摘要:1. 使用建議1.1 DEF 嵌套層數不宜過多不建議 DEF 函式嵌套層數過多。因為後台計算會生成複雜 SQL ，資料量較大的情況下會影響效能，導致計算時間過長，影響儀表板載入速度。單一公式中的 DEF[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景我們經常想將一個品類的值，與其他所有品類做對比。比如說想對比【兒童服裝】對比其他品類的產品的銷售額的差額是多少，怎麼計算呢？1.2 預期效果當我們想對比【兒童服裝】與其他所有品類的[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景時間行動平均是一種常用的資料平滑方法，用於過濾掉資料的短期波動，突出資料的長期趨勢。其實就是基於一定的時間視窗內的資料進行平均處理。例如：5日行動平均、10日行動平均、30日行動平[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景如何以某一年的銷售額為基準，計算其他年份相對於此年的銷售額呢？比如說我們想知道 2014、2015、2016 相對於 2013 年銷售額增長了多少，該怎麼辦呢？此場景在 5.0 版[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景我們有一張訂單明細表，計算每個客戶的購買次數比較簡單。但如果我們想了解購買過一次、兩次、三次等等的客戶數有多少該怎麼辦呢？計算客戶購買次數分佈，可以幫助我們找出一段時間範圍內客戶購[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景我們很容易可以得到每個省份的目標完成情況，但這樣籠統的統計會讓我們丟失很多細節。漏掉關鍵因素：達成目標的原因是因為改省份銷售的大部分產品都超出目標，還是由於個別明星產品的突出表現，[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景越老的用戶對於銷售額的貢獻就越大嗎，我們按照客戶首次購買的年份對客戶進行分組。對比不同分組的客戶在每年的銷售額貢獻度。1.2 預期效果透過柱圖顯示每年哪個分組銷售額的貢獻度最多，很[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景在不使用 DEF 函式的時候，我們可以透過 BI 的快速計算，得出每年的銷售額月累計值。但我們在日常工作時，經常需要將月累計值與去年的月累計值進行同比，而快速計算的結果無法再利用，[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景有一張訂單明細表，我們經常需要對比不同地區下店的經營情況。如何快速對比不同地區下店鋪的平均銷售額呢？瞭解到哪些地區的銷售額低後，想知道是因為客單價低導致的，還是成交量少導致的該怎麼[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 預期效果對銷售額進行排名後，可以過濾出銷售額排在前 30% 的店。即當門店數為 20 時篩選出前 6 名，門店數為 30 時，篩選前 9 名。如下所示：1.2 實現思路先對各門店的銷售[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景在不使用 DEF 函式的時候，我們可以透過 BI 的快速計算，得出每年的銷售額月累計值。但我們在日常工作時，經常需要將月累計值與去年的月累計值進行同比，而快速計算的結果無法再利用，[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景我們可以很容易的查看利潤隨時間的變化趨勢，為了進一步觀察季節對利潤的影響，我們想按天計算利潤，求每個月有多少天高盈利，有多少天虧損，這該如何操作？1.2 預期效果我們將日期按照：高[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景每月一次、每兩月一次、每三月一次（依次類推）消費一次的用戶數各有多少？統計用戶消費週期的分佈，可以幫助我們瞭解用戶的粘性狀況。1.2 預期效果從下圖中可以看出，間隔 6 個月消費一[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 背景我們常常需要獲取特定時間段的資料，例如展示前 3 個月的銷售額，以便我們能夠深入分析和評估業務的情況。總結而言，逐天或逐月獲取特定時間段的資料對於時效性分析、季節性分析和績效評估非[阅读全文:]

摘要:1. 概述羅列一些 DEF 類函式的常用分析場景。DEF函式專題視頻課程：點選學習2. 索引分類文檔入門DEF類函式入門DEF-定義靜態指標DEF_ADD-定義動態指標DEF_SUB(分析區域維度-指定[阅读全文:]