[태블로 신병훈련소 13기 #06] 테이블 계산식과 세부 수준 계산식(LOD)

연도별 전일 대비 종가 등락 나타내기

 

* Tips

 

1. 전일 대비 종가 등락 계산식 만들기

 

 

2. 동가 여부 색상 계산식 만들기

 

 

 

 

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전국 기준 지역별 매출 구성 비율 나타내기

• 전국 총 매출 대비 해당 지역의 매출 구성 비율을 레이블로 표시함.
• 지역을 필터로 설정하여 적용하면, 해당 지역의 매출을 총 매출로 하여 구성 비율이 다시 계산됨.

 

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지역 필터를 적용해도 구성 비율의 값이 달라지지 않도록 하기

 

* Tips

 

1. FIXED 함수를 이용해 전국 기준 매출 계산식 만들기

→ 시도 지역의 전체 매출을 구하기 위해 그보다 높은 수준인 국가 필드를 이용하여 총 매출을 구함

// 전국 기준 매출
{ FIXED [전국] : SUM([매출]) }

 

2. 전국 기준 구성비율 계산식 만들기

// 전국 기준 구성비율
SUM([매출]) / [전국 기준 매출]

 

 

 

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연도별 과거 구매 고객의 매출 기여도 나타내기

• 연도별 고객별 매출 기여도를 나타냄.
• 시간이 지날수록 새로 유입되는 고객의 수는 감소하는 추세를 보임.
• 2015년에 유입된 고객층이 꾸준히 매출에 크게 기여하고 있음.

 

 

* Tips

 

1. 고객별 최초 구매일 계산식 만들기

→ 현재의 집계 수준이 연도이기 때문에, FIXED 함수를 이용하여 집계 수준을 고객번호로 지정해줌

// 고객별 최초 구매일
{ FIXED [고객번호] : MIN([주문 일자]) }

 

2. 고객별 최초 구매일을 색상에 넣어 구분하기

 

 

 

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연도별 고객당 재구매 시점까지의 경과 기간 나타내기 (코호트 분석)

• 최초 구매가 일어난 후, 두 번째 구매가 발생하기까지의 기간(분기)을 카운트하여 나타냄.
• 즉, 2015년 2분기에 최초 구매를 한 고객들은 이후 2분기 이내에 가장 많이 재구매함.
• NULL인 경우는 재구매가 발생하지 않았음을 의미함.

 

 

* Tips

 

1. 고객별 최초 재구매일 계산식 만들기

→ 고객별 최초 재구매일에 사용되는 집계의 수준과 뷰의 세부 수준이 다르기 때문에 FIXED 함수를 사용하여 기준을 지정해야 함

// 고객별 최초 재구매일
{ FIXED [고객번호] : MIN( IIF([고객별 최초 주문일] < [주문일자], [주문일자], NULL) ) }

 

2. 고객별 재구매 경과기간 계산식 만들기

// 고객별 재구매 경과기간
DATEDIFF('quarter', [고객별 최초 구매일], [고객별 최초 재구매일])

→ 측정값이 아닌 차원으로서의 역할이기 때문에 차원 영역으로 이동하여 사용!

 

3. 고객번호를 색상에 올리고 집계 방식 - 고유 카운트 설정