Eksempel på detaljhandelanalyse for Power BI: Bli med på omvisning

Det innebygde eksemplet på detaljhandelanalyse inneholder et instrumentbord, en rapport og et datasett som analyserer salgsdata for detaljhandel for varer solgt på tvers av flere butikker og distrikter. Måleverdiene sammenligner dette årets ytelse med fjorårets når det kommer til salg, enheter, bruttofortjeneste og avvik, i tillegg til analyse av nye butikker.

Instrumentbordet for eksempel på detaljhandelsanalyse

Dette eksemplet er del av en serie som viser hvordan du kan bruke Power BI med forretningsorienterte data, rapporter og instrumentbord. Det ble laget med reelle data fra obviEnce, som har blitt anonymisert. Dataene er tilgjengelige i flere formater: innebygd eksempel i Power BI-tjenesten, PBIX-Power BI Desktop filen eller Excel arbeidsboken. Se Eksempler for Power BI.

Denne opplæringen utforsker det innebygde eksemplet på detaljhandelanalyse i Power BI tjenesten. Ettersom rapportopplevelsen er like i Power BI Desktop og i tjenesten, kan du også følge med ved å bruke PBIX-eksempelfilen i Power BI Desktop.

Du trenger ikke en Power BI-lisens for å utforske eksemplene i Power BI Desktop. Hvis du ikke har en Power BI Pro- eller Premium per bruker (PPU)-lisens, kan du lagre eksemplet til Mitt arbeidsområde i Power BI tjenesten.

Hent eksemplet

Før du kan bruke eksemplet, må du laste det ned i Power BI-tjenesten,eller få PBIX-filen eller Excel arbeidsboken.

Hent det innebygde eksemplet

  1. Åpne Power BI-tjenesten (app.powerbi.com), logg på, og åpne arbeidsområdet der du vil lagre eksemplet.

    Hvis du ikke har en lisens Power BI Pro eller Premium bruker (PPU), kan du lagre eksemplet i Mitt arbeidsområde.

  2. I hjørnet nederst til venstre velger du Hent data.

    Velg Hent data.

  3. Velg EksemplerHent data-siden som åpnes.

  4. Merk Eksempel på detaljhandelanalyse, og velg deretter Koble til.

    Koble til eksempel

  5. Power BI importerer det innebygde eksemplet og legger deretter til et nytt instrumentbord, en ny rapport og et nytt datasett i gjeldende arbeidsområde.

    Oppføring i eksempel på detaljhandelanalyse

Hent PBIX-filen for dette eksemplet

Du kan også laste ned eksempelet på detaljhandelanalyse som en PBIX-fil, som er laget for bruk med Power BI Desktop.

Hent Excel-arbeidsboken for dette eksemplet

Hvis du vil vise datakilden for dette eksemplet, er det også tilgjengelig som en Excel-arbeidsbok. Arbeidsboken inneholder Power View-ark som du kan vise og endre. Hvis du vil se rådataene, må du aktivere dataanalysetilleggene og deretter velge Power Pivot > Behandle. Hvis du vil aktivere Power View- og Power Pivot-tilleggene, kan du ta en titt på Utforsk Excel-eksemplene i Excel for mer informasjon.

Begynn på instrumentbordet, og åpne rapporten.

  1. Fra arbeidsområdet der du lagret eksemplet, åpner du Instrumentbord-fanen. Deretter finner du instrumentbordet for eksempel på detaljhandelanalyse og merker det.

  2. På instrumentbordet merker du flisen Totalt antall butikker og Nye og eksisterende butikker, dette åpner siden Salgsoversikt for butikker i rapporten for eksempel på detaljhandelanalyse.

    Flis for totalt antall butikker

    På rapportsiden ser du at vi har totalt 104 butikker. hvorav 10 er nye. Vi har to kjeder – Fashions Direct og Lindseys. Generelt sett er Fashions Direct-butikkene større enn de andre.

  3. Merk Fashions Direct i sektordiagrammet Salg i år, sortert etter kjede.

    Sektordiagrammet Salg i år, sortert etter kjede

    Legg merke til resultatet i boblediagrammet Total salgsvarians i %:

    Diagrammet Totalt salgsavvik i %

    FD-01-distriktet har høyest gjennomsnittlig omsetning per kvadratmeter, FD-02 har lavest totalt salgsavvik sammenlignet med fjoråret. FD-03 og FD-04 er de som gjør det dårligst totalt sett.

  4. Velg enkeltbobler eller andre diagrammer for å vise kryssutheving, som viser virkningen av valgene dine.

  5. Hvis du vil gå tilbake til instrumentbordet, velger du Eksempel på detaljhandelanalyse i navigasjonsfeltet til venstre.

    Navigasjonsfelt

  6. På instrumentbordet så merker du flisen Salg i år og Nye og eksisterende butikker. Det blir det samme som å skrive Salg i år i spørsmålsboksen for spørsmål og svar.

    Flisen Salg i år

    Resultatene for spørsmål og svar vises:

    Salg i år i Spørsmål og svar

Se gjennom fliser laget ved hjelp av spørsmål og svar i Power BI

La oss gjøre det litt mer konkret.

  1. Endre spørsmålet til salg i år etter distrikt. Se resultatet. Spørsmål&Svar plasserer automatisk svaret i et stolpediagram:

    Salg i år, sortert etter distrikt i Spørsmål og svar

  2. Endre spørsmålet til årets salg etter postnummer og kjede.

    Legg merke til hvordan Power BI besvarer spørsmålet med det aktuelle diagrammet mens du skriver.

  3. Prøv deg frem med andre spørsmål, og se hva slags resultater du får.

  4. Gå tilbake til instrumentbordet når du er klar.

Gå dypere inn i dataene

La oss se nærmere på saken og undersøke hvordan distriktene klarer seg.

  1. På instrumentbordet merker du flisen Salg i år, Salg i fjor. Dette åpner siden Månedlige distriktssalg i rapporten.

    Flisen Salg i år, Salg i fjor

    Legg merke til de store forskjellene i prosentmessig avvik i forhold til i fjor, der januar, april og juli er særlig ille, i diagrammet Totalt salgsavvik i %, sortert etter regnskapsmåned.

    Diagrammet Totalt salgsavvik i %, sortert etter regnskapsmåned

    La oss se om vi kan begrense hvor problemene kan være.

  2. Merk 020-Menn-boblen i boblediagrammet.

    Merk 020-Menn

    Legg merke til at selv om herrekategorien ikke var så utsatt i april som hele virksomheten sett under ett, så var januar og juli problemmåneder også her.

  3. Merk boblen 010-Damer.

    Merk 010-Damer

    Her ser du at damekategorien gjorde det mye dårligere enn virksomheten som helhet i alle månedene, og i nesten alle månedene sammenlignet med fjoråret.

  4. Velg boblen på nytt for å fjerne filteret.

Bli kjent med sliceren

La oss se nærmere på noen av distriktene.

  1. Merk Bernt Formo i Distriktssjef-sliceren øverst til venstre.

    Merk Bernt Formo

    Legg merke til at Helgas distrikt i mars og juni bedre enn i fjor.

  2. Med Bernt Formo fremdeles merket så merker du Damer-10-boblen i boblediagrammet.

    Bernt Formo og Damer-10 er merket

    Legg merke til at når det kommer til Damer-10-kategorien, så oppfyller ikke Helgas distrikt fjorårets volum.

  3. Ta en titt på de andre distriktsjefene og kategoriene. Hva slags innsikt får du?

  4. Gå tilbake til instrumentbordet når du er klar.

Hva dataene sier om salgsveksten i år

Det siste området vi skal se på er veksten ved å utforske nye butikker som er åpnet i år.

  1. Merk flisen Butikker som ble åpnet i år, sortert etter måned og kjede. Dette åpner siden Analyse av nye butikker i rapporten.

    Siden Analyse av nye butikker

    Flisen viser at det ble åpnet flere Fashions Direct-butikker enn Lindseys-butikker i år.

  2. Se diagrammet Salg per kvadratmeter, etter navn:

    Diagrammet Salg per kvadratmeter, sortert etter navn

    Legg merke til forskjellen i gjennomsnittlig salg/kvadratmeter på tvers av de nye butikkene.

  3. Merk Fashions Direct-forklaringselementet i diagrammet Antall åpne butikker, sortert etter åpningsmåned og kjede øverst til høyre. Selv i den samme kjeden har den beste butikken (Winchester Fashions Direct) betydelig bedre resultater enn den dårligste (Cincinnati 2 Fashions Direct), med henholdsvis USD 21,22 og USD 12,86.

    Fashions Direct er merket

  4. Merk Winchester Fashions Direct i Navn-sliceren, og se på linjediagrammet. De første salgstallene ble rapportert i februar.

  5. Merk Cincinnati 2 Fashions Direct i sliceren. Nå vil du se i linjediagrammet at butikken ble åpnet i juni, og at den ser ut til å være den butikken som gjør det dårligst.

  6. Utforsk ved å klikke på andre stolper, linjer og bobler i diagrammene og se hva slags innsikt du kan avdekke.

Neste trinn: Koble deg til dataene

Det er trygt å prøve seg frem i dette miljøet, ettersom du kan velge ikke å lagre endringene. Hvis du lagrer dem, kan du alltid velge Hent data og få et nytt eksemplar av eksemplet.

Vi håper omvisningen har vist deg hvordan Power BIs instrumentbord, spørsmål og svar og rapporter kan gi deg innsikt i eksempeldata. Nå er det din tur til å koble deg til dine egne data. Med Power BI kan du koble deg til en rekke ulike datakilder. Hvis du vil vite mer, kan du se Kom i gang med Power BI-tjenesten.