在成千上萬個客戶中，總有一些客戶的價值非常大，是最優質客戶，當然也不可避免會有一些價值很低的客戶，如何來快速發現檢測出這些異常客戶呢？

首先得确定按哪個維度來确定客戶的價值，然後按這個維度來分析就可以了，比如按貢獻的收入來劃分，貢獻的收入高，并且增長快的客戶就是優質客戶，相反，那些收入貢獻很低，并且大幅下滑的客戶，也值得去重點關注、分析原因。

發現異常數據常用散點圖來展現，以收入為例，按貢獻收入額和收入同比差異兩個維度來生成散點圖。

建立度量值：

收入 = SUM( '訂單'[銷售額] )

收入 LY =

CALCULATE(

[收入],

SAMEPERIODLASTYEAR( '日期表'[日期] )

)

收入 同比差異 = [收入]-[收入 LY]

然後将[收入]和[收入 同比差異]放到Y軸和X軸中，生成客戶散點圖，

大部分客戶集中于同比差異較少的區域，而處于右上角的客戶，貢獻收入額和增幅都很高；位于左下角的零星客戶，則正好相反。

在散點圖最靠邊，離集群最遠的這些客戶，可以認為是異常的客戶，保持重點關注。

如果隻關注業務下滑的客戶，還可以篩選同比差異的數據，隻顯示小于0的數據，散點圖變為下面這樣：

更加清晰的看出哪些客戶離集群比較遠。

如果不僅按收入貢獻，還要看利潤率的大小來區分客戶，可以利用收入和利潤率來生成散點圖。

關于利潤率的度量值可以這樣寫：

利潤 = SUM( '訂單'[利潤] )

利潤率 = DIVIDE( [利潤],[收入] )

散點圖如下：

右上角是收入貢獻和利潤率均比較高的客戶，左下角則是收入貢獻和利潤率都比較低的客戶。

如果重點關注收入貢獻低于2000并且利潤利潤率低于35%的異常客戶，還可以将這些客戶用不同的顔色單獨标記出來，寫個度量值：

color 異常客戶 =

IF([利潤率]<0.35&&[收入]<2000,"Darkorange")

然後用條件格式就可以按特定顔色來顯示這些客戶：

這樣就能更加清晰的顯示出哪些是異常客戶。

散點圖善于從大量數據中，發現一些分布規律，以及顯示異常的數據，在業務分析中經常會被用到。

本文寫的度量值都非常簡單，在真實的業務分析中，并不是都需要寫複雜的度量值、用很高深的DAX函數，利用一些簡單的DAX，同樣可以發揮出巨大的價值，關鍵是業務邏輯的理解和運用。

手把手教你用PowerBI完成動态帕累托分析

PowerBI作圖技巧：利用度量值進行動态指标分析

使用Power BI進行産品關聯分析是一種什麼體驗？

PowerBI這個圖表太強大，做預算分析少不了它：ValQ

采悟 Power BI星球

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!