Сведения о примере "Анализ розничной торговли"

Этот образец отраслевой панели мониторинга и базовый отчет анализируют данные о розничных продажах товаров, проданных в различных магазинах и районах. Метрики сравнивают эффективность за этот год c показателями за прошлый год в следующих областях: продажи, единицы, валовая прибыль и дисперсия, что также называют анализом нового магазина. Это реальные данные из obviEnce (www.obvience.com), которые были обезличены.

Вы также можете скачать только набор данных (книга Excel) для этого примера.

Запуск на панели мониторинга и открытие отчета

  1. На панели мониторинга выберите плитку "Итог по магазинам":

    Откроется страница "Обзор продаж магазинов" в отчете. На ней видно, что всего есть 104 магазина, из них 10 новых. У нас есть две сети: Fashions Direct и Lindseys. В среднем магазины Fashions Direct крупнее.

  2. На круговой диаграмме выберите Fashions Direct.

    Обратите внимание на результат пузырьковой диаграммы:

    Район FD-01 имеет наибольший средний объем продаж на квадратный метр, FD-02 имеет наименьшее отклонение продаж по сравнению с предыдущим годом, FD-03 и FD-04 имеют наихудшие показатели.

  3. Выбирайте отдельные пузырьки или другие диаграммы, чтобы определить влияние выбранных вами параметров

  4. Чтобы вернуться к информационной панели, выберите ее имя на верхней панели навигации (строка навигации).

  5. На панели мониторинга выберите плитку "Продажи в этом году".

    Это эквивалентно вводу фразы "Продажи в этом году" в поле вопроса.

    Появляется следующий экран:

Просмотр плитки, созданной с помощью поля "Вопросы и ответы" Power BI

Давайте запросим более конкретные сведения.

  1. Добавьте в вопрос слова "Продажи в этом году по районам". Просмотрите результаты — ответ автоматически выводится в виде линейчатой диаграммы и предлагает другие фразы:

  2. Теперь измените вопрос следующим образом: "Продажи в этом году по почтовому индексу и сети".

    Обратите внимание на то, как по мере ввода данных система отвечает на вопрос с помощью соответствующих диаграмм.

  3. Поэкспериментируйте с другими вопросами и посмотрите, какие результаты можно получить.

  4. Когда все будет готово, возвращайтесь к панели мониторинга.

Подробные сведения о данных

Теперь давайте рассмотрим все более подробно, определив производительность по районам.

  1. На информационной панели щелкните плитку сравнения продаж за этот год с продажами за предыдущий год.

    Обратите внимание на значительное расхождение с прошлым годом, где особенно неудачными месяцами являются январь, апрель и июль.

    Давайте посмотрим, сможем ли мы выявить источник проблем.

  2. Выберите пузырьковую диаграмму и щелкните 020 Mens.

    Обратите внимание, что мужская категория, в отличие от остальной части бизнеса, не была подвержена апрельскому спаду, однако январь и июль остались проблемными месяцами.

  3. Теперь щелкните пузырек 010-Womens’.

    Обратите внимание, что во все месяцы показатели в женской категории значительно ниже общих показателей бизнеса, кроме того, почти для всех месяцев показатели намного ниже аналогичных показателей за предыдущий год.

  4. Выберите пузырек еще раз, чтобы очистить фильтр.

Попробуйте использовать срез

Давайте посмотрим, насколько эффективно осуществляются продажи по районам.

  1. Щелкните Allan Guinot в срезе сверху слева.

    Обратите внимание, что в прошлом году максимальные показатели по району Allan наблюдались в марте и июне.

  2. Теперь, пока район Allan все еще выбран, щелкните пузырек женской категории.

    Обратите внимание, что в рамках женской категории этот район так и не достиг объема продаж за прошлый год.

  3. Изучите диспетчеры и категории других районов: какую дополнительную информацию вы сможете найти?

  4. Когда будете готовы, возвращайтесь на панель мониторинга.

Что наши данные сообщают о росте продаж в этом году?

Последней рассматриваемой областью является наш рост — новые магазины, открытые в этом году.

  1. Выберите плитку «Магазины, открытые в этом году».

    Из плитки видно, что в этом году было открыто больше магазинов Fashions Direct, чем магазинов Lindseys.

  2. Просмотрите диаграмму "Sales Per Sq Ft by Name" (Продажи на кв. фут по имени):

    Средний показатель продаж на кв. фут у новых магазинов сильно различается.

  3. Щелкните элемент условных обозначений Fashions Direct в правой верхней части диаграммы. Обратите внимание, что для одной и той же сети лучший магазин (Winchester Fashions Direct) значительно обходит по показателям худший магазин (Cincinnati 2 Fashions Direct) — 21,22 против 12,86 долл. США соответственно.

  4. Щелкните Winchester Fashions Direct на срезе и обратите внимание на график. Первый отчет с суммами продаж поступил в феврале.

  5. Щелкните Cincinnati 2 Fashions Direct на срезе, и вы увидите на графике, что этот магазин был открыт в июне и, похоже, имеет самые низкие показатели.

  6. Как и раньше, просмотрите данные, щелкая другие панели, графики и пузырьки на всех диаграммах, и попробуйте обнаружить какие-либо ценные сведения.

В такой безопасной среде можно работать. Отказаться от сохранения изменений можно в любой момент. Однако если изменения сохраняются, всегда можно выбрать функцию "Получить данные" для получения новой копии этого образца.

Дальнейшие действия: подключение к данным

Мы надеемся, что в этом обзоре вы узнали, каким образом с помощью панелей мониторинга, вопросов и ответов и отчетов можно получить представление о данных о розничных продажах. Теперь ваша очередь — выполните подключение к собственным данным. С помощью Power BI можно подключаться ко многим типам источников данных. Узнайте больше о начале работы с Power BI.

Дальнейшие действия