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【2020冬季挑战赛】集团商品销售数据分析

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1.选手简介

1.1.选手介绍
帆软社区用户名:锄头2010
职业简介:现就职于沙坪建设股份有限公司,信息化部门的运营,日常负责信息化项目的运营工作工作。

1.2.参赛初衷
  • 接触到帆软以来,一直对帆软的数据建设能力深感佩服,特别是帆软的BI商业图,更是给我们一个直观的感性的冲击,虽然不是数据人出身,但是为了更好的理解帆软产品,决定通过此次比赛,具体的深入实践一下帆软的FineBI。这样为以后能够在部门内部推广BI工具,做更深入的准备。
  • 同时,在参赛期间,在官方组织的大群中,认识了很多FineBI大神,特别是在与助教的交流学习中,对可视化以及分析思维有了更进一步的理解,在享受比赛的过程中,自己也得到了一些难得的经验。在此感谢,帆软冬季挑战赛组委会的工作人员的辛勤付出。

2.场景介绍
2.1.业务背景介绍&数据来源
  • 主题介绍:集团商品销售数据分析。在数字化转型的过程中,零售行业无疑是业务线最清晰,且被广泛适用的。在初次接触FineBI的情况下,为了顺利完成作品,减少其他维度带来的干扰,特选用一案例《集团商品销售数据分析》,来完成此次参赛作品。
  • 数据来源:主要为帆软官方提供数据:【某集团公司商品销售数据】

2.2.分析思路
  • 总体指标的:集团层面的合同总额和回款总额,以及每个季度的合同金额的占比。
  • 根据门店的情况,绘制出各个门店的销售额宏观的展示图。
  • 根据销售额、成本以及毛利率的情况,各个门店进行TOP10的排名。
  • 最后以城市门店的毛利率结尾,方便查找具体的门店的经营情况。

2.3.数据整理
因为官提供的数据,已经有过初步的整理,故此次参赛作品中,涉及的数据整理工作不多。

2.4.完成分析报告
  • 总体指标图(销售总额和回款总额),环状图(对同季度的合同金额进行了比较),词云图方便决策者很快速的发现业绩突出的门店,随后用对比柱形图分别以门店销售额、门店成本、门店毛利三个维度,来做出门店中top10的排名。最后附上城市与门店毛利率的表格,来直观的掌握城市与门店的盈利情况。
  • 总体指标图:能很清晰的,很宏观的了解当前集团的销售情况和回款情况。
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  • 环状图:能很直观的了解到,每个季度的合同金额,从时间维度上来分析各个季度的经营情况。
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  • 词云图:深入到具体的门店,直截了当的发现当前销售额最好的门店。
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  • 对比柱形图:通过从销售额,门店成本及毛利率三个维度的分析,可以初步发现三者在一定程度上是正相关。对于相关性规律有偏差的门店,可以及时对标找出背后的原因。
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  • 城市与门店毛利率表格:可以很清晰的知道最终指标的情况,并且通过区域化的分解,会后期的市场拓展,提供可参考的依据。
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最终作品
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2.5.总结

传统企业的转型离不开的严谨的业务逻辑,对于大部分在传统企业转型的过程中,业务逻辑的梳理必不可少。在业务逻辑的梳理过程中,指标尤为关键,而能很好的体现各级指标的关系的工具,非BI莫属!FineBI作为BI工具的领导品牌,确实不错!

21天打卡训练营.jpg

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