重複購買率（二次購買率）及新老客戶佔比都是客戶資料分析中極其重要的指標（除此之外沒什麼好簡述的，直接上貨）
1.把訂單分為客戶首次購買的訂單和後續購買的訂單，進而算出重複購買率 2.把客戶分為新客戶與老客戶，進而計算新老客佔比
資料來源：
對於判斷哪些訂單是使用者首次購買的，哪些不是首次購買的，思路是分別為客戶id和訂單日期建立變數，變數可以儲存在當前篩選上下文的計算列，filter可以使計算處於新的篩選上下文。
對於客戶id，讓它的變數（舊的上下文）和它在新的上下文進行匹配，對於訂單日期，讓它的變數大於新上下文的訂單日期（同樣的原理，不使用變數而用earlier函式代替也可以，但本人更推薦使用變數）在這個基礎上使用sumx迭代，判斷結果的行數是否大於零，如果不大於零，說明對於某一客戶沒有任何訂單是在與首單不同的日期生成的，反之同理：
二次購買判斷 =
vare_date = 'data'[訂單日期]
varcust = 'data'[客戶 id]
return
if( sumx(
filter('data',cust = 'data'[客戶 id]&&e_date > 'data'[訂單日期]),
countrows('data'))>0,"非首次","首次")
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