Пример анализа розничной торговли для Power BI: ознакомительный тур

Встроенный пример анализа розничной торговли содержит панель мониторинга, отчет и семантику модели, которая анализирует данные о розничных продажах товаров, проданных в нескольких магазинах и районах. Метрики сравнивают производительность этого года с прошлым годом для продаж, единиц, валовой маржи, дисперсии и анализа новых магазинов.

Этот пример является частью серии, в которую показано, как использовать Power BI с бизнес-ориентированными данными, отчетами и панелями мониторинга. Компания obviEnce создала этот пример с использованием реальных анонимных данных. Данные доступны в нескольких форматах: встроенный пример в службе Power BI, PBIX-файле Power BI Desktop или книге Excel. Смотрите примеры для Power BI.

В этом руководстве рассматривается пример анализа розничной торговли в службе Power BI. Поскольку опыт работы с отчетами аналогичен в Power BI Desktop и Power BI Service, вы также можете следовать примеру с помощью .pbix файла в Power BI Desktop. Получите пример одним из следующих способов:

• Получите встроенный пример в службе.
• Скачайте PBIX-файл.
• Скачайте книгу Excel.

Предпосылки

Для изучения примеров в Power BI Desktop не требуется лицензия Power BI. Вам просто нужна бесплатная лицензия Fabric для изучения примера в службе Power BI и его сохранения в вашей рабочей области "Моя".

Получите встроенный образец в службе Power BI

1. Откройте службу Power BI (app.powerbi.com) и выберите "Learn " в области навигации слева.

2. На странице Центра обучения в разделе " Примеры отчетов" прокрутите страницу, пока не увидите пример анализа розничной торговли.

3. Выберите пример. Откроется в режиме чтения.

4. Power BI импортирует встроенный пример, прибавляя новую панель мониторинга, отчет и семантическую модель в текущую рабочую область.

   

   Выберите панель мониторинга, чтобы просмотреть пример панели мониторинга.

Получите файл .pbix для этого примера.

Кроме того, можно скачать пример анализа розничной торговли в виде PBIX-файла, который предназначен для использования с Power BI Desktop.

1. После открытия файла в Power BI Desktop выберите Файл>Опубликовать>Опубликовать в Power BI или выберите Опубликовать на вкладке Главная.

2. В диалоговом окне "Публикация в Power BI" выберите рабочую область и выберите.

3. В службе Power BI в рабочей области прокрутите вниз до отчета "Анализ розничной торговли " и выберите, чтобы открыть его.

4. В меню "Дополнительные параметры " (...) выберите "Закрепить" на панели мониторинга. Выберите новую панель мониторинга, введите имя и нажмите кнопку "Закрепить в реальном времени".

Созданная таким образом панель мониторинга не совпадает с примером панели мониторинга, созданной встроенным примером. Вы по-прежнему можете использовать Q&A на панели мониторинга , чтобы узнать больше о данных и внести изменения в панель мониторинга.

Получите файл Excel для этого примера

Если вы хотите просмотреть источник данных для этого примера, он также доступен в виде книги Excel. Чтобы просмотреть необработанные данные, включите надстройки анализа данных и выберите PowerPivot>Manage.

Если вы хотите получить и использовать файл Excel в службе Power BI, выполните следующие действия:

1. Скачайте пример из примеров Power BI Desktop. Файл называется " Анализ розничной торговли" Sample-no-PV.xlsx.

2. Откройте файл в Excel и выберите"Опубликовать>файл>"в Power BI.

3. Выберите рабочую область, например "Моя рабочая область", и выберите "Экспорт".

   Существуют различные способы работы с файлами Excel. Дополнительные сведения см. в разделе "Примеры Excel" в Excel.

4. В службе Power BI экспортированные данные отображаются как семантическая модель в выбранной рабочей области. Выбор дополнительных параметров (...) >Автоматический создание отчета.

5. Нажмите кнопку "Сохранить", введите имя отчета и нажмите кнопку "Сохранить".

6. В меню "Дополнительные параметры " (...) выберите "Закрепить" на панели мониторинга. Выберите новую панель мониторинга, введите имя и нажмите кнопку "Закрепить в реальном времени".

Панель мониторинга и отчет, созданные таким образом, не идентичны тем, что создаются предустановленным образцом. Вы по-прежнему можете использовать Q&A на панели мониторинга для изучения данных и внесения изменений в панель мониторинга.

Использование Q&A для более глубокого анализа данных на панели мониторинга

Независимо от того, скачали ли вы панель мониторинга или создали собственную, вы можете использовать Q&A на панели мониторинга для обнаружения других сведений в данных. Давайте попробуем.

1. На панели мониторинга выберите плитку "Продажи за этот год новых и существующих магазинов".

   

   Если на панели мониторинга нет этой плитки, введите в поле вопросов и ответов Продажи за этот год в верхней части панели мониторинга. Отображаются результаты вопрос-ответ:

   

2. Измените вопрос на продажи в этом году по районам. Просмотрите результат. Q&A автоматически помещает ответ на линейчатую диаграмму:

   

3. Теперь измените вопрос на продажи в этом году по zip-цепочке.

   Power BI отвечает на вопрос по мере ввода и отображает соответствующую диаграмму.

4. Поэкспериментируйте с дополнительными вопросами и посмотрите, какие результаты вы получаете.

5. Когда вы будете готовы, вернитесь на панель мониторинга.

Изучение отчета

Если вы получили встроенный отчет в службе Power BI или опубликовали PBIX-файл из Power BI Desktop, отчет соответствует образцу в этом разделе. Если вы импортировали из Excel, автоматически созданный отчет не будет выглядеть как описано.

Страница "Обзор продаж Магазина"

1. Если вы получили встроенный отчет в сервисе Power BI, в рабочей области, где сохранен образец, откройте панель мониторинга "Анализ розничной торговли". На панели мониторинга выберите плитку Total Stores New & Existing Stores, что откроет страницу Обзор продаж магазина в отчете "Анализ розничной торговли".

   

   Если вы опубликовали PBIX-файл из Power BI Desktop, откройте страницу обзора продаж Магазина отчета.

   На этой странице отчета мы видим, что в общей сложности 104 магазина, 10 из которых являются новыми. У нас есть две сети, Fashions Direct и Линдсис. Магазины Fashions Direct в среднем больше.

2. На круговой диаграмме продаж по цепочке продаж в этом году выберите Fashions Direct.

   

   Обратите внимание на показатель в пузырьковой диаграмме Отклонение общего объема продаж %:

   

   Округ FD-01 имеет самый высокий средний показатель продаж на квадратный фут и FD-02 имеет наименьший общий объем отклонений продаж по сравнению с прошлым годом. FD-03 и FD-04 являются худшими исполнителями в целом.

3. Выберите отдельные пузырьки или другие диаграммы, чтобы увидеть перекрестное выделение, демонстрирующее эффект вашего выбора.

4. Чтобы вернуться на панель мониторинга, выберите "Анализ розничной торговли " на левой панели навигации.

   

Изучите страницу "Ежемесячные продажи района"

Давайте подробнее изучим и разберём показатели округов.

1. На панели мониторинга выберите плитку "Продажи в этом году, Продажи в прошлом году", которая открывает страницу отчета "Ежемесячные продажи района".

   

   Если вы опубликовали PBIX-файл из Power BI Desktop, откройте страницу «Ежемесячные продажи по округу» отчета.

   На диаграмме "Общая вариация продаж %" по финансовому месяцу, обратите внимание на значительную изменчивость процентов по сравнению с прошлым годом, при этом январь, апрель и июль являются особенно плохими месяцами.

   

   Давайте посмотрим, можно ли сузить место, где могут быть проблемы.

2. На пузырьковой диаграмме выберите пузырь 020-Mens .

   

   Категория мужчин не была столь сильно затронута в апреле, как и общий бизнес. Январь и июль по-прежнему проблемные месяцы.

3. Выберите пузырь 010-Womens.

   

   Категория женской продукции показывала намного худшие результаты по сравнению с общими показателями бизнеса на протяжении всех месяцев и почти каждый месяц хуже, чем в предыдущем году.

4. Снова выберите пузырьок, чтобы очистить фильтр.

Попробуйте использовать слайсер

Давайте рассмотрим, как делают конкретные районы.

1. Выберите Allan Guinot в срезе Менеджер округа в левом верхнем углу.

   

   В районе Аллана показатели в марте и июне превзошли результаты прошлого года.

2. С Allan Guinot по-прежнему выбранным, выберите пузырь Womens-10 на пузырьковой диаграмме.

   

   Для категории "Женщины-10" район Аллана не достиг объема прошлого года.

3. Изучите другие региональные менеджеры и категории; какие другие аналитические сведения можно найти?

4. Когда вы будете готовы, вернитесь на панель мониторинга.

Что говорят данные о росте продаж в этом году

Последняя область, которую мы хотим исследовать, является наш рост, изучая новые магазины, открытые в этом году.

1. Выберите плитку "Магазины, открытые в этом году по месяцу открытия, сеть", чтобы открыть страницу отчета "Анализ новых магазинов".

   

   Или откройте страницу "Анализ новых магазинов " отчета.

   Как видно из заголовка, больше магазинов Fashions Direct, чем магазинов Lindseys, открылись в этом году.

2. Просмотрите диаграмму продажи на кв. фут по имени :

   

   Заметьте разницу в средних продажах на квадратный фут в новых магазинах.

3. Выберите элемент условных обозначений Fashions Direct в списке Открытых магазинов по открытому месяцу и цепочке в правом верхнем углу. Обратите внимание, что даже для той же цепочки лучший магазин (Winchester Fashions Direct) значительно опережает худший магазин (Цинциннати 2 Fashions Direct) на $ 21,22 против $ 12,86 соответственно.

   

4. Выберите Winchester Fashions Direct в срезе «Имя» и обратите внимание на линейный график. Первые номера продаж были сообщены в феврале.

5. Выберите Цинциннати 2 Fashions Direct в срезе данных и наблюдайте на линейном графике, что магазин открылся в июне и кажется худшим по показателям.

6. Изучите, выбрав другие полосы, линии и пузырьки на диаграммах и узнайте, какие аналитические сведения можно обнаружить.

Связанный контент

Эта среда безопасна для игры, так как вы можете не сохранять изменения. Но если сохранить их, вы всегда можете вернуться в Центр обучения для новой копии этого примера.

Мы надеемся, что в этом туре показано, как панели мониторинга Power BI, Q&A и отчеты могут предоставлять аналитические сведения о примерах данных. Теперь это твоя очередь. Подключитесь к собственным данным. С помощью Power BI можно подключиться к различным источникам данных. Дополнительные сведения см. в статье "Начало работы со службой Power BI".