Exemple Analyse de la vente au détail pour Power BI : Visite guidée

L’exemple intégré Analyse de la vente au détail contient un tableau de bord, un rapport et un jeu de données qui analyse les données de ventes au détail d’articles vendus dans plusieurs magasins et régions. Les métriques comparent les performances de l’année en cours à celles de l’année dernière en termes de chiffre d’affaires, d’unités, de marge brute et de variance et offrent une analyse des nouveaux magasins.

Tableau de bord pour l’Exemple Analyse de la vente au détail

Cet exemple fait partie d’une série d’exemples qui illustre la façon dont vous pouvez utiliser Power BI avec des données, des rapports et des tableaux de bord orientés métier. Il a été créé par obviEnce avec des données réelles qui sont présentées de façon anonyme. Les données sont disponibles dans plusieurs formats : exemple intégré dans le service Power BI, fichier Power BI Desktop .pbix ou classeur Excel. Consultez Exemples pour Power BI.

Ce tutoriel explore l’exemple intégré Analyse de la vente au détail dans le service Power BI. Les expériences d’utilisation des rapports étant similaires dans Power BI Desktop et dans le service, vous pouvez également poursuivre avec et l’exemple de fichier .pbix dans Power BI Desktop.

Vous n’avez pas besoin d’une licence Power BI pour explorer les exemples dans Power BI Desktop. Si vous n’avez pas de licence Power BI Pro ou Premium par utilisateur, vous pouvez enregistrer l’exemple dans votre espace Mon espace de travail du service Power BI.

Obtenir l’exemple

Avant de pouvoir utiliser l’exemple, vous devez le télécharger dans le service Power BI, ou obtenir le fichier .pbix ou le classeur Excel.

Obtenir l’exemple intégré

  1. Ouvrez le service Power BI (app.powerbi.com), connectez-vous et ouvrez l’espace de travail où vous souhaitez enregistrer l’exemple.

    Si vous n’avez pas de licence Power BI Pro ou Premium par utilisateur, vous pouvez enregistrer l’exemple dans votre espace Mon espace de travail.

  2. Dans le coin inférieur gauche, sélectionnez Obtenir des données.

    Sélectionnez Obtenir les données.

  3. Dans la page Obtenir des données qui s’affiche, sélectionnez Exemples.

  4. Sélectionnez Exemple Analyse de la vente au détail, puis choisissez Se connecter.

    Se connecter à un exemple

  5. Power BI importe l’exemple intégré, puis ajoute un tableau de bord, un rapport et un jeu de données à votre espace de travail actif.

    Entrée Exemple Analyse de la vente au détail

Se procurer le fichier .pbix pour cet exemple

Vous pouvez aussi télécharger l’Exemple Analyse de la vente au détails en tant que fichier .pbix, qui est conçu pour être utilisé avec Power BI Desktop.

Se procurer le classeur Excel pour cet exemple

Si vous souhaitez afficher la source de données de cet exemple, elle est également disponible en tant que classeur Excel. Pour afficher les données brutes, activez les compléments Analyse de données, puis sélectionnez Power Pivot > Gérer. Pour télécharger les huit fichiers Excel d’origine, consultez Explorer les exemples Excel dans Excel.

Démarrer sur le tableau de bord et ouvrir le rapport

  1. Dans l’espace de travail où vous avez enregistré l’exemple, ouvrez l’onglet Tableaux de bord, puis recherchez le tableau de bord Exemple Analyse de la vente au détail et sélectionnez-le.

  2. Dans le tableau de bord, sélectionnez la vignette Total Stores New & Existing Stores, qui s’ouvre dans la page Store Sales Overview du rapport Retail Analysis Sample.

    Vignette Total Stores

    Dans cette page du rapport, vous voyez que nous avons un total de 104 magasins, 10 d’entre eux étant nouveaux. Nous avons deux chaînes, Fashions Direct et Lindseys. Les magasins Fashions Direct sont en moyenne plus grands.

  3. Dans le graphique en secteurs This Year Sales by Chain, sélectionnez Fashions Direct.

    Graphique This Year Sales by Chain

    Notez le résultat dans le graphique en bulles Total Sales Variance % :

    Graphique Total Sales Variance %

    La région FD-01 a la moyenne la plus élevée pour Sales per Square Foot, et FD-02 a Total Sales Variance le plus faible par rapport à l’année dernière. FD-03 et FD-04 sont au global les régions les moins performantes.

  4. Sélectionnez des bulles individuelles ou d’autres graphiques pour mettre en évidence des informations croisées, reflétant l’impact de vos sélections.

  5. Pour revenir au tableau de bord, sélectionnez Exemple d’analyse de la vente au détail dans la barre de navigation gauche.

    Barre de navigation

  6. Dans le tableau de bord, sélectionnez la vignette This Year’s Sales New & Existing Stores, ce qui équivaut à taper This year sales dans la zone de question Questions et réponses.

    Vignette This Year’s Sales

    Les résultats de Questions et réponses apparaissent :

    This Year’s Sales dans Questions et réponses

Examiner une vignette créée avec Questions et réponses dans Power BI

Effectuons une étude plus détaillée.

  1. Changez la question en Ventes de cette année par district. Observez le résultat. Questions et réponses met automatiquement la réponse dans un graphique à barres :

    This year’s sales by district dans Questions et réponses

  2. Remplacez maintenant la question par Ventes de cette année par code postal et chaîne.

    Notez comment Power BI répond à la question au fil de la frappe et affiche le graphique approprié.

  3. Essayez avec d’autres questions pour voir quel type de résultats vous obtenez.

  4. Lorsque vous êtes prêt, retournez au tableau de bord.

Explorer plus en détail les données

Effectuons maintenant un examen encore plus détaillé, en observant les performances des régions.

  1. Dans le tableau de bord, sélectionnez la vignette This Year’s Sales, Last Year’s Sales, qui ouvre la page District Monthly Sales du rapport.

    Vignette This Year’s Sales, Last Year’s Sales

    Dans le graphique Total Sales Variance % by Fiscal Month, notez l’importance de la variation de l’écart en % par rapport à l’année dernière, janvier, avril et juillet étant des mois particulièrement mauvais.

    Graphique Total Sales Variance % by Fiscal Month

    Voyons si nous pouvons cerner avec précision les problèmes.

  2. Dans le graphique en bulles, sélectionnez la bulle 020-Mens.

    Sélectionner 020-Mens

    Notez que même si la catégorie des hommes n’a pas été aussi durement touchée en avril que l’ensemble de l’activité, janvier et juillet restent quand même des mois problématiques.

  3. Sélectionnez la bulle 010-Womens.

    Sélectionner 010-Womens

    Notez aussi que la catégorie des femmes s’est comportée d’une façon bien pire que l’activité globale pour tous les mois, et d’une façon bien pire également dans presque tous les mois en comparaison avec l’année précédente.

  4. Sélectionnez à nouveau la bulle pour effacer le filtre.

Essayer le segment

Examinons les performances des différentes régions.

  1. Sélectionnez Allan Guinot dans le sélecteur District Manager situé en haut à gauche.

    Sélectionner Allan Guinot

    Notez que la région d’Allan a obtenu les meilleures performances en mars et en juin, en comparaison avec l’année dernière.

  2. Avec Allan Guinot toujours sélectionné, sélectionnez la bulle Womens-10 dans le graphique en bulles.

    Allan Guinot et Womens-10 sélectionnés

    Notez que pour la catégorie Womens-10, la région d’Allan n’a pas atteint le volume de l’année dernière.

  3. Examinez les autres responsables de région et catégories : quels autres insights êtes-vous susceptible de trouver ?

  4. Quand vous êtes prêt, revenez au tableau de bord.

Ce que disent les données sur l’augmentation des ventes cette année

Le dernier domaine que nous voulons explorer est notre croissance, en examinant les nouveaux magasins ouverts cette année.

  1. Sélectionnez la vignette Stores Opened This Year by Open Month, Chain, qui ouvre la page New Stores Analysis du rapport.

    Page New Stores Analysis

    Comme le montre clairement la vignette, il s’est ouvert cette année davantage de magasins Fashions Direct que de magasins Lindseys.

  2. Observez le graphique Sales Per Sq Ft by Name :

    Graphique Sales Per Sq Ft by Name

    Notez la différence dans la moyenne des ventes rapportée à la surface pour les nouveaux magasins.

  3. Sélectionnez l’élément de légende Fashions Direct dans le graphique Open Store Count by Open Month and Chain en haut à droite. Notez que, même pour la même chaîne, le meilleur magasin (Winchester Fashions Direct) a été nettement plus performant que le plus mauvais magasin (Cincinnati 2 Fashions Direct), avec respectivement 21,22 $ contre 12,86 $.

    Fashions Direct sélectionné

  4. Sélectionnez Winchester Fashions Direct dans le sélecteur Name, puis observez le graphique en courbes. Les premiers chiffres de ventes ont été rapportés en février.

  5. Sélectionnez Cincinnati 2 Fashions Direct dans le sélecteur : vous voyez dans le graphique en courbes qu’il a été ouvert en juin et qu’il est le magasin le moins performant.

  6. Explorez en sélectionnant d’autres barres, lignes et bulles dans les graphiques afin de découvrir d’autres insights.

Étapes suivantes : Vous connecter à vos données

Cet environnement est sécurisé pour y jouer, étant donné que vous pouvez choisir ne pas enregistrer vos modifications. Mais si vous les enregistrez, vous pouvez toujours sélectionner Obtenir les données pour obtenir une nouvelle copie de cet exemple.

Nous espérons que cette visite guidée vous a montré comment les tableaux de bord, Questions et réponses et les rapports Power BI peuvent fournir des insights sur des exemples de données. À présent, c’est votre tour : connectez-vous à vos propres données. Avec Power BI, vous pouvez vous connecter à une grande variété de sources de données. Pour en savoir plus, consultez Prise en main du service Power BI.