關於零售分析範例

這個產業範例的儀表板、基礎資料集和報表,會分析在多個門市和區域售出之品項的零售資料。 計量會比較今年與去年在以下領域的表現:銷售、單位、毛利率和變異數,以及新門市分析。 此為來自 obviEnce 的匿名真實資料 (www.obvience.com)。

您也可以只下載此範例的資料集 (Excel 活頁簿).

進入儀表板,然後開啟報表

  1. 在儀表板中選取 [所有門市] 磚:

    這會帶您前往報表中的 [銷售門市概觀] 頁面。 您會看到我們總共有 104 個門市,其中 10 個為新門市。 我們有兩種連鎖店:Fashions Direct 和 Lindseys。 Fashions Direct 的門市通常比較大。

  2. 在圓形圖中選取 [Fashions Direct]。

    請注意泡泡圖中的結果:

    FD-01 區有每平方英呎最高的平均銷售額,FD-02 區與去年相比的變異數最低,FD-03 區和 FD-04 區的整體表現最差。

  3. 選取個別泡泡或其他圖表,即可查看交叉醒目提示,呈現您選取範圍的影響。

  4. 選取頂端導覽列的 [Power BI] 返回儀表板。

  5. 在儀表板中選取標題為「本年度銷售量」的磚。

    這等同於在問題方塊中輸入「本年度銷售量」。

    您會看到這個畫面:

檢閱為 Power BI 問與答所建立的磚

讓我們詳加說明。

  1. 在問題中加入「 依區域的本年度銷售量」。 觀察結果,您會發現答案自動呈現在橫條圖中,並建議其他片語:

  2. 現在將問題改為「 依郵遞區號和連鎖店的本年度銷售量」。

    請注意當您輸入適當的圖表時,它會如何回答。

  3. 試問更多問題,看看會得到何種結果。

  4. 當您準備好時,可選取左上角的 [Power BI] 返回儀表板。

深入探索資料

現在探討更詳細的層面,我們來查看區域的表現。

  1. 在儀表板上,選取比較本年度和去年度銷售量的圖格。

    請注意去年在差異 % 上有很大的變動,1 月、4 月和 7 月都是狀況特別不好的月份。

    現在來看看是否可以縮小範圍,找出問題所在。

  2. 選取泡泡圖,然後選擇 [020-Mens] 。

    您會觀察到,男性類別在 4 月並沒有像整體生意那樣受到嚴重影響,但 1 月和 7 月仍是有問題的月份。

  3. 現在選取 [010-Womens] 泡泡。

    請注意,女性類別在所有月份的表現都比整體生意更差,而且每個月的表現幾乎也都不如去年。

  4. 再次選取泡泡即可清除篩選條件。

試用交叉分析篩選器

我們來看一看特定區域的表現。

  1. 在左上方的交叉分析篩選器中選取 [Allan Guinot]。

    請注意 Allan 的區域在 3 月和 6 月的表現優於去年。

  2. 現在在已選取 Allan 的狀態下,按一下女性的泡泡。

    請注意對於女性類別,他的區域從未達到去年營業額。

  3. 探索其他區域的經理和商品類別狀況 – 您可找出其他的深入資訊嗎?

  4. 當您準備好時,請返回儀表板。

從資料中,我們了解到本年度銷售成長隱藏了哪些含意?

我們要探討的最後一個領域是我們的成長 – 本年度新開的門市。

  1. 選取 [本年度新開門市] 圖格。

    如圖格顯示,本年度開張的 Fashions Direct 門市比 Lindseys 門市更多。

  2. 觀察「依名稱的每平方英尺銷售量」圖表:

    各家新門市在「平均每平方英尺銷售量」上的差異相當大。

  3. 按一下右上方圖表中的 Fashions Direct 圖例項目。 請注意即使是同一系列的連鎖店,最佳門市 (Fashions Direct 溫徹斯特店) 的表現顯著優於最差門市 (Fashions Direct 辛辛那提 2 號店),分別是 $21.22 美元及 $12.86 美元。

  4. 按一下交叉分析篩選器中的 Fashions Direct 溫徹斯特店,然後觀察折線圖。 第一筆銷售量數字於 2 月提報,而且以銷售量來看,幾乎每個月都是門市之冠。

  5. 按一下交叉分析篩選器中的 Fashions Direct 辛辛那提 2 號店,折線圖中顯示該門市於 6 月開幕,似乎是表現最差的門市。

  6. 請和之前一樣,在其他長條、折線和泡泡上按一下,看看您可以找到哪些深入資訊。

這是安全的作業環境。 您一律可以選擇不儲存變更。 但如果儲存了變更,您也可以隨時移至 [取得資料],重新複製此範例。

下一步:連接到您的資料

希望本教學已讓您了解 Power BI 儀表板、問與答和報表能夠如何提供零售資料的深入資訊。 現在輪到您了 — 連接到您自己的資料。 您可以透過 Power BI 連接到各式各樣的資料來源。 深入了解開始使用 Power BI.

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