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
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
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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相关实践学习
助力游戏运营数据分析
本体验通过多产品组合构建了游戏数据运营分析平台,提供全面的游戏运营指标分析功能,并有效的分析渠道效果。更加有效地掌握游戏运营状态,也可充分利用数据分析的结果改进产品体验,提高游戏收益。
Quick BI在业务数据分析中的实战应用
Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台,其简单易用的可视化操作和灵活高效的多维分析能力,让精细化数据洞察为商业决策保驾护航。为了帮助您更快的学习和上手产品,同时更好地感受QuickBI在业务数据分析实践中的高效价值,下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。场景:假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师,您的经理刚刚拿到8月份的月度运营分析数据,他发现近期企业运营状况不佳,8月份毛利额环比前几个月下滑较大,三季度存在达标风险。因此将这个任务交给了您,根据订单信息和流量渠道信息等相关数据,分析企业8月份毛利额下滑的关键要素,并将其分享给团队,以便指导相关业务部门采取决策和行动,提高企业整体毛利额。  
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