《Power BI 零售數據分析實戰》是2023年人民郵電出版社出版的圖書，作者是鄭志剛。
基本介紹
- 中文名：Power BI 零售數據分析實戰
- 作者：鄭志剛
- 出版時間：2023年4月
- 出版社：人民郵電出版社
- ISBN：9787115600554
- 類別：圖書>計算機/網路>家庭與辦公室用書>微軟Office
- 開本：128 開
- 裝幀：平裝-膠訂
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書基於零售數據分析及 Power BI 的綜合實現，全面、詳細地介紹 Power BI 在零售數據分析領域的專業解決方案。本書從指標體系、業務場景、技術流程、經典模型、模組實現、圖表展示等多個維度給出可供讀者直接復用的整套方案及 Power BI 模板系統。讀者直接按照數據格式模板導入數據，一鍵刷新即可實現整套零售商業智慧型分析方案。
本書內容由淺入深，從業務到體驗再到深度實踐。首先，引入和介紹零售行業的核心業務知識，包括零售行業核心指標含義、零售行業常用業務場景、零售行業常用數據分析模型。其次，介紹通過 Power BI工具來構建數據分析技術實現流程，讓讀者理解業務問題和技術工具結合的可行性和有效性。後，詳細介紹如何利用 Power BI 從運營管理分析、商品管理分析、會員管理分析這三大板塊和在 13 個高頻套用場景進行零售數據分析的思路和技術實現，其中包括每個場景中的業務問題痛點、技術構建思路、綜合運用 Power BI 及 DAX 製作可視化分析圖表的過程。
本書立足於零售業務，並通過 Power BI 實現技術落地，實操性強，適合專業的零售數據分析師、使用一般數據分析工具但遇到技術瓶頸的零售數據分析“老兵”，以及對零售數據分析、Power BI 感興趣的分析師和愛好者閱讀。
圖書目錄
第 1章 零售數據分析概述 1
1.1 零售行業核心指標含義 1
1.1.1 運營類業務指標 2
1.1.2 商品類業務指標 4
1.1.3 會員類業務指標 6
1.2 零售行業常用業務場景 8
1.2.1 運營板塊業務場景 8
1.2.2 商品板塊業務場景 16
1.2.3 會員板塊業務場景 24
1.3 零售行業常用數據分析模型 30
1.3.1 帕累托模型 30
1.3.2 波士頓矩陣模型 31
1.3.3 購物籃模型 33
1.3.4 轉化漏斗模型 34
1.3.5 AARRR模型 35
1.3.6 RFM模型 36
1.3.7 杜邦分析模型 37
1.3.8 銷售預測模型 38
本章小結 39
第 2章 Power BI數據分析流程 40
2.1 Power BI 基礎知識 40
2.1.1 Power BI Desktop操作界面 40
2.1.2 Power Query操作界面 43
2.2 利用Power BI進行數據分析的流程 45
2.3 基於Power BI的零售數據分析案例 46
2.3.1 業務理解 46
2.3.2 數據獲取 49
2.3.3 數據轉換 51
2.3.4 數據建模 52
2.3.5 報告製作 54
2.3.6 報告發布 60
本章小結 62
第3章 零售數據模型介紹 63
3.1 模型數據源介紹 63
3.1.1 維度表及事實表欄位介紹 64
3.1.2 維度表及事實表維護建議 69
3.2 數據獲取及數據轉換 71
3.2.1 Excel工作簿獲取數據 71
3.2.2 從資料夾獲取數據 73
3.3 數據源路徑的參數化設定 76
3.4 查詢報表分組及命名 78
3.5 日期表創建 79
3.6 數據模型構建 81
本章小結 82
第4章 經營概況 83
4.1 核心指標分析 84
4.1.1 業績指標 84
4.1.2 四核指標 85
4.1.3 三效指標 88
4.1.4 拓展指標 90
4.1.5 同期指標 91
4.1.6 核心指標“KPI”圖製作 93
4.2 各區域銷售額及店效分析 95
4.3 銷售額月度達成情況分析 96
4.4 各部門銷售額達成情況分析 98
4.5 各經營業態及經營模式銷售分析 98
本章小結 100
第5章 區域分析 101
5.1 核心指標區域結構分析 102
5.1.1 各時間區間基礎度量值書寫 103
5.1.2 單指標動態時間區間度量值書寫 106
5.1.3 多指標動態時間區間度量值書寫 108
5.1.4 動態時間區間切片器製作 109
5.1.5 核心指標“折線和簇狀柱形圖”製作 110
5.2 重點城市銷售額帕累托分析 110
5.2.1 基礎帕累托圖製作 111
5.2.2 帕累托圖動態配色 112
5.3 門店銷售排名 112
5.4 銷售額構成“環形圖”製作 114
本章小結 115
第6章 單店分析 116
6.1 核心指標關鍵時間區間對比分析 117
6.1.1 日均單據數度量值書寫 117
6.1.2 核心指標“多行卡”製作 118
6.2 核心指標當月趨勢分析 119
6.2.1 核心指標當月度量值書寫 119
6.2.2 核心指標當月趨勢圖製作 120
6.2.3 銷售完成率移動均值度量值書寫 121
6.3 近30日銷售完成率移動均值趨勢分析 124
6.4 新品款色數及銷售額同期對比分析 124
6.4.1 新老品業務概念 125
6.4.2 新品及同期新品款色數度量值書寫 127
6.4.3 新品及同期新品款色旋風圖製作 128
本章小結 129
第7章 開關店分析 130
7.1 開店趨勢及結構分析 130
7.1.1 開關店場景度量值書寫 131
7.1.2 開關店場景“瀑布圖”製作 131
7.2 開關店詳情對比 132
7.2.1 門店數相關度量值書寫 133
7.2.2 開關店詳情“矩陣”製作 134
本章小結 135
第8章 銷售預測 136
8.1 近30日業績指標拆解 137
8.2 歷史同比法銷售預測 137
8.2.1 模型業務邏輯 138
8.2.2 動態參數設定 138
8.2.3 模型構建 140
8.3 杜邦分析法二級指標目標設定及策略調整 141
8.3.1 模型業務邏輯 141
8.3.2 動態預測模型構建 142
本章小結 144
第9章 商品概述 145
9.1 售罄率分析 146
9.1.1 售罄率概念 146
9.1.2 售罄率相關指標度量值書寫 146
9.2 商品總體銷售結構分析 152
9.3 品類銷售趨勢分析 154
9.3.1 品類周銷售額占比趨勢分析 154
9.3.2 新品周售罄率趨勢分析 155
本章小結 156
第 10章 新品入庫及發放 157
10.1 新品入庫分析 157
10.1.1 新品採購寬度/深度分析 158
10.1.2 新品總倉累計入庫分析 159
10.2 新品發放率分析 160
10.3 新品區域期末庫存分析 161
本章小結 163
第 11章 新品銷售 164
11.1 新品銷量及區域售罄率分析 165
11.2 新品區域售罄率周趨勢分析 166
11.3 新品銷售額/區域售罄率/折扣率綜合分析 167
11.3.1 新品銷售相關度量值書寫 168
11.3.2 波士頓矩陣“散點圖”製作 169
11.4 品類銷售額前20分析 170
11.4.1 新品進銷存相關度量值書寫 171
11.4.2 品類銷售額前20可視化“表”製作 173
11.5 單品銷售趨勢對比 174
11.5.1 單品銷售相關度量值書寫 175
11.5.2 單品銷售趨勢“折線和簇狀柱形圖”製作 175
本章小結 176
第 12章 品類關聯分析 177
12.1 關聯指標講解 178
12.2 品類關聯明細對比 181
12.3 品類關聯分析“散點圖”製作 182
本章小結 183
第 13章 會員結構 184
13.1 會員核心指標介紹 185
13.2 會員年齡分布分析 188
13.2.1 會員年齡計算列書寫 188
13.2.2 會員年齡分組計算列書寫 189
13.2.3 會員年齡分布“簇狀條形圖”製作 192
13.3 會員消費等級分布分析 193
13.4 會員平均年齡趨勢分析 194
13.4.1 會員平均年齡度量值書寫 194
13.4.2 會員平均年齡趨勢“折線圖”製作 195
13.5 會員生命周期分布分析 196
本章小結 197
第 14章 新增及復購 198
14.1 會員區域業績分析 199
14.1.1 會員業績對比相關度量值書寫 199
14.1.2 會員區域業績對比“矩陣”製作 200
14.2 新會員趨勢分析 200
14.3 復購趨勢分析 201
14.4 新老會員占比分析 202
本章小結 205
第 15章 會員轉化 206
15.1 會員消費次數轉化漏斗分析 206
15.1.1 會員消費次數度量值書寫 207
15.1.2 會員消費次數轉化“漏斗圖”製作 208
15.2 會員首次消費與二次消費間隔天數累計人數分析 209
15.2.1 會員首次消費、二次消費相關指標書寫 209
15.2.2 會員首次消費與二次消費間隔天數累計人數帕累托圖製作 212
15.3 會員消費詳情分析 212
15.3.1 會員消費詳情相關度量值書寫 213
15.3.2 會員消費詳情表製作 214
本章小結 214
第 16章 RFM模型 215
16.1 RFM業務邏輯 216
16.1.1 RFM模型邏輯構建 216
16.1.2 RFM表間關係建立 220
16.2 會員RFM等級分析 220
16.3 會員消費次數分布分析 221
16.4 會員後一次消費距今月數分布分析 223
16.4.1 會員後一次消費距今月數相關指標書寫 224
16.4.2 會員後一次消費距今月數帕累托圖製作 225
16.5 會員RFM等級明細展示 226
本章小結 227
作者簡介
鄭志剛 南京大學碩士研究生。Power BI 可視化大賽零售行業特別獎。 作品收錄進微軟 Power BI 官方文檔。《DAX設計模式》譯者之一。歷任大型零售集團數據分析師，從門店運營到商品規劃到會員管理10年以上零售行業業務研究及實戰經驗，精通於搭建各類零售分析模型解決實際業務問題，擁有豐富的傳統零售企業數位化轉型經驗。
