Аналіз продажів

Бізнес-вимога: Покращення звітності з продажу

Менеджер з продажу звернувся до нас з проханням вдосконалити процес звітності по інтернет-продажах для компанії. Раніше компанія використовувала статичні звіти, що були непрактичними для роботи та аналізу продажів. Вони шукають інтерактивну панель інструментів, яка б могла надати правильний огляд ефективності інтернет-продажів.

Огляд бізнес-вимог

• Звітник: Менеджер з продажу
• Цінність зміни: Перехід від статичних звітів до панелі інструментів для ефективної звітності по продажах і подальшого моніторингу.
• Додаткова інформація: Історичні дані за два роки тому і бюджет знаходяться в Excel.

Користувацькі історії

Щоб переконатися, що панелі інструментів відповідають потребам всіх зацікавлених осіб, ми зафіксували їх вимоги у вигляді користувацьких історій. Користувацькі історії вказують на конкретний запит, його мету та критерії успіху.

Трансформація даних

Щоб створити чисту та організовану модель даних для аналізу та панелей інструментів, ми провели очищення та трансформацію наданих наборів даних. Дані були отримані з бази даних AdventureWorksDW2022, яка містить вимірювальні та фактологічні таблиці. Нижче наведені SQL-скрипти, які використовувалися в Microsoft SQL Server для підготовки даних до інтеграції з Power BI.

SQL скрипти

1. DimDate: Витягування необхідної інформації про дати

Таблиця DimDate була очищена і містить тільки необхідні атрибути дат починаючи з 2023 року.

-- Отримання відповідних стовпців з таблиці DimDate --

SELECT   
 [DateKey],   
 [FullDateAlternateKey] AS Date,   
 [EnglishDayNameOfWeek] AS Day,   
 [WeekNumberOfYear] AS WeekNumber,   
 [EnglishMonthName] AS Month,   
 LEFT([EnglishMonthName], 3) AS MonthShortName,   
 [MonthNumberOfYear] AS MonthNumber,   
 [CalendarQuarter] AS Quarter,   
 [CalendarYear] AS Year   
FROM   
 [AdventureWorksDW2022].[dbo].[DimDate]   
WHERE   
 CalendarYear >= 2023 -- Ми хочемо тільки дати починаючи з 2023 року

Мета:

• Витягти відповідні атрибути дат для часових аналізів.
• Фільтрувати дати для включення тільки тих, що починаються з 2023 року.

2. DimCustomer: Очищення та розширення даних клієнтів

Таблиця DimCustomer була доповнена інформацією про місто клієнта з таблиці DimGeography. Коди статі були перетворені на змістовні мітки для покращення читабельності.

-- Очищення таблиці DimCustomer --

SELECT   
 c.CustomerKey AS CustomerKey,   
 c.FirstName AS FirstName,   
 c.LastName AS LastName,   
 c.FirstName + ' ' + c.LastName AS FullName,   
 CASE c.Gender   
 WHEN 'M' THEN 'Male' WHEN 'F' THEN 'Female' END AS Gender,  
 c.DateFirstPurchase AS DateFirstPurchase,   
 g.City AS CustomerCity -- Додано місто клієнта з таблиці географії  
FROM   
 [AdventureWorksDW2022].[dbo].[DimCustomer] AS c  
 LEFT JOIN dbo.DimGeography AS g ON g.GeographyKey = c.GeographyKey   
ORDER BY   
 CustomerKey ASC -- Відсортовано за CustomerKey

Мета:

• Очищення та організація даних клієнтів для використання в візуалізаціях, орієнтованих на клієнтів.
• Додавання географічного контексту (місто) до записів клієнтів.

3. DimProduct: Очищення та розширення даних продуктів

Таблиця DimProduct була доповнена деталями категорії та підкатегорії продуктів шляхом приєднання таблиць DimProductSubcategory та DimProductCategory.
```
...

Статуси, які відсутні, були замінені на "Застаріло" для забезпечення узгодженості.

-- Очищення таблиці DimProduct --  

SELECT   
 p.[ProductKey],   
 p.[ProductAlternateKey] AS ProductItemCode,   
 p.[EnglishProductName] AS ProductName,   
 ps.EnglishProductSubcategoryName AS SubCategory, -- Додано з таблиці підкатегорії  
 pc.EnglishProductCategoryName AS ProductCategory, -- Додано з таблиці категорії  
 p.[Color] AS ProductColor,   
 p.[Size] AS ProductSize,   
 p.[ProductLine] AS ProductLine,   
 p.[ModelName] AS ModelName,   
 p.[EnglishDescription] AS ProductDescription,   
 ISNULL(p.Status, 'Outdated') AS ProductStatus   
FROM   
 [AdventureWorksDW2022].[dbo].[DimProduct] AS p  
 LEFT JOIN dbo.DimProductSubcategory AS ps ON ps.ProductSubcategoryKey = p.ProductSubcategoryKey   
 LEFT JOIN dbo.DimProductCategory AS pc ON ps.ProductCategoryKey = pc.ProductCategoryKey   
ORDER BY   
 p.ProductKey ASC

Мета:

• Надати детальні атрибути продуктів для аналізу, включаючи підкатегорії та категорії.
• Переконатися, що відсутні значення статусу продукту оброблені.

4. FactInternetSales: Фільтрація та підготовка даних про продажі

Таблиця FactInternetSales була відфільтрована, щоб включати лише дані продажів з 2023 року і далі. Ключові метрики, такі як SalesAmount, були вибрані для використання в панелях інструментів.

-- Очищення таблиці FactInternetSales --  

SELECT   
 ProductKey,   
 OrderDateKey,   
 DueDateKey,   
 ShipDateKey,   
 CustomerKey,   
 SalesOrderNumber,   
 SalesAmount   
FROM   
 [AdventureWorksDW2022].[dbo].[FactInternetSales]  
WHERE   
 LEFT(OrderDateKey, 4) = 2023 OR LEFT(OrderDateKey, 4) = 2024 -- Ми хочемо тільки дані починаючи з 2023 року  
ORDER BY  
 OrderDateKey ASC

Мета:

• Сфокусуватися на останніх даних про продажі для панелей інструментів, що відповідає бізнес-вимогам для аналізу тенденцій з 2023 року.

Модель даних

Після очищення та імпорту таблиць з SQL, вони були поміщені в Power BI для побудови моделі даних. Нижче показано, як виглядає кінцева модель даних.

У цій моделі показано відносини фактів і вимірів таким чином, щоб забезпечити ефективний аналіз і презентацію через чисту зіркову схему.

Ключові особливості моделі даних

Таблиці фактів

• FactInternetSales: Містить транзакційні дані, такі як суми продажів, дати замовлень і посилання на клієнтів/продукти.
• FactBudget: Містить бюджетні дані, зв’язані з відповідними вимірами часу для порівняння ефективності.

Таблиці вимірів

• DimDate: Забезпечує детальний календар для аналізу часу.
• DimCustomer: Містить дані про клієнтів, такі як імена, міста та історія покупок.
• DimProduct: Включає розширені дані про продукти з категоріями, підкатегоріями та атрибутами.

Візуальне представлення:

Нижче показано скріншот моделі даних Power BI, що демонструє зв’язки:

Панель інструментів звіту з продажів

Готова панель інструментів звіту з продажів у Power BI складається з інтерактивного та зручного інтерфейсу, розробленого для виконання бізнес-вимог. Вона надає всебічний огляд ефективності інтернет-продажів, дозволяючи здійснювати глибокий аналіз через фільтрацію та функцію drill-down.

Структура панелі інструментів

1. Сторінка огляду:

• Служить як панель огляду високого рівня, на якій відображаються ключові показники, такі як загальні продажі, продажі за продуктом, продажі за клієнтами та тенденції продажів протягом часу.
• Має KPI, слайсери та фільтри для надання швидких інсайтів і налаштування для різних потреб користувачів.

2. Сторінка деталей клієнтів:

• Фокусується на ефективності продажів за клієнтами, дозволяючи користувачам ідентифікувати клієнтів, які виконують найкраще, та аналізувати тенденції покупок.
• Включає таблицю і візуалізації, що підкреслюють продажі та показники ефективності, пов’язані з клієнтами.

3.
Сторінка деталей продукту:

• Підкреслює продажі, що стосуються конкретних продуктів, показуючи, які продукти та категорії приносять найбільший дохід.
• Має стовпчикові діаграми, лінійні графіки та таблицю з можливістю фільтрації для детального аналізу.

Ключові особливості

• Інтерактивність: Користувачі можуть фільтрувати дані за часом, категорією продуктів та іншими параметрами для отримання персоналізованих інсайтів.
• Відслідковування результатів: Візуалізації порівнюють дані про продажі з бюджетом, щоб відслідковувати досягнення та виявляти прогалини.
• Аналіз тенденцій: Лінійні графіки ілюструють тенденції ефективності продажів з часом, допомагаючи зацікавленим сторонам приймати обґрунтовані рішення на основі даних.

Перекладено з: Sales Analysis Project