Analisis Penjualan Dengan Microsoft Power BI

Laporan ini adalah ringkasan dari analisis data penjualan yang saya lakukan dengan Microsoft Power BI dengan fokus pada masalah bisnis yang teridentifikasi dan wawasan yang didapat dari data tersebut.

Kumpulan data yang digunakan dalam analisis ini diunduh dari DNA Perusahaan ketika saya mengambil panduan pemula utama mereka untuk DAX (sangat disarankan). Dataset sudah dibersihkan sebelumnya sehingga tidak melakukan banyak pembersihan data. Saya melakukan pemeriksaan dasar kolom dan tipe datanya untuk memastikan semuanya benar dan memeriksa nilai null juga. Saya kemudian melanjutkan untuk melihat model data dan memeriksa hubungan otomatis yang dibuat oleh Power BI dan saya setuju.

Saya kemudian membuat tabel tanggal menggunakan CALENDERAUTO() (DAX formular). Ini membuat kolom tanggal dari tanggal mulai dalam kumpulan data hingga tanggal akhir dalam kumpulan data. Saya kemudian membuat kolom nomor Tahun, Bulan, Kuartal, Bulan yang sesuai menggunakan DAX dan memastikan saya mengurutkan "kolom bulan" menggunakan "nomor bulan". Kemudian saya menandainya sebagai tabel tanggal pilihan saya. Kembali ke model data dan menghubungkannya dengan tabel fakta. Pada titik ini, saya siap untuk visualisasi.

Pertanyaan Bisnis

Untuk analisis ini, pertanyaan-pertanyaan berikut diajukan:

1. Siapa 5 pelanggan teratas?
2. Apa saja 5 produk teratas?
3. Apa saja 5 kabupaten teratas?
4. Bagaimana tren penjualan kumulatif dibandingkan tahun sebelumnya?
5. Hubungan seperti apa yang ada antara biaya total dan penjualan total?
6. Bagaimana tren total penjualan dibandingkan dengan penjualan tahun lalu?
7. Bagaimana tren total keuntungan dibandingkan dengan total keuntungan tahun lalu?

Hasil

Wawasan berikut disimpulkan dari dasbor statis yang ditunjukkan di atas:

1. Lima pelanggan teratas adalah Martin Berry, William Andrews, Craig Wright, Wayne Johnson, dan Christopher Write.
2. Produk terlaris adalah produk 63, 28, 47, 59 dan 29
3. Kabupaten teratas berdasarkan penjualan adalah Broward, Suffork, New Haven, Middlesex, dan Fairfield
4. Ada peningkatan yang stabil dalam penjualan kumulatif dibandingkan tahun sebelumnya
5. Ada hubungan linier positif antara total biaya dan total penjualan. Artinya, peningkatan biaya total menyebabkan peningkatan penjualan total.
6. Data penjualan enam bulan yang tersedia sejauh ini untuk tahun ini menunjukkan bahwa mereka berada di atas rata-rata sedangkan untuk tahun sebelumnya, penjualan bulanan berada di bawah rata-rata kecuali pada bulan September.
7. Keuntungan bulanan yang dihasilkan sejauh ini untuk tahun berjalan semuanya di atas rata-rata kecuali untuk bulan April sedangkan untuk tahun lalu, keuntungannya di bawah rata-rata kecuali pada bulan Juli, September dan Desember.

Data tahun ini berhenti di bulan Juni sehingga tidak cukup untuk membuat perbandingan penuh dengan tahun sebelumnya.

PS: Ada lebih banyak wawasan ke dasbor ini terutama saat pengiris tahun dan kuartal digunakan. Dasbor interaktif dapat diakses di sini dan dataset yang digunakan juga dapat diakses di sini .

Mari terhubung di LinkedIn .

Bersulang!!!