power bi 销售数据分析案例，九数云销售数据分析案例
power bi 销售数据分析案例，九数云销售数据分析案例
我们在做销售数据分析的时候，一般都是在一个预先设计好的销售数据模型基础上进行各种分析，单看分析模型似乎觉得很简单，但是拿起自己的销售数据想做分析，发现还是不知从何做起。今天就以销售数据分析为例，给大家详细介绍一下，帮助大家形成分析思维：power bi 销售数据分析案例，九数云销售数据分析案例均可应用。
假设一场直播带货中有两张表，一个是每日销售表，一个是主播-商品表，怎么来计算每个主播每个产品的目标完成情况？
这是很常见的数据结构，对于熟练使用九数云和power bi 销售数据分析案例的人来说，这个非常简单。下面我将简单介绍一下如何实现：
1）根据分析目的理清楚数据结构
上述业务的分析目的是按月查看每个主播的商品销售情况，可以看出有三个分析维度，主播（带货人）维度、商品维度和日期维度。
关于日期还有个问题，销售表的时间维度是日期，而统计的时间维度是月份，并不在同一个粒度上。
关于目标完成情况，可以看到缺少每个主播/每个商品的月度目标值，需要补齐。
2）建立数据模型
通过上面的准备工作，可以确定我们的分析思路是：
a.匹配，每条销售记录对应哪位主播
b.汇总，算出每个主播带货数量，分别以日颗粒度和月颗粒度来计算
c.汇总，算出每个月，每个主播的带货完成度
3）展现分析结果
有了上面的模型，使用九数云的【左右合并】功能，合并订单明细表与数据登记表，合并表格的依据可以设置为账号和商品编号。这样我们就知道了每一条订单数据对应的主播。
选择分类汇总功能，将主播名称拖入分类，支付金额拖入汇总。这样可以快速得出每个主播的销售额情况。通过一个排序，对销售额进行降序排列，可以看到哪些主播的销售情况最佳。
如果同时将日期、主播名称、商品名称拖入分类，就可以知道每个日期段，每位主播，每个商品的销售额情况。如果加上筛选器，就可以灵活进行这3个维度的筛选了。
除此之外，还可以用销售额除以销售目标，来计算每位主播的目标达成情况，并对达成情况进行降序排序。是不是非常简单！
这就是九数云销售数据分析的强大和便捷之处，只需要鼠标拖拽字段就可以实现分析目的。希望这个简单的九数云销售数据分析案例能帮刚开始学习的伙伴！
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