4.7 用户推荐指数
互联网
类型
8.9
豆瓣评分
可以朗读
语音朗读
124千字
字数
2023-03-01
发行日期
展开全部
主编推荐语
一本讲解如何将Power BI应用于零售业务领域的实战指南。
内容简介
本书基于零售数据分析及Power BI的综合实现，全面、详细地介绍Power BI在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及Power BI模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。
本书内容由浅入深，从业务到体验再到深度实践。首先，引入和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过 Power BI工具来构建数据分析技术实现流程，让读者理解业务问题和技术工具结合的可行性和有效性。
最后，书中详细介绍如何利用Power BI从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在13个高频应用场景进行零售数据分析的思路和技术实现，其中包括每个场景中的业务问题痛点、技术构建思路、综合运用Power BI及DAX制作可视化分析图表的过程。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 推荐序1
- 推荐序2
- 自序
- 前言
- 资源与支持
- 第1章 零售数据分析概述
- 1.1 零售行业核心指标含义
- 1.1.1 运营类业务指标
- 1.1.2 商品类业务指标
- 1.1.3 会员类业务指标
- 1.2 零售行业常用业务场景
- 1.2.1 运营板块业务场景
- 1.2.2 商品板块业务场景
- 1.2.3 会员板块业务场景
- 1.3 零售行业常用数据分析模型
- 1.3.1 帕累托模型
- 1.3.2 波士顿矩阵模型
- 1.3.3 购物篮模型
- 1.3.4 转化漏斗模型
- 1.3.5 AARRR模型
- 1.3.6 RFM模型
- 1.3.7 杜邦分析模型
- 1.3.8 销售预测模型
- 本章小结
- 第2章 Power BI数据分析流程
- 2.1 Power BI基础知识
- 2.1.1 Power BI Desktop操作界面
- 2.1.2 Power Query操作界面
- 2.2 利用Power BI进行数据分析的流程
- 2.3 基于Power BI的零售数据分析案例
- 2.3.1 业务理解
- 2.3.2 数据获取
- 2.3.3 数据转换
- 2.3.4 数据建模
- 2.3.5 报告制作
- 2.3.6 报告发布
- 本章小结
- 第3章 零售数据模型介绍
- 3.1 模型数据源介绍
- 3.1.1 维度表及事实表字段介绍
- 3.1.2 维度表及事实表维护建议
- 3.2 数据获取及数据转换
- 3.2.1 Excel工作簿获取数据
- 3.2.2 从文件夹获取数据
- 3.3 数据源路径的参数化设置
- 3.4 查询报表分组及命名
- 3.5 日期表创建
- 3.6 数据模型构建
- 本章小结
- 第4章 经营概况
- 4.1 核心指标分析
- 4.1.1 业绩指标
- 4.1.2 四核指标
- 4.1.3 三效指标
- 4.1.4 拓展指标
- 4.1.5 同期指标
- 4.1.6 核心指标“KPI”图制作
- 4.2 各区域销售额及店效分析
- 4.3 销售额月度达成情况分析
- 4.4 各部门销售额达成情况分析
- 4.5 各经营业态及经营模式销售分析
- 本章小结
- 第5章 区域分析
- 5.1 核心指标区域结构分析
- 5.1.1 各时间区间基础度量值书写
- 5.1.2 单指标动态时间区间度量值书写
- 5.1.3 多指标动态时间区间度量值书写
- 5.1.4 动态时间区间切片器制作
- 5.1.5 核心指标“折线和簇状柱形图”制作
- 5.2 重点城市销售额帕累托分析
- 5.2.1 基础帕累托图制作
- 5.2.2 帕累托图动态配色
- 5.3 门店销售排名
- 5.4 销售额构成“环形图”制作
- 本章小结
- 第6章 单店分析
- 6.1 核心指标关键时间区间对比分析
- 6.1.1 日均单据数度量值书写
- 6.1.2 核心指标“多行卡”制作
- 6.2 核心指标当月趋势分析
- 6.2.1 核心指标当月度量值书写
- 6.2.2 核心指标当月趋势图制作
- 6.2.3 销售完成率移动均值度量值书写
- 6.3 最近30日销售完成率移动均值趋势分析
- 6.4 新品款色数及销售额同期对比分析
- 6.4.1 新老品业务概念
- 6.4.2 新品及同期新品款色数度量值书写
- 6.4.3 新品及同期新品款色旋风图制作
- 本章小结
- 第7章 开关店分析
- 7.1 开店趋势及结构分析
- 7.1.1 开关店场景度量值书写
- 7.1.2 开关店场景“瀑布图”制作
- 7.2 开关店详情对比
- 7.2.1 门店数相关度量值书写
- 7.2.2 开关店详情“矩阵”制作
- 本章小结
- 第8章 销售预测
- 8.1 最近30日业绩指标拆解
- 8.2 历史同比法销售预测
- 8.2.1 模型业务逻辑
- 8.2.2 动态参数设定
- 8.2.3 模型构建
- 8.3 杜邦分析法二级指标目标设定及策略调整
- 8.3.1 模型业务逻辑
- 8.3.2 动态预测模型构建
- 本章小结
- 第9章 商品概述
- 9.1 售罄率分析
- 9.1.1 售罄率概念
- 9.1.2 售罄率相关指标度量值书写
- 9.2 商品总体销售结构分析
- 9.3 品类销售趋势分析
- 9.3.1 品类周销售额占比趋势分析
- 9.3.2 新品周售罄率趋势分析
- 本章小结
- 第10章 新品入库及发放
- 10.1 新品入库分析
- 10.1.1 新品采购宽度/深度分析
- 10.1.2 新品总仓累计入库分析
- 10.2 新品发放率分析
- 10.3 新品区域期末库存分析
- 本章小结
- 第11章 新品销售
- 11.1 新品销量及区域售罄率分析
- 11.2 新品区域售罄率周趋势分析
- 11.3 新品销售额/区域售罄率/折扣率综合分析
- 11.3.1 新品销售相关度量值书写
- 11.3.2 波士顿矩阵“散点图”制作
- 11.4 品类销售额前20分析
- 11.4.1 新品进销存相关度量值书写
- 11.4.2 品类销售额前20可视化“表”制作
- 11.5 单品销售趋势对比
- 11.5.1 单品销售相关度量值书写
- 11.5.2 单品销售趋势“折线和簇状柱形图”制作
- 本章小结
- 第12章 品类关联分析
- 12.1 关联指标讲解
- 12.2 品类关联明细对比
- 12.3 品类关联分析“散点图”制作
- 本章小结
- 第13章 会员结构
- 13.1 会员核心指标介绍
- 13.2 会员年龄分布分析
- 13.2.1 会员年龄计算列书写
- 13.2.2 会员年龄分组计算列书写
- 13.2.3 会员年龄分布“簇状条形图”制作
- 13.3 会员消费等级分布分析
- 13.4 会员平均年龄趋势分析
- 13.4.1 会员平均年龄度量值书写
- 13.4.2 会员平均年龄趋势“折线图”制作
- 13.5 会员生命周期分布分析
- 本章小结
- 第14章 新增及复购
- 14.1 会员区域业绩分析
- 14.1.1 会员业绩对比相关度量值书写
- 14.1.2 会员区域业绩对比“矩阵”制作
- 14.2 新会员趋势分析
- 14.3 复购趋势分析
- 14.4 新老会员占比分析
- 本章小结
- 第15章 会员转化
- 15.1 会员消费次数转化漏斗分析
- 15.1.1 会员消费次数度量值书写
- 15.1.2 会员消费次数转化“漏斗图”制作
- 15.2 会员首次消费与二次消费间隔天数累计人数分析
- 15.2.1 会员首次消费、二次消费相关指标书写
- 15.2.2 会员首次消费与二次消费间隔天数累计人数帕累托图制作
- 15.3 会员消费详情分析
- 15.3.1 会员消费详情相关度量值书写
- 15.3.2 会员消费详情表制作
- 本章小结
- 第16章 RFM模型
- 16.1 RFM业务逻辑
- 16.1.1 RFM模型逻辑构建
- 16.1.2 RFM表间关系建立
- 16.2 会员RFM等级分析
- 16.3 会员消费次数分布分析
- 16.4 会员最后一次消费距今月数分布分析
- 16.4.1 会员最后一次消费距今月数相关指标书写
- 16.4.2 会员最后一次消费距今月数帕累托图制作
- 16.5 会员RFM等级明细展示
- 本章小结
展开全部
评分及书评
4.7
3个评分
出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
