目录
一、项目简介
为提高各品牌门店GMV并对不同用户实现精细化运营，本项目使用Tableau对各门店经营情况的数据集进行数据综合处理及多维度拆解分析，搭建仪表盘实现数据可视化
二.数据内容
（order.csv、shop.csv、cpc.csv）
order.csv :订单记录表；该表包含所有订单的每日交易信息。（下单日期时间、日期、品牌id、品牌名称、城市、平台、门店id、门店名称、用户id、订单id、订单状态、配送地址、配送坐标、配送坐标-纬度、配送坐标-经度、配送类型、门店名称、近15天交易次数、sku去重菜品数、品牌id、商家实收、商家补贴、平台补贴、总补贴、服务费、用户实付、菜品个数、订单数、订单金额、距离、配送费、餐盒费）
shop.csv : 商家信息表：该表包含商家的每日交易信息。（品牌id、品牌名称、城市、平台、日期、门店id、门店名称、GMV、下单人数、商家实收、商家补贴、平台补贴、无效订单数、曝光人数、有效订单数、进店人数）
cpc.csv ：广告投入表；该表包含商家的每日广告投入信息。（门店id、平台、门店名称、日期、cpc单次点击费用、cpc曝光量、cpc访问量、GMVROI、下单转换率、单均GMV、单均实收、实收roi、无效订单、有效订单、自然曝光量、自然访问量、门店下单量、门店实收、门店曝光量、门店营业额、门店访问量）
三.数据处理
首先进行键值连接，默认是内连接
具体处理
3.1 经营情况总览
Shop.ccv-GMV->文本，再把商家实收、曝光人数、进店人数、下单人数、无效订单数、商家补贴、平台补贴、cpc.csv表中的cpc总费用拖拽至度量值中，进行转置（在上面窗格中）。
其中只需把上面数据拖到与前面数据重合的地步就可以了
就会显示
由于cpc总费用不一定覆盖整个数据，所以加个日期筛选
将shop.ccv-日期拖到筛选器中，选择2019/10/28至2020/9/25，后选择筛选器中的日期，右键-应用于工作表-使用相关数据源的所有项。这样就可以进行联动筛选。选择显示筛选器。
3.2经营数据详情
经营数据详情和经营情况总览步骤类似，重复以上操作，或直接复制经营情况总览表，然后把平台名称，门店，平台拖入行即可。
3.3 每日数据详情
日期->天，GMV->行。然后将商户补贴拖至图表纵坐标直至出现‘+’号，平台补贴重复操作，添加趋势线。
3.4 每日流量数据
创建字段计算，命名为进店率，公式是sum（进店人数/曝光人数），设置为百分比
还有成交率，公式是SUM([下单人数]/[进店人数])，设置为百分比.
将日期（天）->列，进店率->行，下单率拖至纵坐标出现‘+’号。曝光人数拖至行，右键-双轴。在标记卡中选择曝光人数，选为条形图，调整颜色、不透明度和大小。
3.5新老客占比
新老客占比为环形图，实际就是两个饼图重合调整颜色来的。
创建计算字段-新老客
IF IFNULL([Order 90D],0)=0 THEN '新客'
ELSE '老客'
END
将已经做好的新老客户数据拖至颜色选项卡中，将order计数拖至大小选项卡，选择饼图。选择标签中的order计数，右键-快速表计算-合计百分比。
在行中双击，填写0，重复此操作；选择双轴。
在标记卡中选择最下方的那个总和0，将其中的度量值都删除，修改颜色为白色，并调整大小，将会出现新老客占比的环形图。实际上就是弄一个白色的小圆覆盖在饼图上实现视觉上的挖空。
3.6平台占比
与新老客占比类似，只不过将新老客替换为平台，order计数替换为GMV。还是拖到大小颜色标签上，看需求进行修改。
3.7 门店占比
和平台占比类似，将平台替换为门店名称。其他不变。
3.8 投放情况
用散点图进行描述各品牌cpc总费用和GMV的关系
cpc总费用至列，GMV至行，品牌名称至颜色选项卡，日期（天）连续值至详细信息。添加筛选器门店名称，并右键-应用于工作表-使用相关数据源的所有项。
添加趋势线。
3.9 订单分布
将下单日期拖至列，选为连续值-天。
将order计数拖至行。
将下单日期时间拖至颜色选项卡，右键-离散值中的更多-小时，选择区域。
3.10 配送分布
首先需要将配送坐标-经纬度选为地理角色中的经纬度，分别双击经纬度，就有上海市区域了。
现在要创建一个主键，用来判断不同的订单，创建计算字段-主键，[下单日期时间 (复制)] +[订单id]+STR([用户id])，将创建好的主键拖至详细信息
四.整体思路
本项目旨在通过Tableau对各门店经营情况的数据集进行综合处理及多维度分析，以提高各品牌门店的GMV并实现对不同用户的精细化运营。通过数据连接、计算和可视化，搭建一个仪表盘来展示关键的业务指标和趋势。
经营情况总览
将不同数据表通过键值连接，提取关键指标如GMV、商家实收等，进行数据转置以适应可视化需求。
使用日期筛选器实现数据的联动筛选，确保数据的时效性。
经营数据详情
类似于经营情况总览，但进一步细化到平台和门店级别，提供更详细的经营数据。
通过拖拽字段到行和列，实现数据的多维度展示。
每日数据详情
按天展示GMV、商户补贴等关键指标，并添加趋势线以观察变化趋势。
通过日期筛选确保数据的时间范围准确。
每日流量数据
创建字段计算如进店率和成交率，以百分比形式展示关键流量指标。
使用条形图和双轴展示曝光人数，直观比较不同指标。
新老客占比
通过计算字段区分新老客户，使用环形图展示新老客户的比例。
调整颜色和大小，实现视觉上的挖空效果，突出显示占比。
平台占比
使用饼图展示不同平台的GMV占比，通过颜色和大小区分不同平台。
根据需求调整图表的展示，确保信息的清晰传达。
门店占比
类似于平台占比，但针对门店名称，展示各门店的GMV占比。
调整图表以适应门店数据的展示需求。
投放情况
使用散点图展示各品牌的广告投入与GMV的关系，添加趋势线观察相关性。
通过筛选器和详细信息提供更深入的分析。
订单分布
按下单日期和时间展示订单分布，使用颜色区分不同时间段的订单量。
通过连续值和离散值设置，实现订单数据的详细分析。
配送分布
将配送坐标设置为地理角色，创建主键以区分不同订单。
使用地理图表展示配送分布，提供业务运营的地理视角。
可视化图表如下：
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