Microsoft Power BI를 사용한 판매 분석

이 보고서는 식별된 비즈니스 문제와 데이터에서 얻은 인사이트에 중점을 두고 Microsoft Power BI로 수행한 판매 데이터 분석을 요약한 것입니다.

이 분석에 사용된 데이터 세트는 DAX에 대한 궁극적인 초보자 가이드를 가져갔을 때 Enterprise DNA 에서 다운로드했습니다(강력 권장). 데이터 세트는 사전 정리되었으므로 많은 데이터 정리를 수행하지 않았습니다. 열과 해당 데이터 유형의 기본 검사를 수행하여 올바른지 확인하고 null 값도 검사했습니다. 그런 다음 데이터 모델 보기를 진행하고 Power BI에서 생성된 자동 관계를 검사했는데 문제가 없었습니다.

그런 다음 CALENDERAUTO()(DAX 공식)를 사용하여 날짜 테이블을 만들었습니다. 이렇게 하면 데이터 세트의 시작 날짜부터 데이터 세트의 종료 날짜까지 날짜 열이 생성됩니다. 그런 다음 DAX를 사용하여 연도, 월, 분기, 월 번호 열을 생성하고 "월 번호"를 사용하여 "월 열"을 정렬했는지 확인했습니다. 그런 다음 선호하는 날짜 테이블로 표시했습니다. 데이터 모델로 돌아가서 팩트 테이블과 연결했습니다. 이 시점에서 시각화할 준비가 되었습니다.

비즈니스 질문

이 분석을 위해 다음과 같은 질문을 했습니다.

1. 상위 5명의 고객은 누구입니까?
2. 상위 5개 제품은 무엇입니까?
3. 상위 5개 카운티는 어디입니까?
4. 전년 대비 누적 판매 추이는?
5. 총 비용과 총 매출 사이에는 어떤 관계가 있습니까?
6. 작년 매출 대비 총 매출 추이는?
7. 작년 총이익 대비 총이익의 추이는?

결과

위에 표시된 정적 대시보드에서 다음 인사이트를 추론했습니다.

1. 상위 5명의 고객은 Martin Berry, William Andrews, Craig Wright, Wayne Johnson 및 Christopher Write입니다.
2. 가장 잘 팔리는 제품은 제품 63, 28, 47, 59 및 29입니다.
3. 매출 상위 카운티는 Broward, Suuffork, New Haven, Middlesex 및 Fairfield입니다.
4. 전년 대비 누적 판매량이 꾸준히 증가하고 있습니다.
5. 총 비용과 총 매출 사이에는 양의 선형 관계가 있습니다. 즉, 총비용의 증가는 총매출의 증가로 이어진다.
6. 현재까지 이용 가능한 6개월 매출 데이터를 보면 올해는 평균 이상인 반면 전년도 월 매출은 9월을 제외하고는 평균 이하였습니다.
7. 금년 현재까지의 월간 이익은 4월을 제외하고 모두 평균 이상이었고, 작년은 7월, 9월, 12월을 제외하고는 평균 이하였습니다.

금년 데이터는 6월에 중단되어 전년도와 완전한 비교를 하기에는 충분하지 않았습니다.

추신: 특히 연도 및 분기 슬라이서를 사용할 때 이 대시보드에 대한 더 많은 인사이트가 있습니다. 대화형 대시보드는 여기에서 액세스할 수 있으며 사용된 데이터 세트도 여기 에서 액세스할 수 있습니다.

링크드 인에서 연결합시다 .

건배!!!