一、作品介绍 业务背景 简述需求背景： 基于品牌的订单数量、发货数量、商品数量、快递费用的趋势分析 基于仓库的订单需求分析 结论及建议 数据来源 企业数据：基于delivery和order的数据，其中一个订单号对应一个商品名，一个订单对应多个发货单号，因为会有多个仓发货； 字段说明   字段名 备注 order_code 订单号 delivery_code 发货单号 warehouse_name 发货仓 sku_num 商品数量 delivery_cost 快递费用 brand_name 品牌 goods_name 商品名   分析思路 主要分析方法:描述统计，相关分析，对比分析，top分析。 公司主要通过分品牌经营，故整个看板思路从品牌来进行分析： 从时间维：可以各个指标的趋势分布；通过发货量、商品量、快递费用与订单量对比分析，可看指标间相关关系； 从商品维：可看top商品的销售情况，以及每个商品的仓库发货量，从而进行备货； 从仓库维：可看不同品牌的订单分布情况及月度趋势；   数据处理 首先通过左右关联通过订单号关联order，delivery表，然后将发货，商品，仓库，订单量指标计算出来，然后将快递费，商品量，发货量数据源进行上下合并；通过计算快递费用除以订单数量计算得到包裹单价数据源；   可视化分析报告 1.筛选项下通过指标放重点指标：可看年累计，月累计的一个整体情况； 2.各指标与订单量对比趋势:通过指标切换可实现订单量与发货量，商品量，及快递费用的对比及相关性分析，均呈现随着订单量变化而变化，通过下钻，可看每个月品牌的对比情况，再通过品牌下钻可看每个品牌商品的销售情况，再通过商品下钻，可看商品月度分布情况；从月度-品牌-商品-月度趋势可每个月的经营状况，可通过下钻可知道哪个品牌，哪个商品，暂时处于劣态，从而及时做出决策； 3.从TOP5商品可看每个品牌的不同商品的贡献度，通过联动“各仓库快递费用分布”，仓库订单量，知道每个商品再不同仓库的快递费用及发货情况，数据上来看，差异不大； 4.从仓库订单与发货量模块：知道每个仓库订单及发货情况，通过仓库下钻，可知道每个仓库的每个月份的订单分布及发货分布； 5.各品牌仓库订单量占比：可看不同仓库品牌的的订单占比情况，可根据不同品牌的商品来进行备货； 参与人员 朱凤、梁水明，黄磊 作品公共链接：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/wUzA