Creación de perfiles de clientes utilizando datos existentes

[rrjr007]

Me gustaría usar Power BI para crear perfiles de cliente basados en reglas. Hago esto es sobresalir y es un gran crucnh tiempo. Espero que esto sea lo que pueda hacer.

A continuación se muestran mis datos:

Empresa X	Manzanas	Marca 1	1
Empresa X	Manzanas	Marca 2	24794
Empresa X	Manzanas	Marca 3	3472
Empresa X	Manzanas	Marca 4	14
Empresa X	Manzanas	Marca 5	108
Empresa X	Manzanas	Marca 6	53
Empresa X	Manzanas	Marca 7	6907

Lo primero que hago es calcualte qué % de manzanas empresa x compras de varias marcas

Empresa X	Manzanas	Marca 1	1	0.003%
Empresa X	Manzanas	Marca 2	24794	70.141%
Empresa X	Manzanas	Marca 3	3472	9.822%
Empresa X	Manzanas	Marca 4	14	0.040%
Empresa X	Manzanas	Marca 5	108	0.306%
Empresa X	Manzanas	Marca 6	53	0.150%
Empresa X	Manzanas	Marca 7	6907	19.539%

A continuación, creo mis perfiles:

Abogado	100%
Leales	75% a 99%
Primaria	40% a 74%
Secundaria	11% a 39%
Terciario	5% a 10%
Trialist	1% a 4%
Ninguno	0%

Mi salida debe parecerse a la tabla de abajo. ¿Puedo hacer esto en power bi? ¿Pensamientos sobre cómo?

Gracias de antemano.

Empresa	Fruta	• COMPRADO	Marca 1	Marca 2	Marca 3	Marca 4	Marca 5	Marca 6	Marca 7
Empresa X	Manzanas	35349	Ninguno	Primaria	Terciario	Ninguno	Ninguno	Ninguno	Secundaria

[v-eachen-msft]

Hola @rrjr007 ,

Aquí hay dos maneras.

1.Use DAX

Per = 
DIVIDE('Table'[# PURCHASED],CALCULATE(SUM('Table'[# PURCHASED]),ALLSELECTED('Table')))

Sum =
CALCULATE(SUM('Table'[# PURCHASED]), ALLSELECTED('Table'))

A continuación, puede utilizar la función IF() para mostrar los resultados finales.

2. Utilice la consulta m
Abra el editor de avances y consulte la siguiente consulta m:

let
    Source = Your source,
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}, {"Column4", Int64.Type}}),
    Custom1 = #"Changed Type",
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(Custom1,{{"Column1", "Company"}, {"Column2", "Fruit"},{"Column3", "Brand"},{"Column4", "# PURCHASED"}}),
    #"Grouped Rows" = Table.Group(#"Renamed Columns", {"Fruit"}, {{"Count", each List.Sum([#"# PURCHASED"]), type number}, {"sum", each _, type table [Company=text, Fruit=text, Brand=text, #"# PURCHASED"=number]}}),
    #"Expanded sum" = Table.ExpandTableColumn(#"Grouped Rows", "sum", {"Company", "Fruit", "Brand", "# PURCHASED"}, {"sum.Company", "sum.Fruit", "sum.Brand", "sum.# PURCHASED"}),
    #"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Expanded sum", "Custom", each if
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] >=0.01 
and
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] <0.05
then
"Trialist"
else if 
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] >=0.05 
and
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] <0.11
then
"Tertiary"
else if 
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] >=0.11 
and
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] <0.4
then
"Secondary"
else if 
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] >=0.4 
and
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] <0.75
then
"Primary"
else if 
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] >=0.75 
and
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] <0.99
then
"Loyalist"
else if 
[#"sum.# PURCHASED"]/[Count] = 1
then
"Advocate"
else 
"None"),
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Added Custom",{"sum.# PURCHASED"}),
    #"Pivoted Column" = Table.Pivot(#"Removed Columns", List.Distinct(#"Removed Columns"[sum.Brand]), "sum.Brand", "Custom")
in
    #"Pivoted Column"

Aquí está el resultado.

Aquí está mi archivo de prueba para su referencia.

La tabla es creada por DAX, Table2 se crea por m consulta.