Power BI销售业绩分析

该博客通过Power BI对17年至18年的销售数据进行分析,包括环比、同比和累计销售额的计算,旨在揭示销售业绩变化趋势。首先创建日期表,然后建立与销售明细表和销售目标表的关系,接着计算关键指标,并最终制作报表。

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计算环比、同比、累计销售额等数据比较分析销售业绩情况。

 

一、分析数据源

数据源包括17年的历史销售明细数据与18年的部分月份的销售明细数据,2018年的销售目标。

销售明细表

 

销售目标表

思路:针对单个对象的销售情况分析,单独的销售数据往往没有意义,可从同比、环比等数据的比较来分析。

 

二、数据处理

1,因为Power BI的时间智能函数(DATEADD等)的使用前提是要有日期表,所以先新建日期表。

日期 = List.Dates( #date(2017.1.1),730,#duration(1,0,0,0) )

年月 = FORMAT('日期表'[日期],"YYMM")

从表中提取添加年份、季度、月份、星期等列

### 使用 PowerBI 进行销售线索数据分析和可视化 #### 销售线索数据准备 为了有效地使用Power BI进行销售线索分析,首先需要确保输入的数据集结构合理并经过适当清理。这通常涉及导入来自CRM系统的客户关系管理记录或其他存储潜在客户的数据库文件。如果存在不一致之处或缺失值,则应按照描述的方法先行处理这些异常情况[^4]。 #### 创建度量与计算列 针对具体的业务需求定义一些关键性能指标(KPI),比如转化率、平均成交周期等。可以运用DAX(Data Analysis Expressions)语言来构建自定义计算字段。例如,要评估不同营销渠道带来的合格机会数量差异: ```dax QualifiedLeadsPerChannel := CALCULATE( COUNTROWS('SalesLeads'), 'SalesLeads'[Status]="Qualified" ) ``` 此表达式会统计状态标记为“已确认”的所有销售线索数目,并按推广途径分组显示结果[^1]。 #### 设计交互式仪表盘 利用Power BI Desktop内置的各种图形组件搭建直观易懂的信息展示平台。对于销售团队而言,可能特别关注以下几个方面: - **漏斗图**:形象化呈现从初次接触到最终签约各阶段的进展状况; - **地图视图**:基于地理位置分布映射出目标市场的热度区域; - **趋势线折线图**:跟踪一段时间内业绩增长态势变化规律; 同时还可以添加筛选器以便用户动态调整查看范围内的具体内容,提高决策效率[^2]。 #### 实施预测建模功能 除了回顾历史表现外,借助机器学习算法对未来发展趋势做出推测也是十分有价值的探索方向之一。Power BI集成了一些简单的回归分析工具可以帮助识别影响因素之间的关联模式,从而辅助制定更加精准的战略规划方案[^3]。
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