Umsatzanalyse mit Microsoft Power BI

Dieser Bericht ist eine Zusammenfassung der Verkaufsdatenanalyse, die ich mit Microsoft Power BI durchgeführt habe, mit Schwerpunkt auf identifizierten Geschäftsproblemen und Erkenntnissen aus den Daten.

Der in dieser Analyse verwendete Datensatz wurde von Enterprise DNA heruntergeladen, als ich ihren ultimativen Anfängerleitfaden für DAX nahm (sehr empfehlenswert). Das Dataset wurde vorgereinigt, sodass nicht viel Datenbereinigung durchgeführt wurde. Ich habe die grundlegende Überprüfung der Spalten und ihres Datentyps durchgeführt, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind, und auch auf Nullwerte überprüft. Dann habe ich mir das Datenmodell angesehen und die von Power BI erstellten automatischen Beziehungen überprüft, und ich war damit einverstanden.

Ich habe dann eine Datumstabelle mit CALENDERAUTO() (DAX-Formular) erstellt. Dadurch wird eine Datumsspalte vom Startdatum im Dataset bis zum Enddatum im Dataset erstellt. Ich habe dann mit DAX die Spalten „Jahr“, „Monat“, „Quartal“ und „Monatsnummer“ entsprechend erstellt und sichergestellt, dass ich die „Monatsspalte“ nach „Monatsnummer“ sortiert habe. Dann habe ich es als meinen bevorzugten Date-Tisch markiert. Ging zurück zum Datenmodell und verknüpfte es mit der Faktentabelle. An diesem Punkt war ich bereit für die Visualisierung.

Geschäftliche Fragen

Für diese Analyse wurden folgende Fragen gestellt:

1. Wer sind die Top 5 Kunden?
2. Was sind die Top 5 Produkte?
3. Was sind die Top 5 Bezirke?
4. Wie entwickelt sich der kumulierte Umsatz im Vergleich zum Vorjahr?
5. Welche Beziehung besteht zwischen Gesamtkosten und Gesamtumsatz?
6. Wie ist die Entwicklung des Gesamtumsatzes im Vergleich zum Umsatz des letzten Jahres?
7. Wie ist die Entwicklung des Gesamtgewinns im Vergleich zum Gesamtgewinn des letzten Jahres?

Ergebnisse

Aus dem oben gezeigten statischen Dashboard wurden folgende Erkenntnisse abgeleitet:

1. Die Top-5-Kunden sind Martin Berry, William Andrews, Craig Wright, Wayne Johnson und Christopher Write.
2. Die meistverkauften Produkte sind Produkt 63, 28, 47, 59 und 29
3. Die umsatzstärksten Grafschaften sind Broward, Suffork, New Haven, Middlesex und Fairfield
4. Der kumulierte Umsatz ist gegenüber dem Vorjahr stetig gestiegen
5. Es besteht eine positive lineare Beziehung zwischen Gesamtkosten und Gesamtumsatz. Das heißt, eine Erhöhung der Gesamtkosten führt zu einer Erhöhung des Gesamtumsatzes.
6. Die bisher verfügbaren sechsmonatigen Verkaufsdaten für das laufende Jahr zeigen, dass sie überdurchschnittlich sind, während die monatlichen Verkäufe für das Vorjahr mit Ausnahme von September unterdurchschnittlich waren.
7. Die bisher erzielten monatlichen Gewinne für das laufende Jahr waren alle überdurchschnittlich, außer im April, während die Gewinne im letzten Jahr unterdurchschnittlich waren, außer im Juli, September und Dezember.

Die Daten für das laufende Jahr stoppten im Juni, sodass es nicht ausreichte, einen vollständigen Vergleich mit dem Vorjahr anzustellen.

PS: Es gibt mehr Einblicke in dieses Dashboard, insbesondere wenn die Jahres- und Quartals-Slicer verwendet werden. Auf das interaktive Dashboard kann hier zugegriffen werden und auf den verwendeten Datensatz kann hier ebenfalls zugegriffen werden .

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Prost!!!