销售需求丨购物篮分析

BOSS：那个谁，对，就是你，你给我研究研究咱商场物品摆放是否合理？！

白茶：（Excuse me？）...BOSS，那个我就是个码字的！

BOSS：加钱！给我做个高大上的购物篮分析！

白茶：（支付宝到账####元！）好嘞！

在实际业务中，商场物品的摆放是否对营销有所影响？所策划的营销活动是否真正的起到了促销价值？活动赠品的使用效果如何？购物篮分析是啥？

这些问题，其核心点都是一个问题——关联度问题。

说的通俗易懂点，就是数学概念中我们学过的交集概念的实际用法。

模拟数据：

这是基本的案例数据，导入到PowerBI中，并且添加一个日期表，其模型关系图如下：

但是问题也来了，我们想要做关联度分析，那么就需要有一个可以切换的维度，白茶在上面就已经提过，核心概念是交集。

编写如下代码：

关联度产品表 =
VALUES ( '产品表' )

复制一份产品表作为可以切换的维度，并且模型关系如下：

注意红框的位置，要做到有关系，但是关系并未激活的状态。

解释一下：

有关系是为了后面的DAX做准备，方便函数生效；

未激活是因为激活状态下，和原有的产品表效果是一样的，无法达到筛选对比的效果。

添加切片器、表格，搭建最基本的显示环境：

这是基本的筛选环境和上下文环境，DAX的编写都要在这两个环境中进行。

先对客户购买人次进行统计：

购买人次 =
COUNTROWS ( VALUES ( '销售明细'[客户流水号] ) )

结果如下：

但是数据好像不对劲。

原始数据中[腰带]的行数是1746行，但是我们写的DAX出来的结果是1613行，很明显这个数据对不上啊！咋办？优化代码如下：

A类购买人次 =
SUMX ( '销售明细', CALCULATE ( COUNTROWS ( VALUES ( '销售明细'[客户流水号] ) ) ) )

放在表中进行对比：

很明显这次代码是没问题的。

因为当前上下文环境与行上下文环境不同，造成了COUNTROWS函数上下文转换的问题，因此结果是不准确的；可以通过SUMX函数迭代整个表搭配CALCULATE函数进行上下文转换进行解决。

那么当我们筛选产品B的时候，同时购买AB的客户数量有多少呢？

编写如下代码：

同时购买A和B的客户数 =
VAR BC =
    CALCULATETABLE (
        VALUES ( '销售明细'[客户流水号] ),
        USERELATIONSHIP ( '关联度产品表'[商品名称], '销售明细'[商品名称] ),
        ALL ( '产品表' )
    )
RETURN
    SUMX (
        '产品表',
        IF (
            CALCULATE ( [A类购买人次], Bc ) = [A类购买人次],
            BLANK (),
            CALCULATE ( [A类购买人次], Bc )
        )
    )

结果如下：

这段代码的核心点在于USERELATIONSHIP函数。

此函数激活了未生效的产品关联表B的关系，利用CALCULATETABLE函数计算求得在产品表上下文情况下，有多少[客户订单号]同时符合产品表A与产品表B。

再利用CALCULATE函数进行求值，计算出AB类同时购买人次。

至于SUMX函数和IF函数是为了解决总计问题，以及无效的AB购买人次显示问题。

注：后续函数周期表会详解USERELATIONSHIP函数，这里就不赘述了。

同时购买AB客户数计算出来了，那么关联度就好解决了，占比即可。

代码：

关联度占比 =
IF ( HASONEVALUE ( '产品表'[商品名称] ), [同时购买A和B的客户数] / [A类购买人次], BLANK () )

结果如下：

添加条件格式，并且降序排列：

实际上到这里，关联度分析就已经结束了，但是想想咱中国式BOSS的习惯，肯定是想知道金额的，所以我们仍需处理一下：

A类销售额：

A类销售额 =
SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED ( '产品表'[销售价] ) )

B类销售额：

关联产品B的销售额 =
CALCULATE (
    [A类销售额],
    USERELATIONSHIP ( '关联度产品表'[商品名称], '销售明细'[商品名称] ),
    ALL ( '产品表' )
)

AB类销售额：

A客户购买B的金额 =
VAR Ac =
    CALCULATETABLE ( VALUES ( '销售明细'[客户流水号] ) )
VAR Bc =
    CALCULATETABLE (
        VALUES ( '销售明细'[客户流水号] ),
        USERELATIONSHIP ( '关联度产品表'[商品名称], '销售明细'[商品名称] ),
        ALL ( '产品表' )
    )
RETURN
    SUMX (
        '产品表',
        IF (
            CALCULATE ( [关联产品B的销售额], NATURALINNERJOIN ( Ac, Bc ) ) = [A类销售额],
            BLANK (),
            CALCULATE ( [关联产品B的销售额], NATURALINNERJOIN ( Ac, Bc ) )
        )
    )

放在表格中添加条件格式，结果如下：

核心难点在于USERELATIONSHIP函数激活未生效关系，以及利用NATURALINNERJOIN函数取交集进行计算。

初步效果已经达到，但是这样显得不高大上啊！

别急，添加四象限分析图！

嘿嘿，其实就是一个散点图，BOSS不会懂得。

添加一个散点图，再分别添加两条均值线：

说白了，就是在散点图中添加两条均值线来分类数据。

位于右上角的商品，关联度占比高，同时购买金额数高，相关系数远远高于其他三个区域。

这个时候说明我们的营销活动（或者促销活动、赠品、摆放）中处于右上角的商品是有价值的，也就是没有白折腾。

再调整一下布局，添加动态配色，添加时间切片器，其最终效果如下：

怎么样，是不是格调满满？用来升值加薪最好不过了。

（BOSS：厉害了，那个谁！）

散点图配色技巧：

1、添加两个均值代码。

代码1：

关联度均值 =
AVERAGEX ( ALL ( '产品表' ), [关联度占比] )

代码2：

A客户购买B金额均值 =
AVERAGEX ( ALL ( '产品表' ), [A客户购买B的金额] )

2、选取喜欢的颜色，利用IF+AND进行判定。

动态颜色 =
IF (
    AND ( [A客户购买B的金额] <= [A客户购买B金额均值], [关联度占比] <= [关联度均值] ),
    "#108DFE",
    IF (
        AND ( [A客户购买B的金额] <= [A客户购买B金额均值], [关联度占比] > [关联度均值] ),
        "#e6b422",
        IF (
            AND ( [A客户购买B的金额] > [A客户购买B金额均值], [关联度占比] <= [关联度均值] ),
            "#0F5C4A",
            IF ( AND ( [A客户购买B的金额] > [A客户购买B金额均值], [关联度占比] > [关联度均值] ), "#a22041" )
        )
    )
)

当然，也可以使用SWITCH函数，这里就不赘述了。

3、散点图颜色格式设置。

散点图最终效果如下：

小伙伴们❤GET了么？

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（文件在知识星球[PowerBI丨需求圈]）

这里是白茶，一个PowerBI的初学者。