POWER BI 数据分析 - 采购

讲师:刘磐超 发布日期:01-06 浏览量:589


POWER BI 采购数据分析

《摆脱束缚,效率倍增》

POWER BI数据分析系列

主讲:刘磐超

 

【课程背景】

在当今的数字化时代,采购分析不仅在管理采购功能方面,而且在整个组织中都起着重要作用。与传统的采购系统相比,通过数据聚合和数据挖掘等商业智能化BI工具,采购数据分析不仅能够帮助了解过去,更有助于通过预测未来行为来降低成本;帮助构建稳健的采购策略、做出更明智的采购决策,同时监控异常支出。

POWER BI是微软推出的一款强大智能分析工具,相比EXCEL,它能让用户更好地通过软件服务、应用和连接器的集合,轻松连接到数据源,直观地去创建各种见解和分析报表,并且通过强大的在线报表模板的存储库,用户还可制作在EXCEL中需要很高技巧才能实现的,各种维度的、精美报表出来。

本次课程,我们就将使用POWER BI这一强大的商业BI工具,从数据分析的维度,来讲解如何进行采购系统的数据建模,从采购业务、产品分析、供应商管理三个维度来搭建基本的采购业务分析数据视图,相信你一定会大有收获!

 

【课程目标】

掌握数据分析的基本原理和步骤

会使用POWER BI进行数据整理

掌握建模方法

掌握几个重要的DAX函数

掌握如何创建度量值

掌握可化化报表的创建过程

掌握基本图表的运用

掌握POWER BI SERVICE,可视化报表的发布

 

【课程特色】干货,实战,系统掌握,受众面广,提升企业整体数据质量。

【课程对象】各办公室文员、有使用Excel需求的各级中层经理、业务骨干等。

【课程时间】2天

 

【课程大纲】

 

数据分析思维

数据分析概述 – 知识/智慧、信息、数据

数据分析参与的角色及分工

业务数据分析

描述性分析

数据透视

可视化图表

数据分析要解决的问题

了解情况

发现规律

预测未来

 

商业智能分析框架介绍

主要指标体系 – 汇总类、对比类、财务指标、电商指标、互联网运营指标、快消行业指标

主要分析模型 – RFM模型,4P理论、可视化分析方法,5W1H分析法,销售漏斗模型、树状指标体系

数据分析的流程

业务理解 – 5W1H思维模型

数据收集 – 各种数据源

数据处理 – 数据的清洗和整理

数据分析 – 描述性和预测体质

数据展现 – 可视化展现

成果报告 – 分析报告, POWER BI分析报表

 

 

POWER BI介绍

POWER BI 简介

POWER BI 的下载和安装

 

POWER BI进行数据整理

数据源的导入

从文本和CSV导入

从工作簿导入

从网站导入

导入表

导入连接

案例演示 – 供应商联系记录表

 

数据源整理

列操作

快速制作标题列

选择和筛选列

移动列

添加自定义列

添加条件列

透视列和逆透视列的用途

创建索引列

创建重复列

行操作

删除和保留行

转置行

反转行

分组依据

转换

数据类型(日期、数值、文本、时间等类型的转换)

替换值 – 对不规范数据的修复

格式控制 - (大小写、修整、清除、添加前后缀等)

列的拆分与合并

数值提取 – 从不规范的数据中提取有用的数据

 

数据的合并与追加

表连接 – 替代VLOOKUP

连接原理 – 左外部、右外部、完全连接、内部连接在不同场景下的应用

两表连接

多表连接

表追加

两表追加

多表追加

 

度量值与DAX函数

计算列和度量值

聚合函数

逻辑函数

信息函数

数学函数

文本函数

转换函数

日期和时间函数

关系函数

 

数据呈现

可视化看板的定制步骤

明需求

看数据

定图表

定排布

画看板

明需求 – 5W1H分析法

看数据

度量值

分析维度 (时间、地点、人物、事件)

定图表 – 只做介绍,展开在实战案例中讲

关键指标 -卡片图、进度图、仪表图、水位图

结构占比 – 饼图、树状图、旭日图、堆积图

时间趋势 – 漏斗图、面积图、动态条形图

比较排序 – 矩阵热力图、词云图、雷达图

地理位置 – 点地图、热力地图、流程地图、三维地图

分布规律 – 散点图、气泡图、箱线图、小提琴图

 

定排布 – 注意力优先区域

画看板 – 颜色的搭配

   

POWER BI报表的发布

工作区

内容分享 – 发布到MS TEAMS

报表的更新

POWER BI报表与仪表板操作

采购业务数据分析

业务看板

分析维度:采购金额、采购量、采购折扣

分析指标1:

指标:KPI, 上年年累计、增长率、平均折扣率、采购子品类数、平均付款周期、供应商数量

数据可视化:仪表看板

分析指标2:

指标:类别、子类别、品类、国家、城市、供应商

数据可视看:分解树看板

业务趋势分析

分析维度1:采购金额、采购量、采购折扣

分析维度2:类别、区域、供应商

分析指标:KPI本期累计、同期累计

数据可视化:对比柱状图

业务ABC分析

分析维度1:采购金额、采购量、采购折扣

分析维度2:类别、区域、供应商

分析维度3:ABC参数、自然年

数据可视化:帕累托占比图

产品品类分析

分析维度1:国家、城市

分析维度2:供应商,自然年

分析指标:采购品类、采购子品类、平均折扣率

数据可视化:

采购金额:瀑布图

采购折扣、采购金额、平均折扣率:趋势折线图

产品象限分析

分析维度:国家、城市、供应商,自然年

分析指标A组:采购金额与采购折扣率、采购金额与采购次数

A组可视化:散点图反应相关的关系

分析指标B组:类别、子类别 、品类、子品类、采购金额、采购量、采购折扣、平均折扣率、最后采购间隔天数 、采购次数、平均付款周期

B组可视化:条件格式化表格

 

供应商总体分析

分析维度:类别、子类别、品类、国家/地区

分析指标A组:供应商数量、平均付款周期、平均折扣天数、平均折扣率真

数据可视化A组:仪表板

分析指标B组:采购金额(按供应商)

数据可视化B组:瀑布图

分析指标C组:采购金额(按年和城市)、采购折扣(按年)、采购折扣和平均折扣率(按年)

数据可视化C组:各种形式的趋势对比图

供应商RFM分析

分析维度1:最后采购间隔天数、采购次数、采购金额 - 可调节参数

分析维度2:子类别、国家/地区

分析指标:按RFM方法对客户进行分类

数据可视化:

条形图展示客户分类

环形图展示分类占比

散点图展示客户分类在采购金额与采购次数关系

条件格式列表按供应商分类展示采购明细

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