Power bi_商品销售案例分析

最新推荐文章于 2025-04-28 12:04:03 发布
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分类专栏： power bi 数据分析 文章标签： 数据分析
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背景：一共是200多家店，4种商店类型，3年的销售数据，进行分析

power bi报表展示

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基于Power BI Desktop的电子产品综合数据分析案例
Z_PEIJIN的博客
09-17 3135
1、项目简介 2、数据理解 表1：2020年各省人口数量表： 地区：各个省份 人口数：2020年各个省 份的人口数 表2：电子产品销售表； event_time：下单时间，包含其他内容，需要清洗； order_id：订单编号 product_id:产品标号 category_id :类别编号，存在空值； category_code :类别 ，存在空值 ； brand :品牌 price :价格 user_id :用户编号 age :年龄 sex :性别 local:省份 buy_cnt:购买数量
Power BI——数据建模案例分析
weixin_44790641的博客
01-10 9382
一、概念： 从多个表格、多个来源的数据中，根据不同的维度，不同的逻辑来聚合分析数据；而提取数据的前提是要将这些数据表建立关系，这个建立关系的过程就是数据建模。 二、案例： 比如有个电子产品专卖店，销售产品有三类：手机、电脑、平板，每一类又分别来自三个品牌：小米、苹果、三星，那么这个店销售的产品共计 9 个，其销售明细也是记录这些产品每天的销售数据， 为了能分析每个品牌的销售金额，或者分析每个产品类别的销售情况，其实还应该设计个 产品明细表以及对应的品牌表和种类表，像这样的： 分析以上4个表的关系：品牌表
Power BI在不同行业的应用案例分析
最新发布
weixin_33481022的博客
04-28 336
本文深入探讨了《Power BI在不同行业的应用案例分析》章节，展示了Power BI如何在零售、医疗保健、金融、制造业等多个行业中应用，以解决实际商业问题，推动决策过程，并通过数据驱动策略获取有价值的洞察。章节通过详细的案例研究，强调了数据驱动策略的开发与实施，并提供了行业特定解决方案的最佳实践。
数据分析Power BI案例：产品与客户销售数据分析
绝世这天下的博客
06-14 2万+
本节课我们以产品与销售数据表.xlsx文件作为数据源，实现一个简单的Power BI项目打开Power BI Desktop，从登录界面或文件选项选择“获取数据”，选择从“Excel”导入，点击连接，找到产品与销售数据表.xlsx文件并打开。选中两个sheet表，然后点击加载数据。ctrl+s保存为财务数据分析.pbix文件。进入Powerbi Query 编辑器 （1）方案1 五、其他数据可视化视觉对象 1.获取练习数据 以练习文件.xlsx文件作为数据源，实现一个简单的Power BI项目打开
Power BI 11个必学官方示例数据案例（附下载链接）
热门推荐
WHYbeHERE的博客
12-21 2万+
在开始学习Power BI时，最大的问题就是不知道哪里找数据，或者有数据却对搭建看板毫无头绪， 不知道该从哪里下手。本文收集整理了官网上最值得学习的11个案例，包括不同行业和分析方法，方便大家按需学习。
PowerBI可视化实战：商品销售动态ABC分析案例
黄昏前黎明后
07-13 7854
在开始动手制作案例之前，大家首先跟随小黎子来一起了解商品销售中的ABC分析的定义。 1.商品销售ABC分析法是以商品销售为主线将商品划分为A、B、C类，商品销售从高到低，累计占比0至50%为A类商品，50%-90%为B类商品，90%-100%为C类商品 2.商品销售ABC分析法又称巴雷托分析法，它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。 3．商品销售ABC分析法可以完成.
Power bi 超市经典案例之销售分析（一）
程志伟的博客
12-31 1790
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 数据集链接见微信公共号底端 1.点击可视化图中的地图。 2.将省/自治区字段放入位置上，数据加载一会就可以得到地图。 3.将类别放在图例上，地图上的每个圈就会按照类别区分。 4. 将记录数放入到大小中，地图上面的圈就会随着记录数的大小发生变化。 5.计算一个新的字段，订单日期年。 订单日期年 = MID('订单超市运营分析'[订单日期].[年],1,4) ...
使用PowerBI 基于Adventure Works案例分析
kalvin_y_liu的博客
01-29 2215
数据时代来临，但一个人要顺应时代的发展是真理。Adventure Works Cycles是Adventure Works样本数据库所虚构的公司，这是一家大型跨国制造公司。该公司生产和销售自行车到北美，欧洲和亚洲的商业市场。虽然其基地业务位于华盛顿州博塞尔，拥有290名员工，但几个区域销售团队遍布整个市场。Adventure Works Cycles生产的自行车；自行车部件，例如车轮，踏板或制动组件；从供应商处购买的自行车服装，用于转售给Adventure Works Cycles的客户；
power BI电商案例分析
m0_71498027的博客
08-01 2647
通过power bi进行可视化分析
简易版：Power BI数据分析实战项目——淘宝用户行为分析（案例教程）
qq_57867224的博客
08-19 1637
结论1.流量高的商品并不是购买量高的商品，高流量的商品购买量低导致了整体的流量转化率低，也就是推荐展示的逻辑并没有以销售为导向。3.用户主要集中在重要发展用户占用户数的91%建议1.建议算法部门优先展示购买量TOP10的商品类给顾客，例如等，如果说浏览量高的商品是新品或者近期主推的商品，是否可以考虑和TOP10购买的商品按照类目合理搭配销售，提升转化率和连带率。2.需积极。
PowerBI 学习使用的数据源文件
10-01
它是学习如何在Power BI中构建销售报告的理想数据源，可以练习时间序列分析、销售趋势预测、商品分类分析等技能。 3. **股票信息.xlsx**：这份数据集可能包含了股票的价格、交易量、日期等信息，适合用来学习如何用...
Power BI线性回归实例
02-20
Power BI中，利用最小二乘法预测和拟合数据点的pbix文件，下载后可分析其中DAX度量值写法和逻辑，很有帮助和参考价值。
Powerbi从入门到精通案例
11-06
bi
Power bi 超市经典案例之销售分析（二）
程志伟的博客
12-31 1263
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 数据集链接见微信公共号底端 1.单击“可视化”窗格中的“矩阵”图标， 在画布区域会出现矩阵的模板， 由于没有填入数据， 因此矩阵是灰色的。 2. 将类别、子类别字段放入行中；将订单日期放入列中；将销售额字段放入值中。 3.在Power BI画布中，就会显示每个类别-子类别、每年的销售数量。 4.可以根据实际需要对图形进行适当的调整， 如图形大小、颜色，这就是看个人的审美了，自己动手调整。 ...
Power bi 超市经典案例之销售分析（四）
程志伟的博客
12-31 1124
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 数据集链接见微信公共号底端 1.单击“可视化”窗格中的“矩阵”图标， 在画布区域会出现矩阵的模板， 由于没有填入数据， 因此矩阵是灰色的。 2. 将订单日期、类别放入行中，订单订单日期保留年、季度； 将细分字段放入列中； 将销售额放入值中； 3.点击筛选器中的订单日期-季度，选择第一季度，结果只保留第一季度的数据。 4.完成。 关于此篇文章的任何疑问，请在下方留言。 ...
Power bi 超市经典案例之销售分析（三）
程志伟的博客
12-31 1208
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 数据集链接见微信公共号底端 1.单击“可视化”窗格中的“堆积条形图”图标， 在画布区域会出现堆积条形图的模板， 由于没有填入数据， 因此堆积条形图是灰色的。 2. 将类别、子类别字段放入轴中；订单日期年放入图例中；销售额放入值中； 就会得到下面的图形，但是没有完全显示，需要 3. 点击可视化界面的这个按钮（展开层次结构中的所有级别）， 4. 根据图形可以看出哪个子类别会保持较高的销量，对于商家备货就...
Power BI-销售业绩分析展示
LCS198903的博客
05-31 1518
分析背景： 通过不同城市不同门店2018年五月份销售信息，门店信息以及销售指标信息，分析展示各个城市、门店销售指标完成情况，销售额贡献率以及销售额增长等核心指标。 根据不同地区，门店的销售情况，制定进一步销售措施，给与不同销售人员销售策略调整等不同可实施措施。 表格及关系： 展示结果 ...
power bi 案例
m0_46926492的博客
07-22 814
【代码】power bi 综合案例：利用Treatas函数自由切换坐标轴。
【BI应用案例】大都会人寿活跃分析经济时代的秘密武器
qq_27005679的博客
07-05 477
我们身处于一个不断变化的世界，有些企业辉煌一时却转瞬即逝，而另一些能对时代变化快速响应的企业则历久弥新。例如面对当下分析经济时代，能够快速获取数据洞察，并驱动业务价值提升的企业将具备有力竞争优势。MetLife成立于1868年，是世界范围内处于领先地位的金融服务机构之一，提供保险、年金、员工福利以及资产管理等服务来帮助个人和集团客户应对当下不断变化的世界。目前，MetLife业务覆盖了全球40逾个...
power bi案例分析报告
03-30
### Power BI 案例分析报告示例 #### 数据可视化的重要性 数据可视化是一种将复杂的数据集转化为图形或图像的技术，使人们能够更容易地理解和解释这些数据中的模式、趋势和异常。对于企业而言，这种技术可以帮助管理层快速获取洞察力并支持战略决策制定[^2]。 #### 使用Power BI进行数据可视化的案例分析 以下是几个具体的Power BI案例分析报告示例： 1. **业务指标汇总分析** 在某零售企业的案例中，Power BI被用来创建一个综合仪表板，该仪表板展示了销售业绩的关键绩效指标(KPIs)，如总收入、利润率和客户增长率。通过引入时间轴过滤器，用户可以选择特定时间段来观察变化趋势[^3]。 2. **供应链库存管理** 对于一家制造公司来说，利用Power BI实现了对其多仓库系统的深入监控。此解决方案不仅提供了关于产品进出库频率的信息，还计算出了每种商品的平均库存周期天数，并标记出哪些物品处于低库存水平或者存在过量积压风险的状态。这有助于优化采购计划并减少资金占用成本[^4]。 3. **市场营销效果评估** 另外，在一次广告活动期间收集到的各种渠道点击率(CTR)及转化路径等相关统计数据也被导入到了Power BI环境中加以呈现。借助地理空间映射功能，管理者可以看到不同地区之间消费者行为差异显著之处；而漏斗图则清晰描绘了从初次接触到最终购买整个过程中各个环节的表现状况。 ```python import pandas as pd from powerbiclient import Report, models # 假设我们有一个DataFrame df代表我们的数据源 df = pd.DataFrame({ 'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Sales': [100, 200, 300], }) # 将Pandas DataFrame转换为Power BI可接受格式 dataset = models.Dataset( tables=[models.Table(name="SampleData", columns=[ models.Column(name="Category", dataType=models.DataTypes.STRING), models.Column(name="Sales", dataType=models.DataTypes.DOUBLE) ], rows=df.values.tolist())] ) report_config = { "name": "ExampleReport", "targetWorkspaceId": "<workspace-id>" } # 创建一个新的Power BI报告 new_report = Report.create(dataset=dataset, config=report_config) ``` 以上代码片段演示了如何使用Python API向Power BI上传自定义数据集的过程。 #### 结论 综上所述，无论是用于日常运营还是战略性规划，Power BI都能为企业提供强大的数据分析能力以及灵活多样的展现形式。它使得原本抽象难懂的大规模原始记录变得生动形象起来，极大地提高了工作效率与准确性[^1]。
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