jupyter 数据分析可视化案例_Power BI数据可视化完整案例-销售数据分析

制作一份数据分析报告的主题涉及全球范围内的销售数据分析。该报告基于微软Power BI提供的示例数据库进行编制。这份报告由一家虚构的自行车制造公司运营，在全球范围内销售其生产的自行车及其配件产品。

该报告的具体实施过程被完整地纳入了一个课程体系中，并非仅仅停留在理论层面的研究与探讨阶段。其中包含对各项度量值的具体实现过程研究、通过选择合适的图表形式来直观呈现数据特征的方法探索、同时涵盖了报表交互功能及整体视觉效果设计方案等多方面的实践内容。

Power BI数据可视化完整案例-销售数据分析_共32课时-51CTO学院

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在这里分享一下整个完整报告的概览

1、总览

总览页面整合了多个关键指标的数据展示功能，在数据可视化方面具有独特的优势。该页面主要呈现销售额与利润的时间趋势曲线图，并通过深入分析功能让用户能够聚焦于特定时间段内的产品分布、区域发展以及客户需求变化等情况；此外还提供了前N大产品的清单以及各渠道和地区的情况概述。

总览页面还包括报告的说明以及报告的导航。

2、 指标趋势

在该页面中利用计算字段实现了对指标与维度的自由切换功能。该功能允许用户进行以下操作：切换指标、调整列序列以及对行值进行转换，并支持向下一层次进行数据转换。

3、产品分析

该页面展示产品数据的分类分析结果，具体包括按照类别、子类别、型号及具体产品进行分解统计；各产品的销售额及利润率分布情况一目了然；通过帕累托分析法可以识别出部分关键性高价值产品，并且该系统支持用户根据实际情况动态设定筛选门槛

4、畅销品分析

该页面旨在展示畅销产品的数据分析结果。它包含销售额、销量及利润率排名前三的商品信息；此外还列出销售额排名前10至50的商品（其中使用书签功能可实现类似翻页的效果）。此外还提供了按国家和地区以及按年度各季度的销售额排名前十的商品列表

5.关联规则

关联规则涵盖两方面：第一部分基于DAX的技术架构探讨了两项关键指标的basket analysis；第二部分则聚焦于多个核心指标在Python环境下的basket analysis研究

6.经销商分析

对页面中的经销商进行分类分析，并详细研究每个类别中经销商的销售金额、星级评价以及各类别间在销售额和利润上的分布情况；同时开发了一个基于Power Apps的用于管理经销商的应用程序。

7.客户分析

客户分析方面主要基于RMF模型来评估客户的价值，并包括按照重要用户和一般用户的划分：每个类别客户的规模；以及每个客户的消费行为的详细信息。

8.地区分析

最后一个是地区分析涵盖不同Group以及各国地区的具体销售额分布情况；各国家的销售额在逐年发生变化；Reseller及Internet渠道下各国家、省份/州以及各城市的具体销售额分布情况