本文通过三个案例介绍Tableau在销售跟盯、市场渠道质量评估和异常用户行为分析的应用。案例一展示了如何构建618销售仪表盘，包括每日销售、目标完成和同比增长。案例二涉及市场渠道质量评估，涵盖拉新用户量、留存率、成本和ROI。案例三则讨论了如何使用Tableau和机器学习识别异常用户行为。
案例一：公司级销售跟盯大盘
假如，需要制作618期间跟盯销售情况的仪表盘，你可以怎么做？
应该包含哪些数据，哪些数据，数据的呈现情况如何
Step 1，设计思路
每日销售情况——看历史的趋势和今天的销售情况，是高还是低
目标完成情况——今天的表现是好的还是不好的
同比去年增长情况——今年的增长力度
分品类构成——今天主打的品类哪些是强势品类，哪些品类是比较好
单品销量排行——哪些单品销量是比较好，可以根据当天的活动来判断今天的单品是否没有被分摊到位，导致排行不好，或者当天的活动并没有倾向于这个单品，所以导致销量不好
——根据后两者来具体看分品类构成和单品销量的贡献构成
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Step 2，准备所需的数据
- 2020年618期间截止昨日每日日销售数据；
- 2020年618期间昨日销售SKU级别销售数据；
- 2019年618期间每日日销售数据；
- 2020年618期间每日日销售目标值
Step 3，连接到Tableau Desktop
- 数据源导入；
- 数据合并：2020年销售数据和销售目标数据做数据合并；
- 数据并集：2019年和2020年的数据做数据并集
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