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职业资格认证:FCP-FineBI | FCA-FineBI | FCA-简道云 | FCA-业务分析理论 | FCP-报表开发工程师
【2023BI数据分析大赛】FineBI也能做PPT迭代版
参赛初衷         回顾上一届作品:《FineBI也能做PPT》https://bbs.fanruan.com/thread-139016-1-1.html   以前,我的参赛初衷:         “要不顺便再卖个关子?论坛的大神们有没人能把FineBI当成PPT来使用呢?我指的不仅仅是它所发挥的作用,而是来形式(格式)也和PPT大同小异。反正我们做到了,并且是因为在两个大项目中采用了这种方式。         本作品同样采用PPT格式般的仪表板来进行数据分析报告的展示,有兴趣的帆软们可以交流借鉴,希望大家也能在工作中得到应用。”   现在,我的参赛初衷:         上一届的作品《FineBI也能做PPT》,或许因缺少分析(或者分析不够深入)的原因,最终荣获了安慰奖。(本来以为能拿个创新奖的,结果没有)         这一次,吸取了教训,更加注重了分析的过程,仪表板的排版布局依然采用PPT格式的方式。可以理解本次作品是对上一届作品《FineBI也能做PPT》的版本迭代,即2.0版本。无论结果怎样,还是希望自己每一次都能进步一点点,同时还是希望大家参考借鉴本作品后,能在工作中进行应用。         这次和上次的感觉有两个地方不一样。第一,悬浮操作更加熟练了,且通过指导老师告知,新版本的仪表板还可以直接固定大小;第二,对结果已经看得比较淡了,数据分析得更加深入,展示更清晰简洁了。看到社区已经提交了的作品的质量,感觉能拿个优秀奖也已经很“优秀”了。         数据分析与作品制作过程是值得的记录的,与团队成员们一起讨论、探索分析、定位问题、深挖根因、寻求解决方案的知识碰撞过程让人愉悦,这里,必须报上我们可爱的参赛成员们:          团名:早起的数据啄木鸟        队长:神秘的人        队员:猜猜我是谁1号、猜猜我是谁2号、猜猜我是谁3号   一、分析背景与目的         超市之间的竞争越来越激烈,不同城市的超市需要采取不同的政策来提升盈利,本作品通过人、货、场、时间等不同维度对该连锁超市进行销售数据分析模型的构建,并根据分析结果提出建议。             同时,本作品对价格影响因素进行了深入分析,找出影响价格的因素,为产品定价提出可行性建议。   二、数据整理过程       本作品数据来源https://www.kaggle.com/datasets/aungpyaeap/supermarket-sales。本数据经检查,不存在重复值、空值和异常值。其他处理过程如下:   1、字段设置   2、拆分行列:整理购买时间(小时)   三、分析与结论   1、分析思路   2、分析过程   a.客户价值分析       以上分析结果可知,该公司ABC三家超市会员销售比例无显著性差别,都为50%左右。即,该公司并未做好会员的管理和差异化服务体验工作。       建议该公司从整体战略上做好会员客户和非会员客户的销售策略,提升会员客户的体验和忠诚度;进一步扩大会员数量,定期进行会员日等活动,提升客户的复购率。   b.产品销售分析       以上分析结果可知,从整体上来看销售贡献率排名前三的产品为快消时尚类、食品和电子类。通过筛选框,对ABC三家超市的产品销售数据分别来看:       (1)A超市体育运动类和家居类销售额占比最多。       (2)B超市食品类和家居类销售额占比最多。       (3)C超市家居类和快消时尚类销售额占比最多。       即,不同的超市的畅销产品不同(主产品不一致)。建议根据不同的超市(门店),进行不同的产品布局和销售策略。   c.销售趋势分析       由分析结果可知,每隔3-4天有小高峰,应该和客户的周消费行为有关。由此,我们进行了“问题-假设-验证-结论”的思路进行了深入分析。       (1)问题:为什么每月中3-4天有消费小高峰?       (2)假设:客户每周消费行为3-4天有小高峰。       (3)验证:在周二和周六有客流高峰,相隔4天,和假设一致。主要是客户的周消费行为影响了日消费行为。       (4)结论:假设正确。           由以上分析结果可知,在2月份3家超市的消费行为都下降,这可能和缅甸当地的气候有关。       缅甸1月是适合旅游的季节,属于凉季,因此出行购物增加;2月中旬,是缅甸天气很热干燥的时刻,因此2月出行减少,逛超市购物行为相对减少;2月中旬到3月气温变凉,适合出行,相应的购物行为增加。       建议根据气候变化情况,动态调整超市服务人员和产品的库存,避免人力成本的浪费等。           从时间段来看,中午13点和晚上19点时间段出现了高峰现象,这主要是由于人们有饭后逛超市的习惯。       建议运营管理者应根据大家的消费时间周期,合理配备服务人员。   d.价格影响因素分析      从上图可知,产品价格主要集中在30-80元之间,平均价格为55.67元,产品价格分布相对较为集中,且A超市分布最为集中。         以下进一步分析影响产品价格的因素:         假设1:地理环境因素对产品价格产生影响。       结论:从上述箱型图可知,不同城市(地理位置)的平均价格几乎一致,即不同城市对产品价格没有影响,假设1不成立。         假设2:客户评价因素对产品价格产生影响      结论:客户评价越高,产品价格越低;或者价格越低的产品,顾客对其评价越高。 即产品价格与客户评分成反比关系,假设2成立。             建议顾客在购买产品的过程中,可参考历史评价,以便淘到价格更优质量更好的产品。   四、分析总结   (一)结论总结   1、客户维度(人)   (1)3个超市,男性客户和女性客户的销售贡献率基本一致。其中,A超市女性客户最多,C超市男性客户最多。(涉及联动分析)   (2)会员和非会员客量持平,对销售额贡献率差别不大。VIP用户对食品类、快消时尚类、体育旅游类贡献最大,非VIP用户对电子类、食品类、快消时尚类销售额贡献最大。(涉及联动分析)   (3)会员和非会员不管从消费频率还是销售额贡献率没有区别,没有做好会员管理。   每周二和周六会有购买小高峰。月购买频次受周购买频次影响。A超市购客量最多,B和C客量接近。   2、产品维度(货)   快消时尚类、食品类、电子类最受欢迎。   3、超市维度(场)   (1)1-3月中各超市对销售额贡献持平。受缅甸当地天气影响,三家超市在2月销售额都下降,3月销售额开始回升。   (2)A超市:1-3月中,体育运动类和家居类销售额占比最多;联动分析发现,会员用户对家居类、体育旅游类、电子类贡献最大,非会员用户对家居类、体育旅游类、快销时尚类销售额贡献最大;女性用户对家具类、电子类、快消时尚类贡献最大,男性用户对体育旅游类、食品类、家具类销售额贡献最大;食品在2月消费次数上升,3月下降;其他品类都在2月下降,3月开始回升,这和当地天气导致2月的客流下降有关。健康美容、电子类、体育旅游类产品最畅销。(B、C超市分析类似)   4、价格分析   (1)地理环境因素对产品价格影响不显著。   (2)客户评价因素对产品价格影响显著,且成反比关系。   (二)策略建议   1、3个超市在2月客流和销售额都有所下降,2月的库存适当减少,提前为3月备货准备。要从整体战略上做好会员客户和非会员客户的销售策略,提升会员客户的体验。   2、A超市:体育运动类和家居类是销售额最高的品类,要保证足够库存,需要陈列在超市坪效最高的地段。电子消费类可以针对VIP用户做好推广和折扣促销,提高VIP用户的体验。做好家居类(针对女性用户)、体育旅游类(针对男性用户)的推广,吸引不同性别客户的消费。   3、B超市:食品类和家居类是销售额最高的品类,要保证足够库存,需要陈列在超市坪效最高的地段。针对该地区客户的喜好可以做美食节等活动吸引客户消费。健康美容类、体育旅游类可以针对VIP用户做好推广和折扣促销,提高VIP用户的体验。做好食品类、快消时尚类(针对女性用户)、健康美容类、电子消费类(针对男性用户)的推广,吸引不同性别客户的消费。   4、C超市:家居类和快消时尚类是销售额最高的品类,要保证足够库存,需要陈列在超市坪效最高的地段。针对该地区的销售品类情况,可推出家居优惠活动,吸引客户消费。针对VIP做好快消时尚类、体育旅游类的推广和折扣促销,提升VIP客户体验。做好食品类、快消时尚类(针对女性用户)、健康美容类(针对男性用户)的推广,吸引不同性别客户的消费。   五、作品展示
【2023BI数据分析大赛】某服装公司毛利率过低原因分析
一、问题描述 某服装公司期间销售总额为 5878.28 万,但总毛利额 591.26 万,且平均毛利率仅有 10.06% ,远低于服装行业毛利率的最低标准(大于25%)。   二、分析思路 1、发现问题 通过对销售额、毛利额计算出派生指标毛利率,其公司平均毛利率为10.06%,明显低于行业平均水平。(服装行业标准,一般毛利率在30%-50%,最低要求要达到25%)   2、原因分析 首先,我们通过对产品的销售额占比&毛利率分析,确认该公司是否存在某些头部产品(贡献率前5)毛利率过低的原因,才导致总毛利率过低。(产品维度)   其次,我们查看不同月份的销售额&毛利率变化情况(如存在第一种情况,需特别关注上述头部产品的毛利变化趋势),查看毛利随着时间的具体变化情况。(时间维度)   最后,获取产品毛利率情况明细信息,针对毛利率较低的头部产品,通过地区维度进行层层钻取获取到哪个地区,哪个门店存在问题。(区域维度)   三、数据说明 数据来源于帆软的自带数据,数据路径为“行业数据-零售电商-门店销售数据统计”,该数据为自助数据集,已加工整理好。本作品不对该数据进行清洗整理,仅根据销售额和毛利添加了派生指标“毛利率”。 其中,毛利率=毛利/销售额。(聚合计算同理)   四、分析过程 1、头部品类对毛利率的影响   猜想1:存在某些头部产品毛利率过低,导致公司平均毛利率仅为10.06%。 如上分析结果显示,毛利率低于平均线的产品有男士配饰、运动服装及用品、儿童服装、婴儿用品、钟表。其中,男士配饰、运动服装及用品、儿童服装三个品类的销售贡献率接近60%,头部效应明显。而婴儿用品和钟表的贡献率非常小,可忽略不计。   结论:存在头部产品男士配饰、运动服装及用品、儿童服装毛利率过低导致公司平均毛利率仅为10.06%。(即,头部产品对平均毛利率的影响很大)   2、时间因素对毛利率的影响   猜想2:存在某些时间规律(如季节因素影响等)对产品毛利产生较大影响。 为使得分析问题更具有针对性,直接对以上三种产品进行了趋势分析。其中,这三种产品的平均毛利率为9.76%,低于全部产品的平均毛利率10.06%。   从上图可知,三种头部产品对时间的敏感度不明显,围绕在均线上下小幅度变化,且和销售额的变化不同步。即可认为不存在季节因素等时间条件对毛利率造成重大影响。   结论:不存在某些时间规律(如季节因素影响等)对产品毛利率造成重大影响。   3、地理因素对毛利率的影响   猜想3:不同地理环境(如不同区域、门店等)会对产品毛利率产生重大影响。   从大区、小区来看,中西区明显低于公司平均毛利率,其中华中、中南的情况尤为严重。除中南区外,其他区域均超过平均毛利率。即,毛利率低不是全国各地区普遍情况,而是某些区域特有情况。   从门店来看,低毛利率门店(作品以低于9.5%为分析临界点)共7个,包括武汉阳店、长沙店、昆明店、上虹口店、武徐东店、武橘口店、北京一期(百货)店。即,毛利率低不是各门店普遍情况,而是某些门店的特有情况。   其中,中南区包括了其中5个门店,长沙店属于中南,昆明店西南,武汉阳店、武橘口店、武徐东店属于华中。这很好的对应了,以上区域的分析结论。   以上门店品类毛利率交叉表显示,各门店低毛利率产品包括男士配饰、运动服装及用品、儿童服装、婴儿用品、钟表以及女士内衣和女士皮带,再一次验证了猜想1的结论。并且,以上低毛利产品主要超过90%都集中在上述7个门店。所以,这7个门店是影响公司平均毛利率的主要因素。   结论:不同地理环境(如不同区域、门店等)会对产品毛利率产生重大影响。其中,中南区存在5个门店严重拉低了公司的平均毛利率水平。   结合猜想1,猜想2,猜想3得出结论:中南区存在长沙店、昆明店、武汉阳店、武橘口店、武徐东店的男士配饰、运动服装及用品、儿童服装3种头部产品拉低了公司的平均毛利率。并且,这些影响不受时间因素的限制。   备注:为方便验证结果,作品特此制作了个明细表方便查询分析。   五、结论总结 通过对核心指标统计,发现公司平均毛利率为10.06%,毛线低于行业平均水平,需要及时采取监控整改措施。   通过对三种假设的分析验证,得出中南区存在长沙店、昆明店、武汉阳店、武橘口店、武徐东店的男士配饰、运动服装及用品、儿童服装3种头部产品导致了公司平均毛利率异常。   综上,公司相关管理者可采取如下建议来提供公司的平均毛利率:   (1)重点监控中南区5个问题门店的3种头部产品的销售,看是否存在恶意甩卖套取绩效奖金等情况。   (2)做好引流工作、提高特价产品的销售量,同时提高综合毛利率较高的某些中品类的销量都可以提高毛利率。(重点关注分析仪表板波士顿矩阵图的第一象限产品)   (3)除供应商购买的端架外,闲置的端架可优先陈列毛利率相对高或属引导性消费的产品。同时在这些优先陈列中,销售相对更多一些的品类更要优先陈列展示。   补充说明1: 每个货架的中间区域都是相对更容易被关注的地方,陈列也是实现销售目的的重要措施,当卖场的陈列与销售人员配合得很好,同时又能增加顾客好感时,毛利率提升只是水到渠成的事。   补充说明2: 本作品主要目的是通过“猜想-分析-论证”探索影响公司毛利率的主要因素,数据加工和建议决策非本作品重点。   六、作品展示  
【2022BI数据分析大赛】FineBI也能做PPT
先报上参赛成员——队长,梁少红;成员,莫文彦、梅伟;队名:BI小分队。 要不顺便再卖个关子?论坛的大神们有没人能把FineBI当成PPT来使用呢?我指的不仅仅是它所发挥的作用,而是来形式(格式)也和PPT大同小异。反正我们做到了,并且是因为在两个大项目中采用了这种方式。 本作品同样采用PPT格式般的仪表板来进行数据分析报告的展示,有兴趣的帆软们可以交流借鉴,希望大家也能在工作中得到应用。   一、分析背景及目的 随着科技的不断进步和人们生活水平的不断提高,智能产品已经遍布生活的各个方面,只能产品也成为了各大商家争夺的一块肥肉。商家了解市场行情,制定正常的产品策略,在这一宝地占据一席之地,尤为关键。本作品主要通过对消费者评论数据进行隐藏信息的挖掘,达到如下两个分析目的: ① 如何在众多产品中选择受欢迎的产品? ② 如何制定有效的产品销售策略?   二、数据加工处理 2.1数据来源说明 本报告的数据集是2017年9月至2018年10月更新的智能产品数据库中的亚马逊产品(如Kindle,Fire TV Stick等)的5,000个消费者评论列表,其收集了超过3.4W条评论,包含了产品编号、品牌、产品类别等21个字段。 该文章使用Kaggle的项目——亚马逊智能产品的消费评论,并通过筛选数据集,选择产品类别中含有 Tablet 字样的数据集,对平板电脑类别的产品进行数据分析。根据数据集的重要字段,分析买家评价指标,其中包括买家评论数、买家评价率、买家好评率以及买家差评率。分析这些指标需要使用到数据集中以下字段: ① asins-产品编号 ② categories-产品类别 ③ date-评论时间 ④ rating-评分 ⑤ text-评论文字内容 数据地址https://www.kaggle.com/datafiniti/consumer-reviews-of-amazon-products   2.2数据加工过程 1、选择分析字段 在产品类别(categories)中筛选含 Tablets 类别的产品,删除无关的字段,保留以下字段:name-产品名称、asins-产品编号、categories-产品类别、date-评论时间、doRecommend-评论是否被推荐、rating-评分、text-评论文字内容、title-评论标题。 2、列名重命名 将数据集中字段的名称更改为清晰的中文字段。 3、重复项删除 重复项为数据集中重复的数据,需要根据字段的唯一性进行删除,避免选取错误字段而删除有用的数据。在此数据集中,选取字段——评论内容(text)进行删除重复项,此操作删除0个重复项。 4、缺失值处理 缺失值处理方法有四种:(1)对比缺失内容,通过手动输入内容补全;(2)删除缺失的数据;(3)用平均值代替缺失值;4)用统计模型计算出的值去代替缺失值 在清洗数据集时,为了获取准确的数据分析结果,也避免输入错误信息或删除有用的信息。A. 删除产品名称(name)、产品品牌(asins)、评分(rating)和评论时间(date)字段中的缺失值;B. 用FALSE手动补全评论是否被推荐(doRecommend)字段中的缺失值。 5、一致化处理 (1)日期格式转换:评论时间字段中格式包含日期+时间;(2)对评分字段进行分组,0~3分为差评,4~5分为好评。   三、分析思路   根据以上分析思路,提出以下问题: 1)哪种产品最受欢迎? 2)该产品的各评分的评论数情况? 3)最受欢迎产品的好评率如何?高了还是低了? 4)该产品评论数随时间变化情况? 5)好评率和差评率随时间变化情况?   四、数据分析过程 4.1哪种产品最受欢迎?   4.2最受欢迎产品的各评分的评论数情况?   4.3最受欢迎产品的好评率是高是低?   4.4最受欢迎产品的评论数随时间变化如何? 4.5好评率和差评率随时间变化情况? 分析各时间段的评论数中,好评率和差评率是怎样的?通过这一指标,可以分析哪个时间段是产品好评数量最多的时段,那个时间段差评数量最多?可以根据其他数据进行分析,是什么原因导致好评评论数量的增加或差评数量的增加?     五、结论与建议 5.1结论 ①Tablets品类中最受欢迎的产品是B018Y229OU。 ②B018Y229OU用户评价较高,但好评率低于Tablets品类中的所有产品。 ③每年的11月和下年的1月,产品B018Y229OU的评论数骤增。 ④在11月到次年2月产品的好评率和差评率有所波动。 5.2建议 ①应结合评论内容进一步分析原因,尽量提高产品 B018Y229OU好评率。 ②在黄金时期(11-1月)加大宣传力度,刺激产品销售,提高销售量。 ③在黄金时期(11-1月),要提高服务质量,做好销售回馈,提高消费者好评率。   最终作品展示(仪表板)    
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