层级②：def新增列过滤

适用人群：过滤器进阶用户
先了解 过滤层级的概念 ，再继续本文档的学习，将有助于您更好的学习和理解「def 新增列过滤」 

1.1 版本

1.2 应用场景

新增列过滤是对跨行计算后结果进行过滤。

例如：只想对复购用户进行数据分析，先用 def 函数计算出每个用户购买的次数「客户购买的订单数」。在过滤器中执行：「客户购买的订单数」≥2 ，即可筛选出复购用户的订单数据。如下图所示：

1.3 功能简介

新增列过滤就是对 def 函数输出的计算字段进行明细过滤：

【①明细过滤】与【②新增列过滤】都是明细级别的过滤，有什么区别呢？

• 新增列过滤是进行了跨行计算后再进行的明细过滤，所以不会对你跨行计算的结果值产生影响

• 明细过滤则是在跨行计算前进行的过滤，可能会影响跨行计算的结果值。例如明细过滤销售额＞50，最终北京销售额的def计算结果为60
  

背景：你是一家商场的数据分析师，想要对复购用户进行分析，即将复购用户的数据要筛选出来。

示例数据下载：办公用品数据.xlsx

1）新建分析主题，并上传示例数据，进入组件。如下图所示：

2）新建计算字段「客户购买的订单数」，如下图所示：

3）将「客户购买的订单数」拖入过滤器，并设置过滤条件为 ≥2 。如下图所示：

4）新建计算字段「客户数」，对客户 ID 去重计数。将「产品、客户数、销售额」拖入到组件中，分析各个产品的复购人数及对应销售额。

「客户数」的计算公式：COUNTD_AGG(客户)

如此我们通过对 def 新增列 的过滤，筛选出了复购用户的购买数据直接进行分析。

回忆一下在「新建列过滤」功能出现之前，我们想获得产品复购的用户数以及对应的销售额，在组件需要如何实现的呢：

• 用户数：def(countd_agg(客户),[产品名称],[客户购买的订单数≥2])

• 销售额：def(sum_agg(销售额),[产品名称],[客户购买的订单数≥2])
  

我们需要写以上函数获得两个新的计算字段。对比之后，更加感受到新增列过滤给我们计算带来的便捷性。