合作时间越长的客户对销售额的贡献越大吗？ 下面的视图按照客户首次购买的年份将客户分组，以便对比各个阵列的年度销售贡献额。 每个客户的最早订单日期将体现出首次购买日期。不过，由于视图中的数据未按客户显示，我们必须使用详细级别表达式来确定每个客户的最早订单日期。

今天我们举两个案例来介绍 【阵列分析】的使用场景以及 操作方法。

一般的使用场景：列为时间维度，行为 时间上上“行为”的聚合值，目的是查看某个行为在本时间段 首次发生“行为”的比例，本时间段发生 上个时间段也发生的比例。听着有点绕。看下面的具体分析场景就明白了。

1、比如，“客户在某天购买某种商品”为一个场景，我们要分析不同月份首次购买的用户比例占多少，这个月购买上个月也购买商品的比例有多少？

2、还比如，“贴吧用户在某个季度发帖”为一个场景，我们要看本季度用户是首次发帖的比例，以及上个季度发帖本季度同样发帖的用户占多大比例有?

3、操作上很简单，建立字段 { fixed[用户]:min([行为实际]) }，然后把该维度拖到 颜色。

具体看下面的案例。

案例1：我们考察不同季度发帖人的情况。

　　1、首先构建计算字段 fixed_first_post_time ，计算方法如下图 右侧。

　　2、接着，我们按如图所示拖拽。

案例2：

　　1、构建字段 Customer Acquisition Date

　　2、略

参考文献：https://www.tableau.com/zh-cn/about/blog/LOD-expressions

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