Phân tích bán hàng với Microsoft Power BI

Báo cáo này là bản tóm tắt phân tích dữ liệu bán hàng mà tôi đã thực hiện với Microsoft Power BI, tập trung vào các vấn đề kinh doanh đã xác định và thông tin chuyên sâu thu được từ dữ liệu.

Tập dữ liệu được sử dụng trong phân tích này đã được tải xuống từ Enterprise DNA khi tôi xem hướng dẫn cơ bản dành cho người mới bắt đầu về DAX (rất khuyến khích). Tập dữ liệu đã được làm sạch trước nên không thực hiện nhiều quá trình làm sạch dữ liệu. Tôi đã kiểm tra cơ bản các cột và kiểu dữ liệu của nó để đảm bảo chúng đúng và cũng kiểm tra các giá trị null. Sau đó, tôi tiếp tục xem mô hình dữ liệu và kiểm tra các mối quan hệ tự động do Power BI tạo ra và tôi thấy ổn với điều đó.

Sau đó, tôi đã tạo một bảng ngày bằng cách sử dụng CALENDERAUTO() (công thức DAX). Điều này tạo ra một cột ngày từ ngày bắt đầu trong tập dữ liệu đến ngày kết thúc trong tập dữ liệu. Sau đó, tôi đã tạo các cột số Năm, Tháng, Quý, Tháng tương ứng bằng cách sử dụng DAX và đảm bảo rằng tôi đã sắp xếp “cột tháng” bằng cách sử dụng “số tháng”. Sau đó, tôi đánh dấu nó là bảng ngày ưa thích của mình. Quay lại mô hình dữ liệu và liên kết nó với bảng thực tế. Tại thời điểm này, tôi đã sẵn sàng để hình dung.

câu hỏi kinh doanh

Đối với phân tích này, các câu hỏi sau đây đã được hỏi:

1. 5 khách hàng hàng đầu là ai?
2. 5 sản phẩm hàng đầu là gì?
3. 5 quận hàng đầu là gì?
4. Xu hướng bán hàng tích lũy so với năm trước là gì?
5. Mối quan hệ nào tồn tại giữa tổng chi phí và tổng doanh thu?
6. Xu hướng của tổng doanh số bán hàng so với doanh số bán hàng năm ngoái là gì?
7. Xu hướng của tổng lợi nhuận so với tổng lợi nhuận năm ngoái là gì?

Kết quả

Những thông tin chi tiết sau được rút ra từ bảng điều khiển tĩnh được hiển thị ở trên:

1. Năm khách hàng hàng đầu là Martin Berry, William Andrews, Craig Wright, Wayne Johnson và Christopher Write.
2. Sản phẩm bán chạy nhất là sản phẩm 63, 28, 47, 59 và 29
3. Các quận hàng đầu theo doanh số bán hàng là Broward, Suffork, New Haven, Middlesex và Fairfield
4. Có sự gia tăng ổn định về doanh số bán hàng tích lũy so với năm trước
5. Có một mối quan hệ tuyến tính tích cực giữa tổng chi phí và tổng doanh thu. Nghĩa là, tổng chi phí tăng dẫn đến tổng doanh thu tăng.
6. Dữ liệu bán hàng sáu tháng có sẵn cho đến nay cho năm hiện tại cho thấy rằng chúng ở trên mức trung bình trong khi đối với năm trước, doanh số hàng tháng dưới mức trung bình ngoại trừ tháng Chín.
7. Lợi nhuận hàng tháng kiếm được cho đến nay của năm hiện tại đều cao hơn mức trung bình trừ tháng 4 trong khi đối với năm ngoái, lợi nhuận dưới mức trung bình trừ tháng 7, tháng 9 và tháng 12.

Số liệu của năm hiện tại dừng ở tháng 6 nên không đủ để so sánh đầy đủ với năm trước.

Tái bút: Có nhiều thông tin chi tiết hơn về trang tổng quan này, đặc biệt là khi sử dụng bộ chia năm và quý. Bạn có thể truy cập bảng điều khiển tương tác tại đây và cũng có thể truy cập bộ dữ liệu được sử dụng tại đây .

Hãy kết nối trên LinkedIn .

Chúc mừng!!!