下面我将从定义、意义、在 Power BI 中的实现方法、业务应用场景、实操示例五个方面，详细解释什么是 Segmentation（细分） ，并教你如何在 Power BI 中实现它。
🧠 一、什么是 Segmentation？
Segmentation（细分） 是一种将数据按照某种逻辑划分成多个子组的方式，便于进行更深入的分析和个性化洞察。
✅ 本质上就是：
- 给数据打“标签”
- 把数据分层、分类
- 找出不同群体的规律
🎯 二、Segmentation 有什么意义？
| 目标 | 说明 |
|---|---|
| 精准营销 | 比如给高价值客户推荐高端产品 |
| 提高运营效率 | 分析哪些客户值得重点维护 |
| 差异化产品策略 | 针对不同产品或客户群体制定不同的策略 |
| 报表更清晰 | 图表中显示分层数据更容易看出趋势 |
🛠️ 三、Power BI 中如何实现 Segmentation？
方法一：使用 DAX 创建分组字段（推荐方式）
用 IF 或 SWITCH(TRUE()) 编写分层逻辑：
客户分层 =
SWITCH(
TRUE(),
[总消费金额] >= 10000, "高价值客户",
[总消费金额] >= 5000, "中价值客户",
"普通客户"
)
➡ 然后你可以在图表中使用这个字段做分类分析（比如柱状图、饼图、筛选器）。
方法二：使用 Power BI 的 “Group 分组” 功能（界面操作）
-
选择你想分段的字段（例如产品价格）
-
右键点击 →
New Group -
设置分组方式：
- 对数值字段：可以按区间（Bins）自动分组
- 对文本字段：可以自定义分组名
方法三：使用 Calculated Column + 分段函数（Bucketing）
利润段 =
SWITCH(
TRUE(),
Product[利润率] >= 0.3, "高利润",
Product[利润率] >= 0.1, "中利润",
"低利润"
)
方法四：使用 Clustering 聚类分析（进阶）
在 Power BI 中：
- 创建图表（如散点图）
- 选中图表中的数据点 → 右键 →
Group→Auto Clustering - Power BI 会自动帮你将数据聚类（比如按销售额和利润组合）
🔍 四、常见业务 Segmentation 场景
| 场景 | 细分方式 | 用法示例 |
|---|---|---|
| 客户分层 | 按消费金额 / 活跃度 / 购买频率 | 识别高价值客户 |
| 产品分类 | 按价格、利润、销量 | 优化库存和上新策略 |
| 地区分组 | 按销售额、增长率 | 看哪一区域表现最好 |
| RFM 模型 | 结合最近消费（Recency）、频率（Frequency）、金额（Monetary） | 精细化用户标签营销 |
| 时间分段 | 按日、周、月、季度 | 分析时间趋势 |
📘 五、完整实操示例（客户价值分层）
假设你有以下字段：
- 表：
Customer - 字段：
Customer[CustomerName]、Customer[TotalSales]
你可以写一个新的分组字段：
客户等级 =
SWITCH(
TRUE(),
Customer[TotalSales] >= 100000, "高价值客户",
Customer[TotalSales] >= 50000, "中价值客户",
"低价值客户"
)
📊 然后你可以在 Power BI 中创建一个柱状图：
- X轴：客户等级
- Y轴：客户数量（用
COUNTROWS(Customer)）
就能直观看出：哪个等级的客户最多、贡献多少销售额。
✅ 总结
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| Segmentation | 是对数据进行逻辑分组或标签分类的过程 |
| 意义 | 有助于深入洞察、差异化分析、提升运营效率 |
| 方法 | DAX公式分段、图形分组、自动聚类、字段分箱 |
| 场景 | 客户分层、产品分类、区域分析、RFM模型等 |
