【2022BI数据分析大赛】公司销售盈利情况分析

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一、选手简介

1、选手介绍

(1)团队选手版

  • 团队名称:京唐团队
  • 队长介绍:帆软社区用户名戴昭颖,目前就职于首钢京唐钢铁联合有限责任公司,我司属于钢铁行业,目前本人从事经营类数据分析相关岗位,所以对销售盈利相关主题数据分析感兴趣。

 

2、参赛初衷

参加此次比较主要是因为大赛的奖励很丰厚,并且能够在比赛中锻炼提升自己的水平。

 

二、作品介绍

1、业务背景/需求痛点
  • 简述业务背景

本公司是一家大型的钢铁公司,所以涉及的产线、产品众多,管理人员需要了解公司的销售及盈利情况,掌握产品的销售量、成本、利润和用户的信息,以此来对公司未来的生产经营做决策。

  • 简述需求痛点

需要实现一张综合性强,一眼就能了解公司产品在全国各省市销售情况,并且能够从产品大类、销售品种、牌号等细粒度全方位体现产品的销售量、成本、利润关系的一张图表。

 

2、数据来源
  • 企业数据:销售结算明细表、盈利分析基础表

 

3、分析思路

拿到销售结算明细表、盈利分析基础表这两张表后,我发现销售结算明细表拥有销售用户的省份、城市信息,但是没有成本、盈利信息,而盈利分析基础表有成本等盈利信息,因此,我想到通过合同号这个关键字段把两站表关联在一起,这样整个销售盈利信息就齐全了。并且在盈利分析基础表中有业务人员比较关心的各个维度,比如产品大类、销售品种、牌号等,我们可以通过关联汇总后的自助集进行全方位各个维度的分析。

 

4、数据处理

需要将数据进行清洗,过滤出公司代码为京唐公司的数据,清洗掉脏数据,比如销售结算明细表中最终用户省份、城市为空的,为了保证在关联时保持1:N的关系,对销售结算明细表的合同号进行汇总合并,最终和盈利分析基础表关联,形成汇总后的自助集。

 

5、可视化报告

组件1:点地图,描述了全国各省市的销售情况,这些点代表销售量,点越大代表销售量越大,其中三个城市有闪烁,唐山、上海、广州,这些是销售量大于等于50万吨的城市。从这幅图可以看出我们的销售流向主要分布在沿海的华北、华东地区,我们还可以向其他地区拓展销售业务。

这个图我们还做了一个跳转,直接连接到经营决策系统的钢材、钢坯地区流向表,相当于给点地图做了一个注释,可以从表中查看各地区的具体销售量。

组件2、组件3:玫瑰图、悬浮仪表盘,玫瑰图介绍了高端/领先/支撑/普通产品销售量的占比,可以看出高端产品占比最高,其次是支撑产品,此图可下钻到产品大类维度,当高端产品下钻后,可以看到高端产品下热镀产品占比最高。

悬浮的仪表盘给出的是总销售量的指标

组件4:横向柱形图,描述了利润最大的前10位为最终用户,这些都是我们的重要用户。

组件5、组件6:中间的两个图标是自定义组合图标,都是由柱状图和两条折线图组成,左边的是从产品大类角度分析销售量、单位成本、单位毛利的关系,右边的是从销售品种角度分析销售量、单位成本、单位毛利的关系。从右边这幅图明细看出有两个异常点,中厚板(复合板)和普通热轧(复合板),它们属于成本高、毛利低。

组件7:细粒度到牌号的销售单利明细表,从这张表我们可以看到细度到牌号的产品的销售量、价、成本(变动成本、固定成本)、折旧费等信息,主要是供以上各组件联动查找相关数据明细使用。

(2)通过分析得出的结论,

这一张大图包含了销售盈利方方面面的内容,方便业务人员通过系统了解公司销售盈利情况价,给用户带来了全面的、清晰明了的系统使用感受,减少人工统计数据的时间,提高管理人员的工作效率,做到更加有依据的、科学的决策。

(3)最终结果呈现的页面布局

C:\Users\dzy\AppData\Local\Temp\1650963043(1).jpg

 

三、参赛总结

1、FineBI工具
  • FineBI工具确实好用且易上手,在慢慢深入的使用过程中总能发现一些惊喜,比如数据函数的引用。当然它也有它的缺点,不适合过大数据量的分析,随着大数据的发展壮大,各行各业数据量也井喷式的增加,所以希望FineBI也能一直随着大数据的发展而发展,希望FineBI产品越做越好,越做越强大。

 

2、参赛总结

参赛是最促进成长的方式,通过这次比赛作品的准备,我对FineBI工具的使用技巧更上一层楼,理解也更深刻,希望今后能够和其他团队多切磋。

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-13 11:59:04

案例打卡:首钢是石景山那个首钢么~有大跳台首钢公园的首钢嘛,经常路过以“首钢”命名的小区、公园、医院,的确是个钢铁大企业!作品着重公司的销售盈利相关数据的图表展示,要是添加些结论分析就会更好了O(∩_∩)

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板凳
发表于 2022-5-13 16:13:43
看得出楼主肯定还会用FineReport,学习的路上可以找个小伙伴,业务人员更好,一个人做难免遇到问题,有些业务问题,一下子很难快速找到答案的。数据建议脱敏,因为看到最后有好多大爱心遮挡了,加油,谢谢分享
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地板
发表于 2022-5-14 11:18:03
案例打卡:从整体设计看还是不错的,如果能从销售、成本、毛利视角对销售数据进行利润分析或许更有价值。
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5楼
发表于 2022-5-15 13:03:19
感觉有点意犹未尽的感受,盈利分析可以丰富并突出一下量本利的要素相关性分析和结构数据,这样可能更系统些.
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6楼
发表于 2022-5-30 10:33:24
案例打卡:整体的布局和配色还是可以继续完善,分析逻辑貌似没有讲完。结合一些指标做联动分析会更好
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