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34招醒目商业智能数据漫衍分析【爱游戏app平台】
2022-02-05 18:41
本文摘要:漫衍分析用于展现同一维度下差别个体的漫衍情况。例如,散点图、直方图就是漫衍分析的普遍应用。本章内容涵盖次数漫衍分析、时间漫衍分析、合计百分比漫衍分析等案例。1. 次数漫衍分析商业场景:本节案例为分析客户购置次数漫衍,主要目的在于找出一段时间规模内客户购置的纪律。 图1所示为依据客户ID统计客户购置次数的漫衍情况。效果出现正态漫衍,即大部门客户的购置次数为5~7次,分析师可进一步分析这组客户的用户特征,获取更有价值的洞察。

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漫衍分析用于展现同一维度下差别个体的漫衍情况。例如,散点图、直方图就是漫衍分析的普遍应用。本章内容涵盖次数漫衍分析、时间漫衍分析、合计百分比漫衍分析等案例。1. 次数漫衍分析商业场景:本节案例为分析客户购置次数漫衍,主要目的在于找出一段时间规模内客户购置的纪律。

图1所示为依据客户ID统计客户购置次数的漫衍情况。效果出现正态漫衍,即大部门客户的购置次数为5~7次,分析师可进一步分析这组客户的用户特征,获取更有价值的洞察。图1:依据客户ID统计客户购置次数的漫衍情况解题思路:1. 依据【客户ID】字段,盘算订单数,并生存为中间表。2. 依据步骤1中生成的中间表,按订单数举行不重复计数(每个客户ID只举行1次计数)。

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在DataFocus中的实现步骤:在DataFocus中选择数据表,在左侧选择【客户Id】列,输入【unique_count(订单Id)】,对客户购置次数举行非重复计数。需要提醒的是,必须使用【unique_count】举行非重复计数,制止统计重复的订单。完成后,将效果生存为中间表,重新选择数据表将中间表导入。在DataFocus中提供了中间表用来将新生成的维度快速生存下来,举行下一步操作。

选择新增公式,命名为【按订单数排序】,公式=【to_integer(to_string(订单数))】。生存后在搜索框中输入count(客户Id),左侧选择公式输入,事情表中立马泛起了柱状图,按购置次数升序显示对应的客户数量。效果如图1所示。可视化实现:柱形图。

柱形图有利于出现客户购置次数的漫衍情况。


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