零售業案例

今天小編給你們帶來的是零售行業的案例。

在這個案例中，小編爲你們重點推薦的是預測分析和散點圖分析。

案例數據已經通過脫敏，可是報告的佈局設計沿用了客戶的需求，沒有作任何調整，主要是爲了讓你們能夠了解零售行業客戶觀察業務的視角。

在這份報告中，左側和最上方使用了大量的篩選器，頁面中間使用圖形展現。

報告優勢：多篩選器，用戶能夠自由靈活的根據我的需求進行不一樣的維度進行篩選。

缺點：一樣也是多篩選器，用戶範圍基本上會受限於底層員工，報告表達的洞察力不夠明確。

預測分析，

在頁面的最上方是預測分析視圖，陰影的部分分爲最高會發生的銷售額，最低以及中間紅色線表示最有可能發生的銷售額。

推薦視圖「Forecasting」,

Power BI預測視圖背後用到的了R語言。

可根據現有歷史數據對將來幾周或者幾個月進行預測分析，預測區間根據歷史數據量而定。

好了今天小編分享的就到這裏了，歡迎你們聯繫小編互動。