Расчет собственных моделей атрибуции в Power BI на основе сырых данных Яндекс Метрики

Расчет дополнительных значений в таблице на основании значений в других строках. Продвинутые приемы фильтрации данных.

На примере сырых данных Яндекс Метрики объясняю, как с помощью информации о визитах клиентов рассчитывать собственные модели атрибуции, например, по первому взаимодействию, по последнему непрямому взаимодействию (последний значимый переход) и последнему переходу по рекламе.

Подробнее про модели атрибуции: https://yandex.ru/support/metrica/reports/attribution-model.html

Рассказываю, как работает функция CALCULATE, как и когда пользоваться функциями ALL, ALLEXCEPT и EARLIER внутри нее, чтобы находить данные о визитах пользователя по сложным условиям.

Показываю как находить строку таблицы на основании значений в колонках и извлекать из нее нужные значения с помощью функции LOOKUPVALUE.

Пробуйте вместе со мной. Семпл данных из видео: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EpLjgYjMZwS41vh2q3nSphwkjMId6nKxZCxeQ_z8GLc/edit#gid=0

Подписывайтесь на канал и ищите меня в соцсетях

Facebook https://www.facebook.com/iliah.nazarov
Telegram https://t.me/IlyaNazarov

Видео Расчет собственных моделей атрибуции в Power BI на основе сырых данных Яндекс Метрики канала Илья Назаров