Quick BI数据分析故事:店铺销售状况监控

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 此系列为分析故事系列,以一个仪表板说明其背后的故事,以及如何利用Quick BI 解决问题实现业务价值。

背景
目标用户:新零售企业中层管理者和业务运营者使用的分析报表。
1.管理者监控日常的经营分析数据,判断经营状况是否正常。
2.若存在任何问题,业务运营人员可深入挖掘问题原因并针对性处理。

解析
通过发现8月毛利额存在异常问题,从渠道到明细订单排查,发现异常订单是企业内部员工在某天集中使用内部优惠券在某个渠道进行空买空卖操作,导致企业利润损失,通过分析追查,找到问题之后,追回销售额损失27W。
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解读
1.多类型仪表盘应用,数据展示样式丰富多彩。仪表板快速发现汇总层数据指标异动情况;四象限气泡图可以快速定位到各渠道分布状况,及时发现问题所在;组合图可以组合不同类型数据通过不同方式展示,展示效果更多样。
2.图表联动:趋势组合图联动到明细表,通过大趋势发现异常问题,联动到明细,从而进一步定位到细节问题。
3.趋势图增加异常检测分析,可以智能检测发现趋势异常,从而报警提醒相关负责人。


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课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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