数据可视化快速入门

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文档创建者:doreen0813 (83193 )     浏览次数:3007次     编辑次数:23次     最近更新:帆软-Hunter 于 2019-04-04     

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1、描述编辑

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数据可视化:在创建了自助数据集以后,业务人员就可以利用数据进行可视化分析了。数据可视化包含利用数据创建表格组件、图表组件、过滤组件等等;

适用人群:业务人员/数据分析师;

2、示例-销售可视化分析编辑

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从分析思路中我们得知,销售人员需要分析的是8月毛利数据异常的原因,因此我们可以采用层层递进的方式进行分析。从集团利润的总体趋势分析到各区域/门店的毛利率的分析,再深入到单个区域/门店的商品销售额/毛利率分析,最后进行订单明细的监控,从而获取8月毛利异常的原因。
2.1 月度销售额分析

1. 普通销售员在上一步创建了自助数据集以后,可直接在该页面选择创建组件,输入仪表板名称8月毛利异常分析,选择位置,点击确定,如下图:

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2. 进入组件详细设置界面,首先我们制作图表来查看每个月的总体销售额和销售额环比,看看毛利的下滑是否与销售额下降有关。因此我们为横纵轴分别拖入日期和两个销售额字段,其中日期选择年月维度,两个销售额字段一个计算求和,一个计算求环比,如下图:

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3. 此时,可以看到图表自动显示为折线图,且数据仅为1-4月,但是我们的原始数据却是8个月的。这是因为FineBI中为了保持操作的流畅性,默认仅加载前5000条数据。我们可以在组件下方勾选查看所有数据,此时在抽取数据的情况下,图表中将加载所有数据,如下图:

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4. 为该图表做一系列的调整。比如将销售额的单位设置为,将销售额环比的数值格式设置修改为百分比

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将销售额(求和)和销售额(求环比)的显示名更改为销售总额销售额环比

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将图表切换为组合图,销售总额设置为折线,销售额环比设置为柱形图

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将图表名称修改为月度销售额&&环比

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5. 此时,在图表上,我们可以发现销售额和销售额环比的数量级差距巨大,但是两者共用了一个值轴,导致销售额环比的柱形图显示较小,基本看不清。因此我们可以为该销售额环比的字段切换值轴显示,将其修改为右值轴,如下图:

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此时在图表中,即可以较为直观的看到销售额环比的数据,如下图:

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6. 此外,还可以为该组件增加一些颜色、标签、警戒线的显示,以辅助查看。

比如复制销售额环比字段,并将其拖入图形属性>销售额环比>颜色栏中,设置大于0%的为绿色,小于0%的为红色。如下图:

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设置销售总额折线图颜色为蓝色,并更改连线样式为曲线,

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为销售总额增加平均值的警戒线,如下图:

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去除图例让图表看起来更简洁,如下图:

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在销售总额折线图中增加销售总额的标签,以在图表中直接显示数值。如下图:

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此时,可以看到图表展示起来较直观清晰了。柱形图和折线图显示销售额数据稳中有升,8月份更是环比增加了12.31%。

2.2 月度毛利分析

1. 下面我们可以采用同样的方法查看毛利相关数据的月度走势。点击左上角的+,并选择商品销售总表自助数据集新建组件。

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2. 使用毛利额、计算毛利额环比,制作月度柱形与折线图,如下图:

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3. 新建组件,并在指标中新建计算指标毛利率,使用聚合函数SUM_AGG根据当前分析维度(年月)动态汇总每个月的毛利额和销售额,并计算出毛利率。如下图:

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4. 使用新增的计算指标毛利率,计算毛利率环比,并制作月度变化趋势的组合图,如下图:

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通过销售额和毛利的对比,我们可以发现8月份的销售额上涨了12.31%,毛利额缺下滑了12%,毛利率更是环比下降22%,问题可能出在成本控制方面。

2.3 区域毛利率分析

从上面的分析,我们发现了造成了毛利下滑的可能因素,但是并不知道真正是哪个地区/产品的成本价格出了问题,所以下面我们可以从地区来寻找成本问题的突破口,专注于分析8月份的异常数据区域。

1. 新建组件,选择商品销售总表自助数据集。将维度下的省份字段转化为地理角色,并生成省份(经度)、省份(纬度)两个字段;如下图:

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2. 将生成的省份经纬度字段分别拖入横轴与纵轴,选择在图表类型下选择区域地图;同样计算出毛利率指标字段,拖入图形属性下的颜色栏,如下图:

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3. 此时区域的毛利率显示为渐变颜色,还不是很直观。我们可以对图形属性下的颜色和标签显示进行调整。

比如将颜色调整为区域渐变,并设置区别显示的颜色,如下图:

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添加省份和毛利率字段到标签栏,并设置仅显示最大/最小,如下图:

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4. 查看图表,此时,我们可以清楚看到湖南省的毛利率明显低于正常水平,该区域即为导致总体毛利异常的原因。

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2.4 城市毛利率分析

在发现了湖南省数据存在异常后,还需要进一步分析湖南省各个城市以及城市的下属门店哪个出现了问题。因此我们采用钻取进行进一步向下分析。

1. 在上面的区域分析图表中,将维度下的城市字段转换为地理角色,生成城市(经度)和城市(纬度)字段,如下图:

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2. 拖动城市至省份字段中,创建“省份,城市”的钻取目录。此时,之前拖入的横纵轴省份字段,自动切换为省份,城市(经度)和省份,城市(维度)字段,如下图:

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3. 此时,我们的地图钻取即创建成功。如下图,单击地图中的湖南省,即弹出钻取框,选择下钻;

注:此处地图的钻取与其他图表稍微有点区别,需要将创建的钻取目录字段拖入图形属性下的任意栏,比如颜色、标签、提示、细粒度任意一个。因为此处,之前我们已经为标签栏拖入了省份字段,因此没有做此步骤操作。  

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4. 图表即下钻显示湖南省各城市的毛利率数据,如下图:

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地图中的红色区块即显示长沙市的毛利数据存在明显问题。

2.5 过滤数据

因为此前我们分析得出的毛利率预警是从8月份开始的,这说明8月之前的数据问题并不大,因此还需要对数据进行过滤得到8月份的数据。此时,我们可以使用过滤组件来实现。

1. 为该仪表板拖入年月过滤组件,如下图:

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2. 为该过滤组件添加商品销售总表自助数据集下的日期字段,如下图,点击确定保存;

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3. 再添加一个文本下拉过滤组件,绑定商品名称字段,如下图:

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4. 在年月过滤组件中选择2018年8月,由此筛选出2018年8月的对应毛利率指标数据,如下图:

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由此看出,2018年8月长沙市的毛利率低至负值,存在严重问题。

2.6 更多细节图表

前面我们已经分析出长沙市的毛利存在问题,为了帮助分析具体的门店、产品数据,还需要制作更多细节的图表。

1. 利用商品类别、销售额、毛利率字段制作各品类销售额&毛利率象限分析图,如下:

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2. 利用商品名称、销售额、毛利率制作各商品销售额&毛利率象限分析图,如下:

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3. 利用门店名称、毛利率字段制作门店毛利率对比柱形图,如下:

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4. 拖拽日期、单据编码、省份、城市、门店名称、商品类别、商品名称、数量、销售额、毛利额制作明细表,并命名为订单明细监控表,如下:

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