Excel关于非重复计数的几种计算方法

Excel关于非重复计数的几种计算方法在做客户分析的时候经常会遇到客户数的计算:一段时间内购买商品的客户数;一段时间内购买商品的次数;是两个不同的概念。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

在做客户分析的时候经常会遇到客户数的计算:

  • 一段时间内购买商品的客户数;
  • 一段时间内购买商品的次数;

是两个不同的概念,一段时间内购买商品的客户数是一个需要去掉重复项的计数,因为可能存在,同一位客户多次购买的情况;一段时间内购买商品的次数,是一个简单的计数,统计过往销售的次数。

今天我们的问题就是如何计算,一段时间内购买商品的客户数?

Excel关于非重复计数的几种计算方法

两个小问题:

  • 上表时间段内的购买商品客户数;
  • 购买A、B类商品的客户数;

Excel公式计算非重复计数

通常大家比较关注如何使用公式来计算出结果,Excel中编写公式来计算非重复计数,对于初学者来说是个不小的难题,其实也不用太纠结与公式的原理,重在结果。

不懂原理又要能计算出结果,最好的办法就是模仿别人的公式,网上搜索一下,就会有很多答案,可以找来几个模仿一下。

我认为有两种公式可以拿来试一试:

  • SUMPRODUCT+COUNTIFS组合
  • COUNT+MATCH+ROW组合

这两个组合各有特色,SUMPRODUCT组合不用三键的数组公式,但是需要选择好区域,不然会出错;COUNT组合需要用CTRL+SHIFT+ENTER三键数组公式,不用太在意选取区域。

第一个小问题:客户数,相当于没有条件来计算非重复客户计数。

=SUMPRODUCT(1/COUNTIFS(B2:B23,B2:B23)) =COUNT(0/(MATCH(B2:B23,B2:B23,)=ROW(1:22))) 

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

Excel关于非重复计数的几种计算方法

两个组合都能够计算出正确结果,但是使用SUMPRODUCT要注意数据区域选取。

Excel关于非重复计数的几种计算方法

第二个问题:A、B商品的购买客户数

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!=SUMPRODUCT(($C$2:$C$23=I7)/COUNTIFS($B$2:$B$23,$B$2:$B$23,$C$2:$C$23,$C$2:$C$23)) =COUNT(0/(($C$2:$C$23=I7)*MATCH($B$2:$B$23&$C$2:$C$23,$B$2:$B$23&$C$2:$C$23,)=ROW($1:$22))) 
Excel关于非重复计数的几种计算方法

根据条件来计算客户的非重复计数:

  • SUMPRODUCT组合:条件需要添加两次,在“/”左侧添加一次,在COUNTIFS中还需要添加一次。
  • COUNT组合:条件同样是两次,MATCH前面一次,MATCH中用”&”符号再连接一次。

条件的写法也不同,一种是等于单值的样子,一种是全范围选取。

Power Query中计算非重复计数

第一个问题:客户非重复计数

第一步:删除其他列,添加自定义列

Excel关于非重复计数的几种计算方法

第二步:分组

Excel关于非重复计数的几种计算方法

第二问题:购买A、B类客户的非重复计数

删除其他列只保留,客户名称和商品分类,分组

Excel关于非重复计数的几种计算方法

Power Query中计算非重复计数,要比用公式简单的多,只是简单的操作就可以得到结果,当然,后台使用的是M函数Table.Group、Table.Distinct、Table.RowCount

Excel关于非重复计数的几种计算方法

不用管函数是如何运作的,只要知道在分组操作中,选取非重复行计数,就能够获得想要的结果。

Power Pivot 中计算非重复计数

Power Pivot中只需要写一个度量值就可以了,在Power Pivot中由专门的分重复计数的DAX函数DISTINCTCOUNT,也可以通过COUNTROWS+VALUES组合函数来计算非重复计数。

客户数:=DISTINCTCOUNT([客户名称]) 客户数1:=countrows(VALUES('表1'[客户名称])) 
Excel关于非重复计数的几种计算方法

这个度量值的结果,可以通过透视表来检验:

Excel关于非重复计数的几种计算方法

总结一下,对销售数据进行分析,Excel中最好的办法就是使用Power Pivot来建模分析,所以非重复计数,DAX函数最简单,其次是Power Query中的分组操作,最后才是Excel公式,大家可以根据自己的应用场景来选择非重复计数的方法。

也许不久的将来,微软也会给Excel添加Distinct函数,来进行非重复计数

免责声明:本站所有文章内容,图片,视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成,不代表本站观点,不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益,请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权,请联系删除,如若转载,请注明出处:https://itzsg.com/73693.html

(0)

相关推荐

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

联系我们YX

mu99908888

在线咨询: 微信交谈

邮件:itzsgw@126.com

工作时间:时刻准备着!

关注微信