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层级②:维度依赖指标过滤

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 历史版本:15
  • 最近更新:Lily.Wang 于 2024-07-03
  • 1. 概述

    1.1 版本

    版本
    功能变动
    6.1
    -

    1.2 应用场景

    维度依赖指标过滤:对维度进行过滤,但使用指标作为过滤条件,筛选出符合条件的明细数据。例如:

    • 筛选出【 销售额>10万】的客户,方便快速计算出:各产品高消费的客户数及对应销售额。如下图所示:

    • 筛选出【购买的订单数≥2】的客户,方便我们快速计算出:各产品的复购客户数及对应销售额。如下图所示:

    1.3 功能简介

    维度依赖指标是明细级别的过滤,由于和 def 函数一样都会进行跨行计算,所以也在第②层级新增列过滤。

    维度依赖指标的作用范围:

    • 维度只能依赖「拖入分析区域」且「未进行快速计算」的指标字段过滤

    • 明细表组件不支持添加维度依赖指标过滤;

    注:若维度字段添加了且或关系的多个过滤条件:既有对维度自身过滤,也有依赖指标过滤,那么此时该过滤生效在第②层级。

    2. 示例

    下载示例数据:办公用品数据.xlsx

    1)新建主题,并上传示例数据。新建计算字段「客户数」,如下图所示:

    countd_agg(客户):对客户ID去重计数,获得客户数量

    26.jpg

    2)将「产品、客户数、销售额」拖入分析区域,计算出各产品的客户数量和销售额,如下图所示:

    2.1 筛选计算 产品客户数>200 数据

    只需要对符合【客户数>200】的产品数据进行分析,所以可以讲符合条件的产品明细筛选出来。

    对已拖入分析区域的维度字段过滤,有两个入口:

    • 入口一:下拉「产品名称」,添加过滤条件 客户数>200。如下图所示:

    30.jpg

    • 入口二:将「产品名称」拖入过滤器,添加过滤条件 客户数>200。如下图所示:

    19.gif

    2.2 筛选计算 高消费客户 数据

    只需要对符合【销售额>10万】的客户数据进行组件计算,所以可以将符合条件的客户明细筛选出来。

    将「客户」拖入过滤器,删掉原有的过滤条件,添加「销售额>10万」的过滤条件,如下图所示:

    17.gif

    过滤后组件的计算结果如下图所示:

    2.2 筛选计算 复购用户 数据

    只需要对符合【订单数>2】的客户数据进行组件计算,所以可以将符合条件的客户明细筛选出来。

    1)添加计算字段「订单数」,如下图所示:

    countd_agg(订单编号):对订单编号去重计数,获得订单数量

    2)由于维度只能依赖「已拖入分析区域」指标字段过滤,我们想对客户的订单数进行过滤,就需要将「订单数」这个指标拖入到分析区域中,如下图所示:

    3)将「客户」拖入过滤器,删掉原有的过滤条件,添加「订单数≥2」的过滤条件,如下图所示:

    18.gif

    过滤后组件的计算结果如下图所示:

    3. 依赖维度分组过滤

    已拖入分析区域的维度依赖指标过滤时,可选择「维度依赖分组过滤」。

    组件中拖入「签约时间-年、产品名称、地区、销售额」,此时计算出了每年不同产品在不同地区的销售额。如下图所示:

    对「产品名称」添加过滤条件:销售额>20w。我们来看一下勾选与不勾选的区别在哪里。

    • 勾选「依赖维度分组过滤」

    销售额按「签约时间-年、产品名称」分组求和,获得产品各年的销售额,筛选出 > 20w 的数据。

    筛选后数据的计算结果如下图所示,即只有在各年份销售额>20w 的产品。

    • 不勾选「依赖维度分组过滤」

    销售额按「产品名称」分组,计算出产品销售额,再明细筛选出 产品销售额>20w 的产品。

    产品中只有笔记本的总销售额不足 20w,笔记本数据不参与组件计算。如下图所示:



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