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版本：6.0.0

高级计算分析

1. 高级计算与分析概述​

高级计算分析，是指观远数据提供的在基本的数据计算与分析的基础上，进行复杂条件下计算分析的功能，包含全局参数、动态时间宏、同环比、百分比、排名、重复率等。

2. 高级计算与分析功能介绍​

2.1 同环比计算​

同环比的高级计算中，需要区分“维度”含日期字段和非日期字段两种情况，具体使用如下。

2.1.1 当“维度”中有日期字段时：直接设置同环比​

当“维度”中含时间/日期字段时，可在高级计算>同比/环比 中，直接选择同环比类型。系统将根据“维度”中包含时间字段的类型，自动给出相应可选项。

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除此之外，还可以设置自定义的同环比，可以自定义选择同环比基准日期（所选日期）和对比日期。这里需要注意的是：

  • 对比日期最大能选到和所选日期同一天，不能比所选日期更大。

  • 此处选择好所选日期和对比日期之后，图表中的其他时间，会按照所选日期的时间差进行日同环比计算。如以下示例，设置2月5日环比2月3日，相差2天，从而表格中的其他日期也都会按此间隔进行环比。

2.1.2 当“维度”中没有日期字段时：基于日期筛选​

当“维度”中没有日期字段时，由于其时间范围是不确定的，因此在设置同比/环比时，需要进行时间范围的设置。当前支持2种时间范围的设置方式：普通和基于日期筛选。基于日期筛选，即同环比的“基准日期”不是在编辑弹窗里设置的，而是由外部传入的，包括卡片编辑页的“筛选”区域或者页面上的其他时间筛选器。 设置项主要有3个：日期字段、对比类型和数值设置。

对比类型：环比

如果“筛选”区域里设置了时间筛选区间，则会同步到编辑弹窗中的“当前日期”。 此时，如果“对比类型”选择“环比”，则对比日期为 紧挨着当期日期 前一个相同时间跨度的 时间区间。 如图所示，当期日期是2月1日-2月10日，共10天，则2月1日往前推最近的一个10天的日期区间是 1月22日-1月31日。

周同比、月同比、年同比，和之前普通模式的一样。

对比类型：自定义

当“对比类型”设置为“自定义”时，可以选择“对比方式”和“对比日期”。用法和普通模式-自定义类似，对比方式均可选择：

  • 对比相对日期

  • 对比固定日期

  • 对比时间宏区间

不同的是， 普通-自定义里的同环比基准日期是选择后固定的， 而基于日期筛选-自定义，基准日期是由外部传入，是可以动态变化的。

2.2 百分比计算​

百分比用于快速计算百分比占比情况，可选择按列、按行或者基于不同维度层级计算该数值字段的百分比。

a. “按列”计算百分比，分母使用数值列全列总计值。

b. “按行”计算百分比，分母使用数值列当前行总计值。

c. 基于不同维度层级的计算百分比：用户可选择维度区域字段里的前N-1个字段之一作为百分比计算的层级，其中N为维度区域内字段的个数。例如：当需要对每个省/自治区下不同地级市的销售数量，与该省份所有地级市销售总数进行百分比（即该地级市的销售数量占全省/自治区的比例）计算时，可以选择按照省/自治区字段作为百分比计算的层级。

对比字段的各对比项分开计算。对比里面的小计、总计，按照原数值列的小计、总计值在相应的分组层级上进行计算。

2.3 排名计算​

点击需要排名的“数值”，在下拉菜单栏中选择“高级计算-排名”，即可弹出排名设置框。

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排名设置：

  • 排序类型：行列排名、维度组内排名、维度项排名

  • 计算维度：按列、按行

  • 排序方式：RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER

  • 顺序：从高到低、从低到高

  • TOP N：全部数据、自定义数目

2.3.1 RANK​

从1开始，按照顺序，如果排序列的值相同给相同的排名标签，但后一位会空下排名，即相等会在名次中留下空位。比如按照各省/自治区的销售数量进行从高至低排名时，吉林和安徽的销售数量相等，均为100，按照RANK类型进行排名时，吉林和安徽为第1位，但后一位（第2位）将会被空出，接下来就是陕西作为第3位。 

2.3.2 DENSE_RANK​

在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。比如按照各省/自治区的销售数量进行从高至低排名时，吉林和安徽的销售数量相等，均为100，按照DENSE_RANK类型进行排名时，虽然吉林和安徽为第1位，但后一位（第2位）将不会被空出，接下来就是陕西作为第2位。 

2.3.3 ROW_NUMBER​

从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列，依次排序且不会重复（即唯一排名）。比如按照各省/自治区的销售数量进行从高至低排名时，吉林和安徽的销售数量相等，均为100，按照ROW_NUMBER类型进行排名时，虽然吉林和安徽数量相等，但吉林被排为第1位，安徽被排在第2，即同一排名不会重复出现。 

计算维度可选择按行、按列或按指定维度进行排名聚合计算，类似与百分比。

2.3.4 TOP N​

在卡片编辑界面，字段的“高级计算”中选择排序类型后，即可自定义设置 TOP N 数目。

注意：自定义数目范围为1-100，条数设置需为整数。

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效果展示

2.4 重复率计算​

重复率（重复购买率、复购率）可以用来分析消费者对品牌的忠诚度。

重复率有两种计算方法：按条件、按次数。

2.4.1 按条件​

含义：

一个时间周期内，重复率=重复人数／有过消费的顾客人数。重复人数为在这个时间周期内，消费次数≥2的顾客人数。例如在2022年9月这个时间段内，共有10个顾客产生了消费，其中3个顾客的消费次数超过1次，即产生了重复购买，则重复购买率为30%。

数据源：

包含会员ID、日期字段，并做去重处理。一般配置重复率的字段为会员ID，另外需要日期字段做时间筛选。当卡片上需要在门店、商品类别等维度上做展示时，数据源中也可以包含这些字段，但同样需要做去重处理。

设置：

a. 在维度栏拖入需要分析的维度，例如门店；

b. 在数值栏拖入会员代码，选择聚合方式为去重计数；选择高级计算>重复率，设置数值为重复数，计算方式为按条件，重复条件大于等于2，计算周期为日期筛选。计算结果为复购人数，即消费次数≥2的顾客人数。

c. 重复上一步的操作，设置数值为重复率。计算结果为复购率。验证一下该计算结果，复购率=复购人数／会员人数，会员人数可通过去重计数会员代码得到。

d. 重复条件和计算周期可以按照使用需要进行设置。

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结果：

2.4.2 按次数​

含义：

一个时间周期内，按消费次数计算，重复率=重复消费次数／总消费次数。重复消费次数计算公式为COUNT([会员代码])-COUNT(DISTINCT([会员代码]))，即总消费次数-消费人数；总消费次数计算公式为COUNT([会员代码])。例如在2022年9月这个时间段内，一共有30个顾客进行了100次消费，则重复消费次数为70次，重复率为70%。

设置：

a. 在维度栏拖入需要分析的维度，例如门店；

b. 在数值栏拖入会员代码，选择聚合方式为计数；选择高级计算>重复率，设置数值为重复数，计算方式为按次数，计算周期为日期筛选。计算结果为重复消费次数。验证一下该计算结果，重复消费次数=总消费次数-消费人数，总消费次数可通过计数会员代码得到，消费人数可通过去重计数会员代码得到。

c. 重复上一步的操作，设置数值为重复率。计算结果为复购率。复购率=重复消费次数／总消费次数。

结果：