Analysebeispiel für Einzelhandel für Power BI: Tour

Das integrierte Beispiel „Retail Analysis“ enthält ein Dashboard, einen Bericht und ein Dataset, das die Vertriebsdaten für Einzelhandelsartikel analysiert, die in mehreren Geschäften und Bezirken verkauft wurden. Die Metriken vergleichen die Leistung dieses Jahres mit der des letzten Jahres für Verkäufe, Einheiten, Bruttogewinn und Varianz sowie die Analyse von neuen Geschäften.

Dashboard zum Analysebeispiel für Einzelhandel

Dieses Beispiel ist Teil einer Reihe, die Ihnen die Verwendung von Power BI anhand geschäftsbezogener Daten, Berichte und Dashboards zeigt. Es wurde von obviEnce mit echten Daten erstellt, die anonymisiert wurden. Die Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar: im Power BI-Dienst integriertes Beispiel, Power BI Desktop-PBIX-Datei oder Excel-Arbeitsmappe. Weitere Informationen finden Sie unter Welche Beispieldaten sind für die Verwendung mit Power BI verfügbar?.

In diesem Tutorial wird das im Power BI-Dienst integrierte Beispiel „Retail Analysis“ behandelt. Da die Berichtsoberfläche in Power BI Desktop und im Dienst ähnlich sind, können Sie das Tutorial auch anhand der PBIX-Beispieldatei in Power BI Desktop nachvollziehen.

Sie benötigen keine Power BI-Lizenz, um die Beispiele in Power BI Desktop kennenzulernen. Wenn Sie nicht über eine Power BI Pro-Lizenz oder Premium pro Benutzer (PPU)-Lizenz verfügen, können Sie das Beispiel in Ihrem Arbeitsbereich speichern.

Abrufen des Beispiels

Damit Sie das Beispiel verwenden können, müssen Sie es zunächst im Power BI-Dienst herunterladen oder die PBIX-Datei bzw. die Excel-Arbeitsmappe abrufen.

Abrufen des integrierten Beispiels

  1. Öffnen Sie den Power BI-Dienst (app.powerbi.com), melden Sie sich an, und öffnen Sie den Arbeitsbereich, in dem Sie das Beispiel speichern möchten.

    Wenn Sie nicht über eine Power BI Pro-Lizenz oder Premium pro Benutzer (PPU)-Lizenz verfügen, können Sie das Beispiel in Ihrem Arbeitsbereich speichern.

  2. Wählen Sie in der linken unteren Ecke Daten abrufen aus.

    Wählen Sie Daten abrufen aus.

  3. Klicken Sie auf der daraufhin angezeigten Seite Daten abrufen auf Beispiele.

  4. Wählen Sie das Analysebeispiel für Einzelhandel und dann Verbinden aus.

    Verbindung mit Beispiel herstellen

  5. Das integrierte Beispiel wird in Power BI importiert, und im aktuellen Arbeitsbereich werden ein neues Dashboard, ein neuer Bericht und ein neues Dataset hinzugefügt.

    Eintrag „Analysebeispiel für den Einzelhandel“

Abrufen der PBIX-Datei für dieses Beispiel

Alternativ können Sie das Analysebeispiel für den Einzelhandel als PBIX-Datei herunterladen, ein für Power BI Desktop entworfenes Dateiformat.

Abrufen der Excel-Arbeitsmappe für dieses Beispiel

Wenn Sie sich die Datenquelle für dieses Beispiel ansehen möchten, dieses steht auch als Excel-Arbeitsmappe zur Verfügung. Die Arbeitsmappe enthält Power View-Blätter, die Sie anzeigen und ändern können. Aktivieren Sie die Add-Ins für die Datenanalyse, um die Rohdaten anzuzeigen, und klicken Sie dann auf Power Pivot > Verwalten. Weitere Informationen zum Aktivieren der Add-Ins für Power View und Power Pivot finden Sie unter Kennenlernen der Excel-Beispiele in Excel.

Starten auf dem Dashboard und Öffnen des Berichts

  1. Öffnen Sie in dem Arbeitsbereich, in dem Sie das Beispiel gespeichert haben, die Registerkarte Dashboards, suchen Sie das Dashboard Analysebeispiel für den Einzelhandel, und wählen Sie es aus.

  2. Wählen Sie auf dem Dashboard die Kachel Total Stores New & Existing Stores (Filialen insgesamt, Neue und vorhandene Filialen), die auf die Seite Store Sales Overview (Filialumsätze – Übersicht) im Beispielbericht „Analysebeispiel für Einzelhandel“ führt.

    Kachel „Filialen insgesamt“

    Auf dieser Berichtsseite sind insgesamt 104 Filialen aufgeführt, von denen 10 neu sind. Wir haben zwei Ketten Fashions Direct und Lindseys. Fashions Direct-Filialen sind im Durchschnitt größer.

  3. Wählen Sie im Kreisdiagramm This Year Sales by Chain (Umsätze dieses Jahres nach Kette) Fashions Direct aus.

    This Year Sales by Chain-Diagramm

    Beachten Sie das Ergebnis im Blasendiagramm Total Sales Variance % (Gesamtumsatzabweichung in Prozent):

    Total Sales Variance %-Diagramm

    Der Bezirk FD-01 hat den höchsten durchschnittlichen Umsatz pro Quadratmeter, und FD-02 hat die geringste Gesamtumsatzabweichung im Vergleich zum Vorjahr. FD-03 und FD-04 schneiden insgesamt am schlechtesten ab.

  4. Wählen Sie einige der einzelnen Blasen oder andere Diagramme, um die übergreifende Hervorhebung den Einfluss Ihrer Auswahl sichtbar machen zu lassen.

  5. Um zum Dashboard zurückzukehren, wählen Sie in der linken Navigationsleiste Analysebeispiel für Einzelhandel aus.

    Navigationsleiste

  6. Wählen Sie auf dem Dashboard die Kachel This Year's Sales New & Existing Stores (Umsätze dieses Jahres in neuen und vorhandenen Filialen) aus, was gleichbedeutend mit der Eingabe Umsätze dieses Jahr im Q&A-Fragefeld ist.

    Kachel „This Year’s Sales“

    Die Q&A-Ergebnisse werden angezeigt:

    Umsätze dieses Jahr in Q&A

Überprüfen einer Kachel, die über Fragen und Antworten in Power BI erstellt wurde

Gehen Sie nun mehr ins Detail.

  1. Ändern Sie die Frage in this year's sales by district (Diesjährige Umsätze nach Bezirk). Beobachten Sie das Ergebnis. Q&A platziert die Antwort automatisch in ein Balkendiagramm:

    Verkäufe in diesem Jahr nach Bezirk in Q&A

  2. Ändern Sie jetzt die Frage in this year's sales by zip and chain (Diesjährige Umsätze nach Postleitzahl und Kette).

    Beachten Sie, wie Power BI die Frage während Ihrer Eingabe beantwortet und das passende Diagramm anzeigt.

  3. Experimentieren Sie ein bisschen mit weiteren Fragen, und sehen Sie sich die erzielten Ergebnisse an.

  4. Kehren Sie anschließend zum Dashboard zurück.

Eingehendere Untersuchung der Daten

Führen wir unsere Untersuchung auf einer Ebene mit mehr Details fort, indem wir die Leistung der einzelnen Regionen ansehen.

  1. Wählen Sie auf dem Dashboard die Kachel This Year's Sales, Last Year's Sales (Umsätze dieses Jahr, Umsätze letztes Jahr), das die Seite District Monthly Sales (Monatliche Umsätze nach Bezirk) des Berichts öffnet.

    Kachel „This Year's Sales, Last Year's Sales“

    Beachten Sie im Diagramm Total Sales Variance % by Fiscal Month (Abweichung der Gesamtumsätze in Prozent nach Geschäftsmonat) die starke Variabilität bei Abweichung in Prozent gegenüber dem letzten Jahr, mit besonders schlechten Ergebnissen für Januar, April und Juli.

    Diagramm „Total Sales Variance % by Fiscal Month“

    Versuchen Sie, die Probleme einzugrenzen.

  2. Wählen Sie im Blasendiagramm die Blase 020-Mens (020–Herren) aus.

    020-Mens auswählen

    Beobachten Sie, dass die Herrenkategorie zwar im April nicht so stark betroffen war wie das Geschäft insgesamt, wobei Januar und Juli aber dennoch problematische Monate waren.

  3. Wählen Sie die Blase 010-Womens (010–Damen) aus.

    010-Womens auswählen

    Beachten Sie, dass die Damenkategorie viel schlechter abgeschnitten hat als das Unternehmen insgesamt in allen Monaten und außerdem fast jeden Monat schlechter im Vergleich zum Vorjahr.

  4. Wählen Sie die Blase erneut aus, um den Filter zu löschen.

Testen des Datenschnitts

Überprüfen Sie, wie sich einzelne Bezirke entwickelt haben.

  1. Wählen Sie Allan Guinot im Datenschnitt District Manager (Bezirksmanager) oben links aus.

    Allan Guinot auswählen

    Beachten Sie, dass Allans Bezirk im März und Juni im Vergleich zum Vorjahr eine deutlich bessere Leistung erzielt hat.

  2. Wählen Sie bei immer noch bestehender Auswahl Allan Guinot die Blase Womens-10 im Blasendiagramm aus.

    Allan Guinot und Damen–10 ausgewählt

    Beachten Sie, dass Allans Bezirk in der Kategorie „Womens-10“ das Volumen des Vorjahres nicht erreicht hat.

  3. Untersuchen Sie die anderen Bezirksmanager und Kategorien – welche weiteren Erkenntnisse können Sie finden?

  4. Wenn Sie bereit sind, kehren Sie zum Dashboard zurück.

Aussage der Daten über das Umsatzwachstum in diesem Jahr

Der letzte Bereich, den wir untersuchen möchten, ist unser Wachstum, indem wir uns die in diesem Jahr neu eröffneten Geschäfte ansehen.

  1. Wählen Sie die Kachel Stores Opened This Year by Open Month, Chain (In diesem Jahr eröffnete Filialen nach Eröffnungsmonat, Kette) aus, die die Seite New Stores Analysis (Analyse der neuen Filialen) des Berichts öffnet.

    Seite „Analyse der neuen Filialen“

    Wie aus der Kachel zu ersehen, wurden in diesem Jahr mehr Fashions Direct-Filialen als Lindseys-Filialen geöffnet.

  2. Beobachten Sie das Diagramm Sales Per Sq Ft by Name (Umsatz pro Quadratmeter nach Namen):

    Diagramm „Umsatz pro Quadratmeter nach Namen“

    Beachten Sie die Unterschiede in Umsatzmittel/Quadratmeter zwischen den neuen Filialen.

  3. Wählen Sie das Legendenelement Fashions Direct im Diagramm Open Store Count by Open Month and Chain (Anzahl der geöffneten Filialen nach Eröffnungsmonat und Kette) oben rechts aus. Beachten Sie, dass auch innerhalb der gleichen Kette das stärkste Geschäft (Winchester Fashions Direct) das schwächste Geschäft (Cincinnati 2 Fashions Direct) mit 21,22 $ gegen 12,86 $ deutlich schlägt.

    Fashions Direct ausgewählt

  4. Wählen Sie im Datenschnitt Name****Winchester Fashions Direct aus, und beobachten Sie das Liniendiagramm. Die ersten Umsatzzahlen wurden im Februar gemeldet.

  5. Wählen Sie im Datenschnitt Cincinnati 2 Fashions Direct aus, und beobachten Sie im Liniendiagramm, dass die Filiale im Juni eröffnet wurde und die schlechteste Performance aller Filialen zu erbringen scheint.

  6. Untersuchen Sie durch Auswählen anderer Balken, Linien und Blasen quer durch alle Diagramme, welche Einblicke Sie gewinnen können.

Nächste Schritte: Herstellen einer Verbindung mit den Daten

In dieser Umgebung können Sie sicher experimentieren, da Sie die Änderungen nicht speichern müssen. Wenn Sie sie speichern, können Sie jederzeit wieder auf Daten abrufen klicken, um ein neues Exemplar dieses Beispiels herunterzuladen.

Wir hoffen, diese Tour hat Ihnen gezeigt, wie Power BI-Dashboards, das Fragen- und Antwortenmodul und Berichte Ihnen Einblicke in Beispieldaten geben können. Jetzt liegt es an Ihnen – stellen Sie Verbindungen mit Ihren eigenen Daten her. Mit Power BI können Sie Verbindungen mit einer Vielzahl von Datenquellen herstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit dem Power BI-Dienst.