Power BI二次购买关联分析需求：首购商品筛选次购商品统计

一、先理清楚现有数据 #

你提供的订单表包含三列：客户、客户订单序号（每个客户的订单顺序，1代表首单，2代表第二单）、商品，这个结构完全满足需求，无需调整原始数据。

二、创建必要的DAX计算 #

1. 生成独立的商品维度表 #

用DAX创建独立的商品维度表，避免后续切片器与报表商品的筛选冲突：

商品维度表 = DISTINCT('订单表'[商品])

在模型视图中，将「商品维度表」的「商品」列与「订单表」的「商品」列建立一对多关系。

2. 标记客户的首购商品 #

创建计算列，让每个客户的所有订单行都带上自己的首购商品：

客户首购商品 = 
CALCULATE(
    MAX('订单表'[商品]),
    ALLEXCEPT('订单表', '订单表'[客户]),
    '订单表'[客户订单序号] = 1
)

3. 统计复购商品的用户数 #

统计首单后所有复购订单的商品用户数

复购商品用户数 = 
VAR 选中的首购商品 = VALUES('商品维度表'[商品])
VAR 符合条件的客户 = 
    CALCULATETABLE(
        VALUES('订单表'[客户]),
        '订单表'[客户首购商品] IN 选中的首购商品,
        '订单表'[客户订单序号] > 1
    )
RETURN
    CALCULATE(
        DISTINCTCOUNT('订单表'[客户]),
        '订单表'[客户] IN 符合条件的客户,
        '订单表'[客户订单序号] > 1
    )

仅统计第二个订单的商品用户数

如果只关注首单后的第一个复购订单，把度量值中的>1替换为=2即可：

第二单商品用户数 = 
VAR 选中的首购商品 = VALUES('商品维度表'[商品])
VAR 符合条件的客户 = 
    CALCULATETABLE(
        VALUES('订单表'[客户]),
        '订单表'[客户首购商品] IN 选中的首购商品,
        '订单表'[客户订单序号] = 2
    )
RETURN
    CALCULATE(
        DISTINCTCOUNT('订单表'[客户]),
        '订单表'[客户] IN 符合条件的客户,
        '订单表'[客户订单序号] = 2
    )

三、搭建可视化报表 #

1. 添加切片器：拖入「商品维度表」的「商品」字段，作为首购商品的筛选控件。
2. 添加可视化图表：推荐使用簇状条形图或表格：
   • 簇状条形图：Y轴选「订单表」的「商品」，值选上述创建的「复购商品用户数」或「第二单商品用户数」
   • 表格：列选「订单表」的「商品」和对应的度量值
3. 验证效果：例如选择切片器中的「Steak（牛排）」，表格会显示：
   • Mashed Potatoes（土豆泥）：2人（Greg和Cindy）
   • Green Beans（青豆）：1人（Susie）
   • Cake（蛋糕）：1人（Greg）
     （若使用「第二单商品用户数」，则仅显示前两项，因为Cake是Greg的第三单商品）

四、踩坑提示 #

• 必须使用独立的商品维度表，否则直接用订单表的商品做切片器会过滤掉复购商品行，导致统计结果错误。
• 确保「客户订单序号」是每个客户的正确订单顺序，序号错乱会导致首购商品判断失效。
• 若需排除复购首购同款商品的情况，可在度量值中添加过滤条件：'订单表'[商品] NOT IN 选中的首购商品

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Marhefka