Sobre o exemplo de Análise de Varejo

Este painel de exemplo do setor, juntamente com o relatório subjacente, analisam dados de vendas de varejo de itens vendidos em várias lojas e distritos. As métricas comparam o desempenho deste ano ao do ano passado nestas áreas: vendas, unidades, margem bruta e variação, bem como uma análise do novo estoque. Os exemplos são dados reais de obviEnce (www.obvience.com) que foram mantidos anônimos.

Também é possível baixar apenas o conjunto de dados (pasta de trabalho do Excel) para este exemplo

Iniciar no painel e abrir o relatório

  1. No painel, selecione o bloco “Total de Lojas”:

    Isso leva você à página “Visão geral das vendas da loja” no relatório. Veja que temos 104 lojas no total, sendo que 10 delas são novas. Temos duas redes, Fashions Direct e Lindseys. Em média, as lojas Fashions Direct são maiores.

  2. No gráfico de pizza, selecione Fashions Direct.

    Observe o resultado no gráfico de bolhas:

    O distrito FD-01 tem a maior média de vendas por metro quadrado, FD-02 tem a menor variação em vendas em comparação ao ano passado, FD-03 e FD-04 têm os piores desempenhos gerais.

  3. Selecione algumas das bolhas individuais ou outros gráficos para ver o realce cruzado revelando o impacto de suas seleções.

  4. Para retornar ao dashboard, selecione seu nome na barra de navegação superior (trilhas).

  5. No painel, selecione o bloco que contém “Vendas deste ano”.

    Isso é equivalente a digitar “Vendas deste ano” na caixa de pergunta.

    Você verá esta tela:

Examinar um bloco criado com P e R do Power BI

Vamos analisar mais detalhadamente.

  1. Adicione “vendas deste ano por distrito” à pergunta. Observe o resultado: ele coloca automaticamente a resposta em um gráfico de barras e sugere outras frases:

  2. Agora, altere a pergunta para “vendas deste ano por CEP e rede”.

    Observe como ele responde à pergunta conforme você digita com os gráficos apropriados.

  3. Experimente com mais perguntas e veja que tipo de resultados são obtidos.

  4. Quando estiver pronto, retorne ao painel selecionando o Power BI no canto superior esquerdo.

Aprofundar-se nos dados

Agora vamos explorar em um nível mais detalhado, observando os desempenhos dos distritos.

  1. No painel, selecione o bloco, comparando as vendas deste ano às vendas do ano passado.

    Observe a grande variabilidade na % de Variação em relação ao ano passado, com janeiro, abril e julho apresentando especificamente um desempenho ruim.

    Vamos ver se podemos chegar até onde os problemas podem estar.

  2. Selecione o gráfico de bolhas e escolha 020-Mens.

    Observe que a categoria Masculino não foi tão prejudicada em abril como os negócios em geral, mas janeiro e julho ainda foram meses com problemas.

  3. Agora, selecione a bolha 010-Womens.

    Observe que a categoria Feminino teve desempenho muito pior do que os negócios em geral em todos os meses, e muito pior em quase todos os meses, em comparação com o ano interior.

  4. Selecione a bolha novamente para limpar o filtro.

Experimentar a Segmentação

Vejamos o desempenho de distritos específicos.

  1. Clique em Artur Gomes na parte superior esquerda da segmentação.

    Observe que o distrito de Artur teve um desempenho superior no Ano Passado em março e junho.

  2. Agora, com Artur ainda selecionado, selecione a bolha Feminino.

    Observe que para a categoria Feminino, seu distrito nunca atendeu o volume do ano passado.

  3. Explore os outros gerentes e categorias de distrito – quais outras informações você pode encontrar?

  4. Quando estiver pronto, retorne ao painel.

O que nossos dados estão nos dizendo sobre o crescimento de vendas deste ano?

A última área que desejamos explorar é nosso crescimento – as novas lojas abertas neste ano.

  1. Selecione o bloco “Lojas abertas neste ano”

    Como pode ser viso no bloco - foram abertas mais lojas Fashion Direct do que Lindseys este ano.

  2. Observe o gráfico “Vendas por pés quadrados por Nome”:

    Há bastante diferença na Média de Vendas por Pés Quadrados entre as novas lojas.

  3. Clique no item de legenda Fashions Direct no gráfico à direita superior. Observe, que mesmo para a mesma rede, a melhor loja (Winchester Fashions Direct), em desempenho, significativamente supera a pior loja (Cincinnati 2 Fashions Direct): US$ 21,22 vs. US$ 12,86, respectivamente.

  4. Clique em Winchester Fashions Direct na segmentação e observe o gráfico de linhas. Os primeiros números de vendas foram relatados em fevereiro e referem-se a uma loja líder em termos de volume para quase todos os meses.

  5. Clique em Cincinnati 2 Fashions Direct na segmentação e você verá no gráfico de linhas que ela foi aberta em junho e parece ser a loja com o pior desempenho.

  6. Como antes, explore clicando nas outras barras, linhas e bolhas em todo os gráficos e veja quais informações você poderá descobrir.

Este é um ambiente seguro para experimentar. Você pode optar por não salvar as alterações. Mas se você salvá-las, sempre é possível acessar Obter Dados para ter uma nova cópia deste exemplo.

Próximas etapas: conectar-se aos seus dados

Esparamos que este tour tenha mostardo como os painéis, P e R e relatório do Power BI podem fornecer informações sobre os dados de varejo. Agora é sua vez - conecte-se aos seus próprios dados. Com o Power BI, é possível se conectar a uma grande variedade de fontes de dados. Saiba mais sobre como começar a usar o Power BI

Próximas etapas