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钰见(uid:1058223)
职业资格认证:FCA-FineBI
【2022BI数据分析大赛】全国销量及任务完成驾驶舱
一、选手简介 1、选手介绍 个人介绍:帆软社区用户名钰见,目前就职于XXX汽车公司,我司是商用汽车行业的TOP10;目前从事数据开发及分析工作,个人感兴趣的方向和领域:汽车制造业数字化转型,以及数据挖掘、数据分析。   2、参赛初衷 第一次使用FineBI,希望通过比赛实践提升FineBI的使用方法和技巧。 我司正在逐步开展数据分析工作,推进缓慢,效果不佳,希望通过比赛更多FineBI大神交流学习,进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞。 当然,大赛奖励也是非常诱人的。   二、作品介绍 1、业务背景/需求痛点 企业往往都拥有众多的业务系统,其中DMS(经销商管理系统)中的销售数据是最能直接反映企业销售业务走向的数据,而直接通过销售数据不能准确反映出实际情况,再结合实际的经销商销售任务完成情况,即可反映出具体的销售问题点。但在实际业务中,通过人工管理方式进行统计计算,计算维度多,数据量大,耗时耗力,存在进度管理不及时,信息更新滞后,无法及时的根据当前销售任务进度情况及时做出经营决策调整。 为改善以上问题,公司决定引入BI系统,实现数字化转型,提高数据分析效率,保证分析时效性,解放人力,让员工专注运营决策。   2.数据来源 本次数据为自选数据,数据为模拟随机生成的测试数据,原始数据表: 2018年至2021年1,098,753条销售明细数据,包括车辆唯一识别号,销售时间,经销商编码,车型编码; 324条经销商信息,包括经销商编码,经销商名称,所属团队,所属区域,省份,城市,区县; 2018年至2021年7,184条经销商任务数据,包含任务年度,车型编码,经销商编码,销售任务数量。   3.分析思路 本作品主要以销售数据和销售任务完成情况为抓手,制作以时间,地理,车型,团队,经销商等多维度全国销售驾驶舱,实时反映销售及任务完成情况,使用者随心所欲的多维度关联查询,打造一个可以服务于各个层级的驾驶舱。为公司运营决策分析提供有效数据支撑,实现数字化转型,提高分析效率。 3.1 核心指标搭建 实际业务中,任务完成率是非常重要的指标。其中包含销售任务完成率,各省市完成率,车型完成率,团队完成率,经销商完成率。 以车型完成率指标为例,其指标体系为: 指标定义,完成率=销售数量/任务数量。 细分维度:当年、历年、当年各月度、省份、城市、区县、团队、经销商。 指标体系如下图: 通过指标体系,我们可以确定最终的数据指标和维度,并通过多个维度的联动分析出相关指标。 同时我们观察各维度情况,可以确定出分析模型。 地理纬度(省份、城市、区县)可以采用地图呈现出销量和完成率; 车型维度采用饼图呈现,在呈现车型销量情况时还可以直观的呈现各车型的占比; 时间(年、月)维度可以采用柱状图或折线图,因为有同环比等趋势指标,则采用柱状图和折线图结合的方式。 团队、经销商维度可以采用top分析,以条形图呈现更具对比性。   4.数据处理 数据由三张原始数据表、和一张自定义时间基础表形成自助数据集。 此次数据分析时间精确到月,而我们的经销商任务是年度任务,因此我们需要将年度任务分解到月;而销售数据为明细数据,我们需要将其汇总成月度销售数据;最后将【销售任务月度分解表】和【销售数据年月汇总宽表】合并为【销售任务完成情况表】。 首先,我们生成一张由2018年1月到2021年12月的【月份基础表】,包含年份、季度、月份三个字段。 其次,创建自助数据集【销售任务月度分解表】,将年度计划分解到月。 a.选择字段。 选择【月份基础表】全部字段。 b.合并表。 与【经销商任务表】以【年度】为关联【并集合并】,保证每个经销商各年各车型每月均有数据,方便接下来分解月度任务。 c.新增字段【季度任务完成系数】。 按1季度完成全年23%,2季度完成25%,3季度完成20%,4季度完成32%的比例新增字段。 d.新增字段【季度任务量】 根据【季度任务系数】计算各年各季度的任务量,考虑到按任务系数可能存在小数情况,最终将任务量计算公式确定为:前三季度按系数结果取整数,第四季度按全年任务减去前三季度任务总数。 e.新增字段【月度任务量】 根据季度任务量平均计算各月度任务量,同样考虑到小树情况,最终将月度任务量计算公式确定为:哥季度前两月按平均数取整数,第三月为季度任务量减去前两月任务总数。 d.左右合并【经销商信息表】 按【经销商编码】为合并依据,将任务表和经销商信息表左右合并,得到具有省份、城市等经销商信息和任务表。 然后,创建自助数据集【销售数据年月汇总宽表】 a.选择字段 选择【销售数据明显表】全部字段 b.分组汇总 按销售日期(年月),经销商编码,车型编码分组,并按车辆唯一识别号去重计数汇总。 c.新增字段【销售年度】 d.新增字段【销售月份】 最后,创建自助数据集【销售任务完成情况表】 a.设置关联视图 在创建数据集之前,先将【销售任务月度分解表】和【销售数据年月汇总宽表】关联起来,方便创建数据集(PS:创建数据集时采用左右合并也可,此处采用关联,纯属为了尝试关联功能而已。)。 b.选择字段 选择【销售任务月度分解表】全部字段,【销售数据年月汇总宽表】中销售数据字段即可。 c.新增字段【处理城市】 查看数据可知,经销商信息中四大直辖市和新疆自治区直辖的城市、区县特殊情况,所以在实际地理地图中,需要将这几个城市的值进行处理。即:当城市信息为以上数据时,将当前城市信息替换为区县信息,做到和实际地理地图一致。 d.新增字段【时间列】 将任务表中的【年份】【月份】合并生成【日期列】,注意:此处不能直接采用销售数据的时间来作为日期列,因为销售数据可能会存在当月无销售的情况。 e.更改字段类型【日期列】 将【日期列】的字段类型由【文本】变为【日期】 5、可视化报告   5.数据含义表达和图表排版布局 色系:整体我们采用深色系,科技感十足,比较适合车企等使用。以蓝色为主要背景色,标题、指标以白色为主,双折线图等需要对比的采用橙、紫对比,预警数据采用红、黄、绿三色区分;。 布局:采用左、中、右,上下两屏的方式;左销量,右任务完成率,中间C位留给地理维度,放上一张大大的地图,地图下方主要展示同环比等图形。 具体图表使用如下: (1)主要指标展示【销量】【任务完成率】,这里我们以指标卡的形式直观的呈现。 同时,我们需要查看历年来的数据,我们将销量以柱状图展示,再加上销量年环比折线图,历年任务完成率采用相同方式,形成对称。 地理纬度展示销量及任务完成率,同时采用由浅到深的蓝色表示销量的区分 为了直观查看省份销量的排名,我们采用TOP10的计算,使用表格展示;同时预警任务完成率未达到及格线(85%)和严重未达标(小于50%)的省份,也采用表格展示,形成对称。 车型销量的展示,我们采用饼图的呈现方式,除了能展示车型销量外,还可展示销量占比。 而车型任务完成率,因为要进行预警,采用柱状图更为合适,此处我们对任务完成率按红、橙、黄、淡绿、绿色几个颜色分别展示不足50%、50%-70%、70%-90%、90%-100%、超过100%的数据,并设置完成率小于85%的进行闪烁提示,同时设置两条预警线。 团队销量和车型采用相同的呈现方式,完成率由柱状图变为条形图。 由于经销商数量多,采用TOP10以条形图展示销量情况。 经销商任务完成情况,是此次驾驶舱剖析销量情况的重要指标之一,同时需要预警。我们这里将经销商任务完成率情况分为三个图表展示,分别展示完成率TOP10、未及格经销商、严重未达标经销商。 (9)月度销售情况,为了能更直观的看到销量的同环比情况,这里我们采用组合图方式,将销量、同比、环比放在一起。 (10)月度销量走势,如果单独呈现,过于单一,不具对比性,我们将其和同期销量走势,放在一起以黄、紫折线图形成对比。 (11)月任务完成率采用和销量同样的方式。 最终,我们把各个组件组合,按照左、中、右,上下两屏的布局方式整合在一起。并且调整联动方式,实现多维度关联查询分析。 通过分析得出的结论 注意:驾驶舱设计为实时同步数据,但模拟数据只截止到2021年12月; 一、打开驾驶舱,通过第一屏默认数据我们可以得出以下结论: 1.2021年销量250203辆,同比下滑8.6%,连续两年下滑,销量最好省份为浙江省,销售占比最多是车型1,为43.18%; 2.2021年任务完成任务83.40%,连续3年下滑,全年销量为及格(85%),有5个省份任务未及格,其中黑龙江省任务严重不达标,仅为42.12%,江西51.10%,陕西52.42%,刚好突破50%,上海84.65%离及格线仅差0.35%,可以趁最后时间冲刺冲刺。 3.2021年仅车型1和车型2及格,而车型3和车型6严重未达标。 下滑第二屏,通过默认数据我们可以得出以下结论: 2021年E团队销量最好,遥遥领先其他团队,C团队销量最差,通过查看任务情况,发现E团队虽然销量最好,但任务只完成了78.43%。而完成最好的是H团队93.64%。所有团队均为全部完成任务,其中有一半的团队任务为及格。 通过月度销量同环比发现,2021年1、2月同比上升趋势,通过查看历史事件发现2020年1月底是春节,春节是商用车行业的淡季,销量会相对较低;而且2020年1月底 到3月初正好是疫情封城期间。所以2021年1、2月销量同比数据没有可比性。从3月后同比数发现,2021年每月同比均是下滑10%到20%区间。通过任务成率也是相同走势。 经销商数据告诉我们,2021年有完成较好的经销商,任务率达到119.01%,但是有9家经销商严重未达标,而又很多经销商只需在最后的时间在冲刺一下就能够及格。 二、筛选联动 根据默认数据的呈现,我们可以从5个未及格省份和严重未达标车型具体分析原因。(这里我们只选取一个省份和一个车型为例展示) (1) 以完成率最低42.12%的黑龙江为例,我们可以得出以下结论: 1.2021年黑龙江省销量5139辆,同比下滑46.92%,连续两年下滑; 2.2021年黑龙江省任务完成率仅为42.12%,连续两年下滑; 3.2021年所有车型任务完成率均严重未达标; 4.2021年所有经销商严重未达标。 (2) 以完成率最低69.47%的车型10为例,我们可以得出以下结论: 1.2021年车型10销量10421辆,环比增长15.53%,相比2020年增长10.05%多增长5个百分点; 2.2021年车型10任务完成率不佳,仅为69.47%,至2018年来首次未完成任务,且未及格; 3.2021年车型10 在黑龙江、江西、陕西任务严重不达标,河北刚过50%,且多数省份未及格; 4.2021年车型10各月度完成率不及同期; 5.2021年所有团队车型10任务均未及格; 6.2021年大量经销商车型10 的任务完成率严重未达标或者未及格。   3.最终结果呈现的页面布局   三、参赛总结 1、FineBI工具 亮点功能: a.数据处理对BI业务人员使用比较友好,整个计算函数比较实用,不用编写代码或SQL就能实现大部分的场景。 b.组件设计易上手,简单快捷。 不足或建议: a.必须要设置时间过滤组件才能实现同环比的准确度,但是设置了过滤组件后,根据其他组件的时间联动,会出现冲突情况。 b.建议在图表的标签也能根据条件设置图形颜色,比如折线图标签可以设置上升或下降的箭头。   2、参赛总结 本次遇到的问题主要有两方面; 一方面是因为此次数据是自建数据,为了模拟出尽量接近真实情况,反复模拟的很多次,最后才最大程度接近真实情况; 另一方面,第一次接触FineBI,加上工作时间的冲动,没有更多的时间去熟悉相关功能,导致一些最初设想的未能实现。 认新感悟: 我们要多尝试新工具、新功能以及新的思路,不管成功与否,都能从中有所收获。同时数据分析往往是需要从最简单的数据挖掘出更多的信息,图形设计一定到根据不同的应用场景,并不是指标越全越好,只要能反映出相应的指标问题,越简单,可读性越强,越容易理解。
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