目录原理分析步骤指标参数假设可视化原理销售金额杜邦分析图左边可以看成客服右边可以看成用户商品售价=总金额/总数量杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列，本思想是 将企业的净资产收益率逐级分解为多项比例的乘积，有助于快速发现企业经营业绩变化成因。从而直观地反映出企业的财务

目标可视化库存情况零售价和促销价指标细节可视化热销商品多压货库存情况销售行业卖的是商品，如果商品准备不充足或不合理，必然会影响销售业绩eg：市场充足屯粮，每个月拿货和一次性拿货（内存放不下）收回扣点比例不同导致资源浪费。零售价和促销价零售价：白签，原价促销价：黄签，第一次促销周期要隔开7天卖原价才能开启第二次促销要比第一次低。指标1、基础度量值，将需要计算的字段分别新建度量值总数量 = SUM(‘

目录拆分表目标指标建立客户表建立日期表建立关联在一家企业要保证老客户不流失，提升新客户，发展自己业务扩大自己规模。拆分表目标指标提出问题每个月 总计客户有多少人老客户——总花费新客户——总花费【度量值】客户数 = DISTINCTCOUNT(‘订单表’[姓名])【度量值】总金额 = SUM(‘订单表’[销售金额])【新建列】第一次消费日期 = minx(filter(‘订单表’,earlier(‘

达成——宏观一、 数据说明二、分析逻辑建立日期表建立关联2、计算指标同比环比累计销售一、 数据说明数据是上一节销售分解清洗过的在这里不进行赘述以下数据都可以用excel、sql、power pivot工具进行分析，本次项目基于power bi的目的是为了熟悉dax语言二、分析逻辑建立日期表建立关联建立日期表时间设置20191,1，今期日期2、计算指标同比公式：（本期-去年同期）/去年同期*100%

目录可视化概念获取数据累计销售金额总销售金额累计占比80%线（二八分析法根据企业要求设置）计算前20%累计销售金额和销售占比度量值计算商品种类20%种类数量计算前20%销售金额计算前20%销售占比细节可视化可以观察商品结构正常，品类top款占比过低或分散调整，处理卖的不好的（促销、清仓或少进）、卖的好的（自动补货参数）。概念帕累托分析法又称28原则，是一种得到广泛应用的统计学分析方法，具体来说，指

http://www.appadhoc.com/blog/simpson-paradox-in-abtesting/

销售案例一、 数据说明二、提出问题1.如何进行销售预测2.目标达成情况如何三、数据处理和清洗1、数据字段（5个）2、数据清理3、分组查询生成表4、导入power bi三、分析步骤1、建立销量汇总表2、建立关联3、选取指标4、分析逻辑1、x月星期x平均销售2、最小平均销售金额3、系数5、建立关系建表连线导入多对一数据一、 数据说明B2C电商平台某方便食品旗舰店的2019年度数据处理版，剔除促销打折等

目录拆分表拆分表1、提取月2、统计上期三月和本期三月的客户（假设1——6月）calculatable（表，筛选条件），跨表筛选【新建列】月份 = MONTH(‘订单’[日期])【新建表】前3个月下单客户 = calculatetable(values(‘订单’[客户]), filter(‘订单’,‘订单’[月份]<=3))表示订单表里面的顾客是不重复值，筛选前三个月【新建表】近3个月下单客户

目录原理拆表现状建表dates in period建模原理对前期历史数据进行平均消除不规则影响呈现整体发展趋势，根据趋势预测未来走向。eg：股票均线拆表现状正常情况下，一家店铺，日均销售都会在一个区间范围内，比如60000至130000但是这之间差距达到了70000建表日期表 = SUMMARIZECOLUMNS(‘销售表’[日期])总金额 = SUM(‘销售表’[销售金额])dates in p

针对商品a、b连带购物关系。