【2022BI数据分析大赛】网上超市经营数据分析系统

个人标签:数据分析,数据可视化,数据中台,数据运营,数据管理

队长:李和平;队员:赖石娇、闫梦琪、刘安骐;队名:清华北大落榜生。

一、背景介绍

1.1作品引言

      这是一份工程量巨大的作品,因为它包括了1个首页+6个主题的内容。本来想早早把作品发出来,带带节奏,提高所有参赛选手的作品质量和创新方式。可因为内容太多,所以拖到了现在才收工。开始,大家还讨论要不要就选择其中一个专题深入分析就好,但后面觉得不够全面不够透彻,同时觉得这有点“配不上”导师这个身份。所以,在达成一致意见后索性就做成一个“分析系统”,把比赛内卷推到顶峰。

00经营数据分析系统-首页_00

      作品的思路来源于公司内部用FineReport做的其中一个项目,统一由一个首页跳转到不同的报表界面,这样就很好的解决了数据分析人员、业务人员看相关报表时找不着或者很难找的痛点。因为FineBI主要对象面向于业务人员,于是作品在原来的思路上也做了一定的扩展。为了满足业务人员的学习需求,于是把其中几个强相关的学习地址也通过链接的方式放到了系统首页,这样既满足了业务人员工作的需要,同时还能满足业务人员学习的需要

 

1.2业务背景

      网上超市是指基于互联网的在线超市销售平台,为消费者提供物美价廉、种类丰富的超市商品批发、零售服务,这是一种新型的购物方式。目前,网络超市的竞争越来越激烈,在这种情况下,经营超市需要的是自身的管理和比其他普通超市优越的赢利点,而不是随波逐流的模仿和跟风。所以,对经营(运营)数据的分析显得尤为重要。

      本作品以某超市在2014-2017年共计4年的经营数据作为数据源,结合本公司某零售电商子公司的数据应用项目的分析思路,围绕配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析等方面进行全面深入的分析。全面透彻的掌握经营情况,发现问题、发现爆款、发现利润点,让经营可知可控可预测,让经营因数据分析变变得更加健康。

 

二、作品框架

      作品的内容包括了1个统一入口(含学习链接)首页+6个分析专题,其中这6个分析专题包括了整体核心指标配送商品利润退货客户等内容。主要分析内容概述如下:

      ①核心指标概览:经营指标汇总;商品销售怎样?经营趋势怎样?

      ② 配送数据分析:商品配送延期情况怎样?怎样才能选到最优的快递?

      ③商品数据分析:由哪些明星产品和哪些亏损产品?

      ④利润数据分析:哪些区域和用户能创造更大的利润?哪些产品利润有问题?

      ⑤退货数据分析:退货趋势怎样?退货主要集中在哪些商品?如何避免?

      ⑥客户数据分析:消费者分布如何?有哪些消费特征?

 

三、数据加工

      数据来源于某数据产品内置数据库的网上超市经营数据(美国),整个过程包括了解释翻译字段,选择分析字段,删除重复数据,删除无效数据,一致化处理等。最终结果如下。(非作品重点,具体过程略)

 

四、分析过程

4.1核心指标概览

      整体把握核心经营指标,包括销售指标、利润指标和用户指标,同时大体了解商品销售情况以及历史经营情况。

01经营数据分析-整体概览_00

      小结:数据结果显示,畅销商品主要集中在技术类产品。从2014年-2017年,经营情况呈现不断增长的趋势。同时,销售具有明显的季节周期规律第四季度销售增长特别明显建议提前做好商品库存储备

 

4.2配送数据分析

      现代的物流配送在区域范围内,根据客户的要求对物品进行挑选,包装,组配等。本作品主要研究各种快递物流的延期情况,以便商家和客户选择更好的快递合作商,避免因为快递物流原因造成的退货发生。

02经营数据分析-配送专题_00

      小结:数据结果显示,标准物流的选择占比最高(猜测是因为价格原因),超过了一半,但其延期发货情况较为严重;在不考虑物流价格等其他因素的情况下,建议优先选择一等物流

 

4.3商品数据分析

    “用数据说话”,用商品销售分析去证明销售成果是非常有说服力的。本次作品中,经过简单的讨论,我们主要围绕各品类销售占比、畅销商品、商品波士顿矩阵和帕累托以及相关明细表等分析方法和数据去发现产品销售的规律。

03经营数据分析-商品专题_00

      小结:该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中,桌子类虽然销售额占比较大(9.48%),但其利润为负数。同时,特别关注图3波士顿矩阵第二象限的产品,该产品利润非常高,但销售占比却很少,应该继续扩展市场和加大宣传。

 

4.4利润数据分析

      经营的一切着陆点都应该是利润,所以接下来我们要对利润做几个方面的分析,包括区域利润分析,客户利润分析,产品利润分析。

04经营数据分析-利润专题_00

      小结:该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。①普通消费者的利润最大,特别是技术和办公产品利润优势特别突出,其次是小型企业,公司利润最小。②区域中,西部市场所获得的利润最大,其次是东部。为了开拓市场和提升例如,建议在中部和南部地区扩建仓库。③家具品类的餐桌、书架产品亏损严重,应重点关注,特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用

 

4.5退货数据分析

      在本作品中,退货分析将围绕退货总体情况、历年退货情况、商品退货情况和退货区域等多个角度进行分析。

05经营数据分析-退货专题_00

      小结:①退货金额为5.76万,退货订单为718单,退货数量为2848。②历年以来,退货情况有所好转,用户退货有逐年下降的趋势。③办公用品退货情况较为严重,其中,binders(胶粘)用品极为明显。

      数据显示,退货情况较为严重,建议商家通过严把生产(或采购)质量关,减少运输、包装、装卸、配色等环节的失误和损耗,利用信息技术最短路径等方式达到这一目的

 

4.6客户数据分析

      客户细分是为了能够深度分析客户需求,更好的应对客户需求的变化。通过合理,系统的分析,企业可以知道客户有哪些需求,分析客户的消费特征,更好的为运营提供可供选择的运营策略以及未来规划。

06经营数据分析-客户专题_00

      小结:①该超市重要客户占比较大,经营较为健康,应该继续重点关注重要客户,及时提供有效、高质的服务。②普通客户数量409个,占比最多;且其销售金额和销售数量以及订单数等指标也最多,应该作为重点关注和维护对象。

 

五、结论建议

      ①配送专题:数据分析结果显示,除了一等物流,其他类型的物流发货延期较为严重;建议相关工作人员注意监控发货的及时性,同时在不考虑其他因素的情况下推行一等物流,避免因为延期发货而造成的退货现象发生。

      ②商品专题:数据显示该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中,桌子类虽然销售额占比较大(9.48%),但其利润为负数;建议保障第四季度明星产品的库存,同时对亏损产品做专题诊断

      ③利润专题:该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。消费群体中,普通消费者的利润最大,特别是技术和办公产品利润优势特别突出;区域中,西部市场所获得的利润最大,为了开拓市场和提升例如,建议在中部和南部地区扩建仓库;需要注意,家具品类的餐桌、书架产品亏损严重,应重点关注,特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用

      ④退货专题办公用品退货情况较为严重,其中,binders(胶粘)用品极为明显;建议做好整个供应链环节的数据分析和跟踪动作

      ⑤客户专题:数据显示,重要客户占比较大,且在客户类型中普通客户类型为主要消费群体;建议做好普通客户群体的客情关系维护的同事,发展小企业用户和公司用户。

 

六、参赛心得

     这是第三次带队参加比赛了,是最“折磨”的一次,也是最有成就感的一次。自己一个人带领了十几条队伍,有报告形式类的,有PPT形式类的,有系统类的,虽然内容方面因为公司保密需要的原因,提供的企业案例不多,但作品质量上应该也算是合格,应该勉强对得起导师这个身份。

      其实,本作品完成可以把作品内容拆成6个人的6篇作品,大家每个人各自参赛就好了。但为了显示“创新”和“用心”,所以几个人硬是花了整整快一个月坚持了下来(苏瑞老师让我报名导师的时候就开始构思作品了),过程太多感触,在此只说五个字“一切都值得”。感谢队友提供的思路,以及周末的一起战斗。虽然也有小插曲,为了统一配色和风格,大家因为意见不一致,还吵了一架,幸运的是,因为有着同一个目标,大家越吵感情约好。

      其实,参加比赛的过程真的很可贵,它会促使你去思考,去创新,去成长。虽然可能这是我的谢幕赛了,但我会一直持续带领更多的伙伴们去参加帆软的数据分析大赛,让大家借助这样的机会和平台更快的成长。

 

      关于FineBI,从4.0用到现在,彼此互相成长,对它的爱,就不在描述。再次借这次BI数据分析大赛的机会,“吐槽”它所欠缺的部分。

 

l数据管理部分

① 数据集表头不可直接排序,影响对数据的直接检查(升降序)

② 数据集不可直接导出(有些用户只是想导出即可,做个明细表再导出就多余了)

③ 数据集建立了关联视图后不能直接应用(还需创建自助数据集)

④ 抽数部分(spider)缺少集群功能,单节点太危险(听说后续版本会完善)

 

l组件(仪表板)部分

① 组件类型偏少,比缺少甘特图、箱型图、茎叶图、等组件

② 颜色、形状属性应用组件较少,比如指标卡的上升、下降

③ 钻取设置还不够简便,可参考tableau实现方式进行完善

④ 组件样式->格式->显示序号,不能跟随字体的居中设置

⑤ 仪表板悬浮布局并不友好,可参考FineReport的绝对布局完善

 

l平台管理部分

① 非超管不能做资源迁移,造成了极大困扰,各业务中心发版得依赖超管

② 收到他人的分享仪表板缺少信息提醒,不自己打开查看一下都不知道

 

七、作品展示

1、分析系统动态展示图

 

 

2、作品合并长图

参与人数 +4 F豆 +400 贡献 +5000 F币 +5000 理由
兔子酱 + 5000 恭喜荣获2022数据分析大赛最佳行业应用奖
帆软苏茜 + 5000 恭喜荣获2022数据分析大赛最佳行业应用奖
帆软大表姐 + 200
oyangcong + 200 太棒了,给你32个赞,么么哒

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发表于 2022-4-19 16:20:24
宁可累死自己,也要卷死别人。是吧?
发表于 2022-4-19 16:38:54
“把比赛内卷推到顶峰”
发表于 2022-4-19 17:25:26
一个人带领了十几条队伍,出来都一个样,没有创新突破。
发表于 2022-4-19 18:55:49
老师,请教一下,那个首页是怎么做的?
我之前就看过之前的优秀作品就是首页+其他模块,自己查也没查到怎么做
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发表于 2022-4-20 15:06:55
李老头子越来越老练了
发表于 2022-4-21 11:59:37
谢谢分享!我也在考虑把这个首页+超链的思路运用在实际项目中;但是有点疑惑这个首页+超链  和 直接在目录分类有什么区别呢?
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发表于 2022-5-2 23:27:39
找了一天晚上,终于看到李老师的作品了。李老师连续三年都玩出不同的新鲜玩意,什么时候提前分享一下下一届比赛的想法?
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发表于 2022-5-2 23:30:19 发布于APP客户端
年年新创意,李老师真厉害
发表于 2022-5-3 11:52:44
系统的经营数据分析,多角度,多层面;一目了然的问题,一目了然的分析总结,针对问题的改善措施。终究还是来太迟关注老师的作品了!
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发表于 2022-5-3 17:35:35

李老师的作品总是那么思维严谨,逻辑清晰,分析得很清楚,让门外汉都能看得懂!今天我再来拜读一次看李老师的作品,每次都能学到不少东西!

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发表于 2022-5-7 23:07:25
案例打卡:作品为数分综合应用提供了一个方向,个人觉得库存分析也应该是零售经营分析很重要的一个环节,作为一个经营分析系统,如果能加上其他比较重要的模块,相信会更值得大家学习和借鉴.
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发表于 2022-5-8 10:39:38

案例打卡:李老师的作品,不仅仅只是形式新颖,更重要的一篇作品便体现了经营分析的全貌,有问题,有分析,有结论,有建议。望尘莫及,建议今年做个直播分享。

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发表于 2022-5-8 23:10:04
案例打卡:听说了一阵子,终于看到了,如传闻中的卷,很棒,这个超链的方法很不错,相当于一个作品下面挂了5个分析案例。方便不同的业务人员看到自己对应的模块。我之前用过很多应用软件,比如DRP中管理人员可以直接进入首页,仓库人员和销售人员都可以进入对应的分析模块,若能集成在对应业务软件中,按网页连接,方便浏览分析结果,sql关联业务账号及对应权限,那就形成闭环了,是一个非常值得借鉴的作品,很棒。
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发表于 2022-5-9 21:34:31
案例打卡:超链接加到仪表板里是真的好用,我现在也在公司用这个,感觉更像是一个控制面板。不知道的以为是哪个程序,
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发表于 2022-5-10 14:41:30
案例打卡:封面确实被你卷到了,如果仪表板很长的情况下确实需要封面引导,不错,给到我一个新思路
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发表于 2022-5-10 15:05:34
案例打卡:六个主题,报告内容的确好丰富,“多主题”方式跟另一位参赛者心有灵犀,哈哈~“【2022BI数据分析大赛】企业财报数智化解决方案”这位作者的分析内容也好多,你们都好厉害,夸一波!向你们学习,话说这位李老师是啥子身份呀!带了十几个队伍自己还有参赛作品,他们都一个公司来的嘛
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发表于 2022-5-10 15:36:26
案例打卡:商业实用性到达一定境界,整体表格看起来虽然没有其他产品所谓的驾驶舱的感觉,但是说实话特别实用和舒适,这才是纯粹为了行业做的铺垫和准备。各类模型的使用和放置都恰到好处。行业报告的巅峰

仍然还是有一些建议,因为五个主题之间的串联其实还是有点弱,会造成一定的信息紊乱(不同业务部门可能根本就不会关注某些指标和仪表盘)(当然可能理解不全对)。仍然不排斥这是一份超级精彩的数据分析报告,很有价值~

有机会的话也请对我们小组的作品做一些点评,欢迎批评和提建议,谢谢~
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发表于 2022-5-21 16:22:06
案例打卡:我猜这份作品必获大奖,思路清晰,内容全面,对电商企业有很好的借鉴意义。
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发表于 2022-5-23 10:08:47

案例打卡:零售业的分析都已经这么卷了,日后这比赛还怎么参加?还让不让人参加要不要做的这么好,指标很全面,分析思路很清楚
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发表于 2022-5-24 09:28:44
案例打卡:这个封面我一看到就想到power bi的比赛哈哈哈,作品打破了以往finebi比赛都是一个仪表板的事实,目测以后比赛会出现越来越多超链接跳转多个不同主题的仪表板。
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发表于 2022-5-26 16:19:34
案例打卡:必须前排围观和平导师,把这么多的分析整合到了一起,用户可以按照自己的需求选择对应的看板,当然也可以看看帆软的课程哈哈
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帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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发表于 2022-5-28 08:56:37
研究了数据后有个问题,请问退货分析中的退货订单数是如何统计的?搜索了一下原始数据,从订单明细表中可以看出,相同订单ID包括了不同商品,一个订单ID视为一个订单的话,订单总数就是去重订单ID计数,结果为5009。但退货表中仅包含是否退货和订单ID(有重复),去重计数为296,和您分析结果中的718相差甚远?想请教一下我是哪儿出错了?
参与人数 +1 F币 +51 理由
帆软苏茜 + 51 有效打卡累计30篇奖励

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发表于 2022-6-5 14:24:51
案例打卡,关注学习
发表于 2023-2-7 09:46:33
层次清晰,展示美观。
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