零售数据分析之操作篇2：汇总与唯一计数
各位数据的朋友，大家好，我是老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事。
上一讲告诉大家注册奥威免费云平台，下载并上传了示例数据，还制作了一个简单的报表，让大家对数据集构建器有了一个基本的认识。
今天这一讲，我们将继续带领大家，结合零售数据分析场景，来更深入地了解并掌握奥威BI的使用。（点击观看视频）
今天要完成的场景是：按门店来看销售的业绩情况。销售业绩的指标包括收入、数量、客流量、客单价、毛利和毛利率。
在制作这个报表之前，我们先来通过一些基本概念来理解一下这份零售数据分析需求。
需求梳理
维度
维度是什么呢？维度就是分析的角度，如门店、商品、时间，这次我们的分析需求就是按门店这个维度进行分析。维度在操作时，一般放到数据集构建器的行维度或列维度区域，等会我们操作时大家会看到。
度量值
度量值就是分析的指标，可度量的值，如销售金额、销售数量，另外，还包括一些计算成员，即需要二次计算的指标，比如销售金额同比、本年累计销售数量等，本次需求中的客单价和毛利率都是属于需要二次计算的计算成员。度量值在操作时，一般放到数据集构建器的汇总区域。
聚合方式
第一个是总和，或者是求和、总计，就是将某个指标的值进行相加汇总得到一个结果，像本例中的收入、数量、毛利都是用总和的取合方式，和EXCEL中的sum函数一样。
第二种聚合是唯一计数（去重计数），它与普通的计数不一样的地方就是，它是要把重复的去掉的。比如客流量，通常我们是根据销售小票号或订单号来进行统计，但这里要用去重计数。比如某个销售小票，卖了两件商品，那么，它在数据库中会是两条记录，这时，如果按普通的计数，就会计算为2，但如果用唯一计数，则只统计为1次。它如果用数据库的函数，就相当于是count distinct。常规的EXCEL是没有这个函数的，只有在透视表中才有。
另外，前面提到了，客单价和毛利率都是属于需要二次计算的计算成员，客单价=收入/客流量，毛利率=毛利/收入，等下我们会用到。
好，接下来我们进系统。
系统实操
1、添加简表
点击选中上一讲下载的数据源，新建报表，进入bi数据可视化分析报表设计页后，点击页面上方“+”添加简表。
2、设置汇总项
今天要做的是按门店来看销售的业绩情况的零售数据分析，因此我们需要在简表中实现收入、数量、客流量、客单价、毛利和毛利率的汇总运算。所以我们的操作主要集中在数据集构建器的汇总中。
①运用总和的汇总设置
点击汇总右侧的“+”，单击打开“度量—每日门店销售”后依次添加“收入、数量、毛利”即可。它们的聚合方式默都认为“总和”，正好符合我们的运算需求，因此不需要进行修改。
②用到特殊计算方式的汇总
计算客流量、客单价、毛利率需要用到唯一计算和自定义计算。相比上面的来说，这种计算方式就比较特殊了。
要计算客单价，先算客流量，所以，我们先从客流量开始入手。
客流量：
依次点击汇总右侧“+”、“订单号”后，点击其左下角选择“唯一计算”，最后点确定。如下图：
点击“…”“重命名”，将名称改为“客流量”即可。
进行到这一步，我们就可以计算客单价了。和客流量不同，客单价的计算需要使用自定义计算。
客单价：
依次点击汇总旁的“+”、“fx”成功调出自定义计算后，输入“客单价”。由于默认项中没有我们所需的内容，因此需要点击勾选汇总区域后，再点击选择收入和客流量，完成自定义表达式后点击确定。操作图和效果图如下：
毛利率
计算毛利率同样需要采用自定义计算，但它和客单价的计算有所不同，它并不是必须勾选汇总区域的。在视频中，我们采用了不勾选的方式来完成毛利率运算。操作图如下：
所有操作流程与客单价一样，区别在于：不需要勾选汇总区域，直接点击毛利、收入，完成自定义表达式后点击确定。
3、设置行维度
我们的需求是按照门店来查看销售业绩情况，因此完成了汇总项的指标设置后，就需要在行维度中添加门店指标，依次点击行维度右侧“+”、“门店”。
最终效果图：
敲黑板，讲重点
自定义计算成员有两种方式，一种勾选汇总区域，一种不勾选汇总区域。刚才我们的示例中，客单价是勾选的，毛利率是没有勾选的，那这两种方式有什么区别呢？如果来源字段无法在分析模型的现有字段中找到，则必须勾选。比如客单价，它计算的来源中有客流量，这个是经过订单号去重计数得来的，没办法直接用订单号，所以，必须勾选。勾选了，就代表是在内存中计算，不是在数据库中计算，而毛利率，则直接可以用毛利除以收入，就可以不勾选，直接在数据库中计算。从效率来说，通过数据库计算会比内存计算效率要高。
这里还要注意一下，数据库计算，即在生成的SQL查询语句中就可以得到最终的结果，遵循SQL语法。而内存计算，无法直接在数据库中通过SQL查询得到，需要在内存中进行计算，遵循Js语法。
最后，给大家出两道作业：
第一题：想统计门店一共销售了多少款SKU，怎么办？
第二题：如果想统计每个商品的销售单价，怎么办？
今天这一讲就先到这里，通过这一讲，相信大家已经对奥威BI有了更深入的了解。下一讲，我们将讲一些更高级的统计分析，比如同比环比等，敬请期待。
老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事，我们下一讲再见！
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