块问题: 客单价 3. 客单价如何拆解: 购买频次以及平均购买金额 4. 提升购买频次与购买金额的行为: 优化界面、选购上新、广告宣传 5. 业务行为所需要的业务模型: 客户价值模型 6. 结合模型与业务行为考虑需要提供的数据信息:不同类型客户的体量(购买金额及购买数量的占比)、不同类别客户的购买倾向性(不同客户的
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2020-07-31
Q:在最短时间获得最大的投入产出比,要对哪种类型的会员做营销?1. 客户群体人数多,金额构成占比大2. 推动难度小忠诚会员:一般企业不会在忠诚会员上在花过多的成本,已经没有成长空间了,潜力很低忠诚会员和强势产品一样,企业也不会推强势产品,会推增值价值高的,企业只需要维持现状。越接近忠诚会员,推动的难度就越大,因为已经跟店铺产生了联系,每让他多创造更大的价值,推动的难度就越大
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2020-07-31
新用户:提高粘性,做转化,增加依赖,转化为老用户。做更大力度的折扣、更好的服务老用户:增加贡献度,即单位时间内客户的付费金额,受单次购买产品的金额和购买频次影响单次购买产品的金额:找到人最倾向的心理极限的价格,在品牌倾向性上进行选购,把这个人倾向的品牌中找到客单价比较高的产品。如果该客户对我们有过多次购买,依赖性比较强,可以找到其均值和极限值,找到一个平衡的价格值购买的频次:人、货、场。让老用户对
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2020-07-31
文本类型计数是counta(),数值类型计数count()图表有多层级的上卷和下钻如果:不同量纲的度量数 > 图表值坐标轴数 解决方法: 1. 增加次坐标轴2. 标准化处理,减少不同量纲的度量数 切片器可以同步两个页面选中切片器-格式-编辑交互可以控制其他对象是否受切片器影响
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2020-07-31
时间智能bug解决方法:创建日期辅助表,把所有日期都改成日期辅助表里的日期 1. 创建日期辅助列表:创建空查询= List.Dates 输入原始数据中的相关值 2. 将日期辅助列表转换为日期辅助表:转换到表,就有表名和列名了3. 可以修改字段及表名 4. 修改日期辅助表中日期字段的数据类型为日期型 5. 连接日期辅助表与原始数据中的日期字段 6. 所有度量值计算公式中使用的日期参数都要用日期辅助表
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2020-07-30
DAX表达式是Power pivot的特有函数集;M函数是PQ里面的函数‘’单引号引用表名,[]中括号引用字段名/列名,不区分大小写Dax设计了一种变量的计算规则,在具体的使用场景下需要有不同的维度,但是维度又不能写出来,dax是比较灵活的规则,可以为任何相关的维度所调用。1.先了解主键2.想到使用场景下的维度3.维度与主键的对应关系4.在这种情况下dax如何设计区分新建度量还是新建列:新建列把每
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2020-07-30
多表连接,一表筛多表单双向连接都是类型1;多表筛一表双向连接是类型2,单向连接会报错。汇总维度字段与连接用关键字段属于父子关系时,类型2的汇总结果与类型1相同多表连接时,先合并减少使用表的数量,再连接创建多维环境,注意不要把一表中的度量合并到多表中
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2020-07-29
EXCEL是PQ的数据源,数据源变,PQ会跟着变;但是PQ不会影响数据源数据每换一个平台,都需要先检查每个字段的数据类型(文本型不会变,主要看下数值、日期、布尔型)补充列:合并查询(join);补充行:追加查询(union)M函数:严格区分大小写,每个单词的首字母是大写调出M函数列表:PQ主页-新建源-空查询,输入= #shared 回车记录转化成表:转换-到表中自定义函数创建方法:主页-空查询-
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2020-07-29
日常取数:三步论,保证数据的准确度数据分析:帕累托和树状结构定位核心问题,RFM模型分层做用户画像和对应解决方案报告常用总分式结构,报表结论要有条理性的指引观看者怎么看这份报告,通过现有数据,给出建议,如何能够提升
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2020-07-29