113_Power Pivot 销售订单之重复购买率及购买间隔天数相关

本文主要是介绍113_Power Pivot 销售订单之重复购买率及购买间隔天数相关，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1、背景

在论坛中看到朋友在提复购率（重复购买率）等相关问题，今天把结果贴出来。

感谢问题原贴主提供脱敏素材文件。

贴一个效果图看看先；

结果

说明：

1、复购率定义：按天去重，即一个客户一天产生多笔交易付款，则算一次购买，除非在统计周期内另外一天也有购买，则算重复购买。

2、结果中，RF和RF%中，列明细汇总大于等于总计，因为有的客户在不同的上下文中都出现了，所以会多次计算。

二、数据源：

1、data

2、参数维度表

3、calendar（日期表）

4、sku

由于数据处理过，sku变成了分类吧，实际应该是sku。

5、客户

客户维度表，在对客户维度如ABC中会用的更多，本案例中其实可以不用。有用到一个点，但数据大的话，还是需要的。

6、建立关系

7、结果图

三、上DAX

1、客户总数

客户总数:=DISTINCTCOUNT(data[客户ID])

2、复购客户

3、复购率

复购率:=DIVIDE('data'[复购客户],'data'[客户总数])

4、近3个月复购率

近3个月复购率:=
VAR D1 =
    STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR D2 =
    DATEADD ( D1, -2, MONTH )
VAR D3 =
    ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR T1 =
    DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 )
VAR TF =
    IF (
        CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3,
        TRUE (),
        FALSE ()
    )
RETURN
    IF ( TF, CALCULATE ( 'DATA'[复购率], T1 ), BLANK () )

5、近12个月复购率

近12个月复购率:=
VAR D1 =
    STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR D2 =
    DATEADD ( D1, -11, MONTH )
VAR D3 =
    ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR T1 =
    DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 )
VAR TF =
    IF (
        CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3,
        TRUE (),
        FALSE ()
    )
RETURN
    IF ( TF, CALCULATE ( 'DATA'[复购率], T1 ), BLANK () )

6、最近12月间隔购物天数

最近12月间隔购物天数:=
VAR D1 =
    STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR D2 =
    DATEADD ( D1, -11, MONTH )
VAR D3 =
    ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] )
VAR T1 =
    DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 )
VAR T2 =
    CALCULATETABLE ( VALUES ( DATA[客户ID] ), T1 )
VAR T3 =
    FILTER (
        ADDCOLUMNS (
            T2,
            "COUNT", CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ),
            "DAY", DATEDIFF (
                CALCULATE ( MIN ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ),
                CALCULATE ( MAX ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ),
                DAY
            )
        ),
        [DAY] > 0
    )
VAR C =
    CALCULATE ( 'DATA'[客户总数], T3, ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) )
VAR TF =
    IF (
        CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3,
        TRUE (),
        FALSE ()
    )
RETURN
    IF ( TF, DIVIDE ( SUMX ( T3, DIVIDE ( [DAY], [COUNT] ) ), C ), BLANK () )

7、RF%

RF是recency和frequency的缩写，即最近购买时间和购买次数，RF%符合要求的客户数占比总客户数的百分比。

RF%:=
VAR N1=SUM('RECENCY'[RL])
VAR N2=SUM('RECENCY'[RR])
VAR D=MAX('DATA'[下单日期])
VAR D1=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N1,DAY)
VAR D2=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N2,DAY)
VAR T1=EXCEPT(D2,D1)
VAR I=SUM(FREQUENCY[ID])
VAR TF1=IF(ISFILTERED(RECENCY[RECENCY]),TRUE(),FALSE())
VAR TF2=IF(ISFILTERED(FREQUENCY[FREQUENCY]),TRUE(),FALSE())
VAR C=
SWITCH(TRUE(),
TF1&&TF2,
SWITCH(TRUE(),
	I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1),T1),
	I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2),T1),
	I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3),T1),
	I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4),T1),
	I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5),T1)),
TF1=FALSE()&&TF2=TRUE(),
SWITCH(TRUE(),
	I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1)),
	I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2)),
	I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3)),
	I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4)),
	I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5))),
TF1=TRUE()&&TF2=FALSE(),
	CALCULATE('DATA'[客户总数],T1),
TF1=FALSE()&&TF2=FALSE(),
	'DATA'[客户总数])
	
RETURN
DIVIDE(C,'DATA'[客户总数])

8、RF

RF是recency和frequency的缩写，即最近购买时间和购买次数，RF符合要求的客户数。

RF:=
VAR N1=SUM('RECENCY'[RL])
VAR N2=SUM('RECENCY'[RR])
VAR D=MAX('DATA'[下单日期])
VAR D1=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N1,DAY)
VAR D2=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N2,DAY)
VAR T1=EXCEPT(D2,D1)
VAR I=SUM(FREQUENCY[ID])
VAR TF1=IF(ISFILTERED(RECENCY[RECENCY]),TRUE(),FALSE())
VAR TF2=IF(ISFILTERED(FREQUENCY[FREQUENCY]),TRUE(),FALSE())
RETURN
SWITCH(TRUE(),
TF1&&TF2,
SWITCH(TRUE(),
	I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1),T1),
	I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2),T1),
	I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3),T1),
	I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4),T1),
	I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5),T1)),
TF1=FALSE()&&TF2=TRUE(),
SWITCH(TRUE(),
	I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1)),
	I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2)),
	I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3)),
	I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4)),
	I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5))),
TF1=TRUE()&&TF2=FALSE(),
	CALCULATE('DATA'[客户总数],T1),
TF1=FALSE()&&TF2=FALSE(),
	'DATA'[客户总数])

四、总结

1、业务为导向，理解业务，把业务转换成dax上下文；

2、参数表的使用;

3、按天去重的复购率的定义，所在在模型中增加了去掉购买时间的购买日期;

4、参考模型RFM模型，做一个 RF矩阵；

5、附件中放了一个《购买次数5次及以上验证》的sheet，便于验证。

这篇关于113_Power Pivot 销售订单之重复购买率及购买间隔天数相关的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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