Microsoft Power BI による売上分析

このレポートは、特定されたビジネス上の問題とデータから得られた洞察に焦点を当てて、Microsoft Power BI で実行した販売データ分析の要約です。

この分析で使用したデータセットは、Enterprise DNAの究極の初心者向け DAX ガイド (強くお勧めします) を読んだときにダウンロードしたものです。データセットは事前にクリーニングされているため、データ クリーニングはあまり実行されませんでした。列とそのデータ型の基本的なチェックを行って、それらが正しいことを確認し、null 値もチェックしました。次に、データ モデルの表示に進み、Power BI によって作成された自動リレーションシップを調べましたが、問題ありませんでした。

次に、CALENDERAUTO() (DAX Formular) を使用して日付テーブルを作成しました。これにより、データセットの開始日からデータセットの終了日までの日付列が作成されます。次に、DAX を使用して年、月、四半期、月の数値列を作成し、「月の列」を「月の番号」で並べ替えました。次に、それを好みの日付テーブルとしてマークしました。データ モデルに戻り、ファクト テーブルとリンクしました。この時点で、視覚化の準備が整いました。

ビジネス上の質問

この分析では、次の質問をしました。

1. 上位 5 人の顧客は誰ですか?
2. 上位 5 製品は?
3. 上位5県は？
4. 前年比での累計売上高の推移は？
5. 総費用と総売上高の間にはどのような関係がありますか?
6. 昨年の売上高と比較した総売上高の傾向は?
7. 昨年の総利益と比較した総利益の傾向は?

結果

上記の静的ダッシュボードから次の洞察が導き出されました。

1. トップ 5 の顧客は、Martin Berry、William Andrews、Craig Wright、Wayne Johnson、Christopher Write です。
2. ベストセラー製品は、製品 63、28、47、59、および 29 です。
3. 売り上げ上位の郡はブロワード、サフォーク、ニューヘイブン、ミドルセックス、フェアフィールド
4. 累計売上高は前年比で着実に増加
5. 総費用と総売上高の間には正の線形関係があります。つまり、総コストの増加は、総売上高の増加につながります。
6. 今年のこれまでに入手可能な 6 か月の売上データは、平均を上回っていることを示していますが、前年の月間売上は 9 月を除いて平均を下回っていました。
7. 今年のこれまでの月間利益は、4 月を除いてすべて平均を上回っていましたが、昨年は 7 月、9 月、12 月を除いて平均を下回りました。

今年のデータは 6 月で止まっているため、前年との完全な比較を行うには十分ではありませんでした。

PS: 特に年スライサーと四半期スライサーを使用すると、このダッシュボードにより多くの洞察が得られます。ここからインタラクティブなダッシュボードにアクセスでき、使用されるデータセットにもここからアクセスできます。

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乾杯！！！