背景：筆者在一個B2b電商平臺從事數據分析工作，公司選取Qlik Sense作為BI分析工具；當前的業務需求是分析每個月份的客戶下單情況，這需要得出每個客戶的注冊年月、下單年月以及下單月份數。由于Qlik Sense在國內的資料較少，筆者在工作之余總結、撰寫此文，旨在分享并盼能拋磚引玉，得到更多、更好的想法，不僅可以用于Qlik，也可在其他BI工具實踐。

一、計算方法

設: 開始年=Fy, 開始月=Fm, 開始年月=Fym

設: 結束年=Ly, 結束月=Lm, 結束年月=Lym

年月=Year * 100 + Month

默認: Ly >= Fy; Fm & Lm ∈ [1,12]

Time Span = {[(13-Fm) + Lm] + (Ly – Fy -1)*12}

Or: {[(Fy*100 + 13) – Fym] + (Lym – Ly*100) + (Ly-Fy-1)*12}

13-Fm: 開始年當年月份數。從當月開始至12月，共13-Fm個月，當月本身也計算在內（如9月-12月，共4個月；12月-12月，共1個月）

Lm: 結束年當年月份數。從1月至結束月，共Lm個月，結束月本身也計算在內（如1月-5月，共5個月，1月-8月，共8個月）

(Ly-Fy-1)*12: 從開始年至結束年的月份數

考慮年份差別，共有三種情況。

1.如開始年和結束年為同一年，Ly=Fy, 則時間跨度= 13-Fm+Lm-12, 即 Lm-Fm+1，結束月減去開始月+1；

2.如結束年為開始年的下一年，Ly = Fy+1, 則時間跨度 = 13-Fm+Lm, 即開始年的所有月份數量(13-Fm)加上結束年的所有月份數量Lm；

3.如結束年比開始年晚兩年及以上，則時間跨度 = 開始年當年月份數+結束年當年月份數 + (開始年與結束年相隔年份的所有月份數)

二、場景應用

計算客戶注冊年月與當前下單年月的月份數，并與客戶在當前下單年月的‘總下單月份數’進行比較，計算客戶對于平臺的忠誠度

三、Qlik腳本步驟

出于數據隱私性，本文使用編撰的數據進行演示說明，并盡可能的精簡了數據。

需要的基礎數據：訂單列表，客戶注冊信息表

客戶注冊信息表字段：customer_code; customer_name; register_date

訂單列表字段：order_date; order_number; customer_code; commodity; order_amount

以下所有的計算均在Qlik Sense的腳本編輯器完成。

(1) 加載訂單列表數據：

[orderlist]:Load * Inline [order_date, order_number, customer_code, commodity, order_amount2021/1/5, O2021001, T001, Milk, 10.52021/1/20, O2021002, T001, Cheese, 52021/3/2, O2021003, T001, Ham, 202021/3/7, O2021004, T002, Apple, 82021/4/10, O2021005, T001, Banana, 92021/5/18, O2021006, T001, Pie, 302021/6/1, O2021007, T001, Coke, 72021/6/1, O2021008, T002, Butter, 62021/6/1, O2021009, T003, Bone, 182021/7/1, O2021010, T003, Steak, 1002021/8/8, O2021011, T003, Bacon, 602021/8/12, O2021012, T001, Egg, 402021/8/20, O2021013, T002, Candy, 152021/9/6, O2021014, T003, Potato, 222021/10/1, O2021015, T003, Bean, 202021/10/15, O2021016, T001, Chocolate, 122021/11/11, O2021017, T003, Pork, 702021/11/17, O2021018, T002, Chicken, 302021/12/10, O2021019, T002, Bread, 142021/12/12, O2021020, T001, Fish, 562021/12/15, O2021021, T003, Ketchup, 242022/1/1, O2021022, T003, Jam, 35];

(2) 加載客戶注冊信息表，并與訂單列表進行左關聯：

Left Join [orderlist]:Load * Inline [customer_code, customer_name, register_dateT001, Tom, 2021/1/1,T002, Jerry, 2021/3/1,T003, Spike, 2021/6/1];

合并后的數據表如下圖：

?

(3) 根據合并后的訂單列表 [orderlist]，得出每個客戶的注冊年，registeryear, 注冊年月registerym，用數字形式表現，即registeryear*100+registermonth; 同理，得到每個客戶的下單年orderyear和下單年月orderym

[orderwidetable]:Load *,Year(register_date) as [registeryear],Year(register_date)*100 + Month(register_date) as [registerym],Year(order_date) as [orderyear],Year(order_date)*100 + Month(order_date) as [orderym]Resident [orderlist];Drop Table [orderlist];

生成的數據表如下圖：

?

(4) 基于第三步生產的寬表 [orderwidetable]，以客戶維度聚合一張新表，求每個客戶的：首次下單年firstyear；首次下單年月firstym；總下單月數totalordermonth

[ordermonth]:Load[customer_code] as [ccode],[registerym] as [rym],[registeryear] as [ryear],min(orderym) as [firstym],min(orderyear) as [firstyear],count(distinct [orderym]) as [totalordermonth]Resident [orderwidetable]Group By [customer_code],[registerym],[registeryear];

生成的數據表如下圖：

?

?(5) 同樣基于 [orderwidetable]，以客戶和下單年月維度聚合一張新表，求每個客戶的每個不同的下單年月

[count]:Load[customer_code] as [ccode],[orderym] as [oym],[orderyear] as [oyear],count(distinct orderym) as [countym]Resident [orderwidetable]Group By [customer_code],[orderym],[orderyear]Order By [customer_code],[orderym];

生成數據表如下圖：

?(6) 將第四步生成的表左關聯到第五步生成的表，這樣，每一行的客戶下單年月，都能顯示客戶的首單年份、首單年月、總下單月數

Left Join [count]:Load*Resident [ordermonth];Drop Table [ordermonth];

生成數據表如下圖：

?

(7) 基于第六步生成的表格，應用時間跨度計算方法，求每個客戶的每個下單年月與首單年月的間隔月數 [lifemonth]，并計算每個客戶在每個下單年月時的累計下單月份數 [ordermonth]

求累計下單月數參考了Qlik Community的一篇文章，主要使用了Peek函數

鏈接：Solved: Script: cumulative sum + group by - Qlik Community - 1810410

[count_temp]:Load*,(([ryear]*100+13-[rym])+([oym]-[oyear]*100)+(([oyear]-[ryear]-1)*12)) as [lifemonth],if(RowNo()=1,[countym],if(ccode<>Peek(ccode),[countym],if(ccode = Peek(ccode) and Peek([ordermonth]) = 1, 2, [countym]+Peek([ordermonth])))) as [ordermonth]Resident [count]Order By [ccode],[oym];Drop Table [count];

生成數據表如下圖：

?

(8) 基于第七步生成的累計下單月數 [ordermonth] 和 注冊至今月數 [lifemonth]，計算客戶在每個下單年月的忠誠度 [loyal%]

[count_final]:Load*,Num([ordermonth]/[lifemonth],'#,##0%') as [loyal%]Resident [count_temp];Drop Table [count_temp];Rename Table [count_final] to [count];

生成數據表如下圖：

?

這樣就得到了每個客戶在每個下單年月的忠誠度。

筆者也在Qlik Community 投稿了英文版，有興趣請戳此鏈接

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一种在Qlik Sense 中计算两个年月所覆盖时间跨度的方法以及场景应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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