Ми з колегою працювали над проектом з бізнес-аналітики, аналізуючи дані за три роки по брендах, використовуючи інструменти Power BI, Python, SQL та AI-візуалізацію. Наша мета полягала в аналізі ефективності продажів, тенденцій онлайн-замовлень та рентабельності, а також у створенні інтерактивних дашбордів з використанням розумних, інтерактивних візуалізацій.
У цій статті я детально поясню, як створювати подібні дашборди, розглянувши крок за кроком весь процес, від обробки даних, створення візуалізацій до AI-розповідей в Power BI. 🎯
Використовувані інструменти
- Power BI
- DAX
- SQL (для зберігання та очищення даних)
- Python (Pandas + Seaborn для початкового аналізу)
- AI-візуалізації в Power BI:
- Q&A Візуалізація
- Декомпозиційне дерево
- Ключові впливи
- Розумні наративи
Крок 1: Збір і підготовка даних
Ми почали з трьох років даних про продажі та замовлення по різним брендам та регіонам. Дані містили:
- Назва бренду
- Тип замовлення (онлайн/офлайн)
- Регіон і місто
- Доходи та прибуток
- Розподіл по місяцях
Очищення даних за допомогою SQL:
- Видалення null-значень і дублікатів
- Нормалізація типів замовлень
- Створення SQL-видань для звітів по роках і регіонах
Після очищення ми імпортували таблиці в Power BI за допомогою SQL Server Connector.
Крок 2: Моделювання даних у Power BI
У Model view ми створили зв'язки між:
Orders(OrderID, Date, Amount)Brands(BrandID, Category)Regions(City, SalesRep)Order Types(Online/Offline)
Ми налаштували кардинальність та напрямок крос-фільтрації (зазвичай One-to-Many, Single).
Крок 3: Створення обчислюваних стовпців та DAX-метрик
Для обчислення інсайтів ми використовували DAX:
DAX
Total Sales = SUM(Orders[Amount])
Total Profit = SUM(Orders[Profit])
YoY Growth = DIVIDE([This Year Sales] - [Last Year Sales], [Last Year Sales], 0)
Online Order % = DIVIDE([Online Orders], [Total Orders], 0)
Ці метрики були використані в картках, візуалізаціях та підказках.
Крок 4: Створення візуалізацій на дашборді
Ми створили кілька візуальних компонентів для дашборду:
Картки для KPI:
- Загальні продажі
- Загальний прибуток
- Процент онлайн-замовлень
- Зростання порівняно з минулим роком
Гістограми та стовпчикові діаграми:
- Продажі по брендам
- Замовлення по регіонах
- Зростання по роках
Лінійна діаграма:
- Тренд продажів по місяцях
Кругова діаграма:
- Розподіл онлайн і офлайн замовлень
- Розподіл доходів по категоріях
Карта:
- Продажі по містах за допомогою регіону
Матриця:
- Порівняння продажів по роках для кожного бренду
Крок 5: Інтерактивність — фільтри, зрізи та теми
Додали:
- Зрізи для бренду, регіону та року
- Фільтр по даті (огляд по часу)
- Тема для чистого дизайну
- Drill-Through Pages для детального аналізу брендів
Крок 6: Додавання AI-візуалізацій
Power BI має 4 потужні AI-візуалізації, які ми використали для підвищення функціональності дашборду:
1. Q&A Візуалізація — Аналітика природної мови
Як використовувати:
- Вставити Q&A Візуалізацію → Напишіть питання:
- “Загальний прибуток по бренду”
- “Онлайн замовлення в 2023 році”
Поради:
- Використовуйте синоніми та переіменовуйте стовпці для кращого розпізнавання
- Розмістіть цю візуалізацію вгорі для швидкого пошуку
2. Декомпозиційне дерево — Інструмент для аналізу
Як використовувати:
- Додайте метрику до “Аналізувати” → Додайте поля до “Пояснити через”
- Наприклад, Загальні продажі → Бренд → Регіон → Місяць
Поради:
- Використовуйте автоматичне розділення для виявлення інсайтів
- Ідеально підходить для аналізу причин зниження або збільшення прибутку
3. Ключові впливи — Визначення основних факторів
Як використовувати:
- Виберіть метрику (наприклад, прибуток)
- Додайте потенційні фактори впливу (наприклад, регіон, тип замовлення, бренд)
Поради:
- Використовуйте для виявлення факторів, які найбільше впливають на прибуток
- Поєднуйте з зрізами для відстеження змін впливу з часом
4. Розумні наративи — Автоматично згенеровані історії
Як використовувати:
- Вставити візуалізацію “Smart Narrative” і налаштувати для автоматичного генерування тексту, що пояснює дані на дашборді.
Висновок
Завдяки таким інструментам Power BI дає змогу створювати не тільки візуалізації даних, але й використовувати можливості ШІ для глибшого аналізу, що робить ваші дашборди більш інтерактивними та інформативними.
Ці тренди визначатимуть, як ми будемо працювати з даними в майбутньому.
Перекладено з: 🚀 Building an AI-Powered Business Analytics Dashboard with Power BI: A Complete Guide