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POWER BI 销售管理分析 《摆脱束缚，效率倍增》 POWER BI数据分析系列 主讲：刘磐超 【课程背景】 销售是每个公司的核心业务，而销售数据分析就是对原始数据库中的数据进行归纳整理并可以在公司的后期营销中发现规律、调整发展战略，快速地做出最有利于发展的市场决策。销售数据分析还可以及时跟进计划中每一步的具体细节的执行情况，并且更重要的是能够帮助提高执行效率。 POWER BI是微软推出的一款强大智能分析工具，相比EXCEL，它能让用户更好地通过软件服务、应用和连接器的集合，轻松连接到数据源，直观地去创建各种见解和分析报表，并且通过强大的在线报表模板的存储库，用户还可制作在EXCEL中需要很高技巧才能实现的，各种维度的、精美报表出来。 本次课程，我们将使用POWER BI这一强大的商业智能化数据分析工具，从数据分析的维度，来讲解如何进行销售系统的数据建模，从经营概况、区域分析、单店分析、客流分析、活动对比、会员结构、品类关联、客户价值等多个维度来搭建基本的销售分析视图，相信你一定会大有收获！ 【课程目标】 · 掌握数据分析的基本原理和步骤 · 会使用POWER BI进行数据整理 · 掌握建模方法 · 掌握几个重要的DAX函数 · 掌握如何创建度量值 · 掌握可化化报表的创建过程 · 掌握基本图表的运用 · 掌握POWER BI SERVICE，可视化报表的发布 【课程特色】干货，实战，系统掌握，受众面广，提升企业整体数据质量。 【课程对象】各办公室文员、有使用Excel需求的各级中层经理、业务骨干等。 【课程时间】2天 【课程大纲】 一. 数据分析思维 1. 数据分析概述– 知识/智慧、信息、数据 2. 数据分析参与的角色及分工 3. 业务数据分析 1) 描述性分析 2) 数据透视 3) 可视化图表 4. 数据分析要解决的问题 1) 了解情况 2) 发现规律 3) 预测未来 5. 商业智能分析框架介绍 1) 主要指标体系 – 汇总类、对比类、财务指标、电商指标、互联网运营指标、快消行业指标 2) 主要分析模型 – RFM模型，4P理论、可视化分析方法，5W1H分析法，销售漏斗模型、树状指标体系 3) 数据分析的流程 a) 业务理解 – 5W1H思维模型 b) 数据收集 – 各种数据源 c) 数据处理 – 数据的清洗和整理 d) 数据分析 – 描述性和预测体质 e) 数据展现 – 可视化展现 f) 成果报告 – 分析报告， POWER BI分析报表 二. POWER BI介绍 1. POWER BI 简介 2. POWER BI 的下载和安装 三. POWER BI进行数据整理 1. 数据源的导入 1) 从文本和CSV导入 2) 从工作簿导入 3) 从网站导入 4) 导入表 5) 导入连接 6) 案例演示 – 供应商联系记录表 2. 数据源整理 1) 列操作 a) 快速制作标题列 b) 选择和筛选列 c) 移动列 d) 添加自定义列 e) 添加条件列 f) 透视列和逆透视列的用途 g) 创建索引列 h) 创建重复列 2) 行操作 a) 删除和保留行 b) 转置行 c) 反转行 d) 分组依据 e) 转换
- 数据类型（日期、数值、文本、时间等类型的转换）
- 替换值 – 对不规范数据的修复
- 格式控制 - （大小写、修整、清除、添加前后缀等）
- 列的拆分与合并
- 数值提取 – 从不规范的数据中提取有用的数据
3) 数据的合并与追加 a) 表连接 – 替代VLOOKUP 连接原理 – 左外部、右外部、完全连接、内部连接在不同场景下的应用 两表连接 多表连接 b) 表追加 四. 度量值与DAX函数 1. 计算列和度量值 2. 聚合函数 3. 逻辑函数 4. 信息函数 5. 数学函数 6. 文本函数 7. 转换函数 8. 日期和时间函数 9. 关系函数 五. 数据呈现 1. 可视化看板的定制步骤 1) 明需求 2) 看数据 3) 定图表 4) 定排布 5) 画看板 2. 明需求 – 5W1H分析法 1) 看数据 a) 度量值 b) 分析维度 （时间、地点、人物、事件） 2) 定图表 – 只做介绍，展开在实战案例中讲 a) 关键指标 -卡片图、进度图、仪表图、水位图 b) 结构占比 – 饼图、树状图、旭日图、堆积图 c) 时间趋势 – 漏斗图、面积图、动态条形图 d) 比较排序 – 矩阵热力图、词云图、雷达图 e) 地理位置 – 点地图、热力地图、流程地图、三维地图 f) 分布规律 – 散点图、气泡图、箱线图、小提琴图 3) 定排布 – 注意力优先区域 a) 画看板 – 颜色的搭配 六. POWER BI报表的发布 1. 工作区 2. 内容分享– 发布到MS TEAMS 3. 报表的更新 4. POWER BI报表与仪表板操作 七. 实战案例– 销售管理 1. 经营概况 1) 分析维度：区域、月份 2) 营业额、任务完成率、折扣率、动销率、连带率、客单价 - 卡片图 3) 销售额同期完成率对比-组合图 4) 销售额等级分布 - 股价图 5) 各区域月度销售额完成率-趋势图 6) 各业态销售占比 - 条形图 7) 品类销售额同期对比 - 旋风图 2. 区域分析 1) 昨日业绩与当月业绩（销售额、客单价、完成率、客流量、折扣率、连带率）- 多行卡片图 2) 近1月匹完成率监控 - 趋势图 3) 销售排名表 - 表格 4) 重点城市累计销售占比图 - ABC分析 3. 单店分析 1) 昨日、当月、年度业绩（卡片图） 2) 当日销售瀑布对比图-反映升降 3) 本月完成率趋势 4) 本月每日客单价、连带率趋势 5) 商品款色同期对比、销售额同期对比-旋风图 6) 商品销售结构按货龄的环形图占比 4. 客流分析 1) 各省市客流量同期对比 - 条形图 2) 节假日客流量对比 - 组合图 3) 各等级门的客流分布差异 - 股价图 4) 销售额与客流的正态关系分布图 - 散点图 5) 客流质量同期对比 5. 活动对比分析 1) 维度：活动期间及对比活动期间、商铺名称 2) 指标：销售额、折扣率、持续天数、客单价、连带率、拉新数量按完成率的比较 6. 新品入库分析 1) 新品采购订单量 - 组合图 2) 新品入库数量对比 - 柱形图 3) 新品发放率趋势 4) 各品类新品发放率 7. 品类关联性分析 1) A客户同时购买B的销售额与关联单据的占比- 散点图 2) A客户同时购买B的销售额与关联单据的详细列表 - 条件格式表格 8. 会员结构 1) 会员总数、新增会员、活跃会员、平均复购率、会员消费占比 2) 会员画像 - 年龄、等级、客单价及连带率 3) 各等级会员消费趋势对比-堆积柱形组合图 9. 留存分析 1) 新老会员数量趋势 2) 新老会员数量对比 3) 新老会员连带率趋势 4) 新老会员销售金额对比 5) 各月份老会员复购趋势 6) 新增会员与销售额同比增长率综合分析-散点图 10. RFM分析 1) 会员RFM分类数量 2) 会员RFM各类型销售金额 3) 会员消费次数分布 4) 会员最后消费距今的月份分布 5) RFM客户分类形表 11. 生命周期分析 1) 整体动销率同期对比 2) 近7日内某产品销量前N名 3) 新口周动销对比及走势对比 12. 业务追踪及预测 1) 前30天完成情况（单据、销售额、客单价） 2) 销售预估额 3) YTD/YOY销售额 4) 完成率预估 5) 杜邦分析法拆解业绩指标、预估未来1月内的销售额及完成率
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