博客文档.docx

【博客文档.docx】是一个关于PBD（Power BI Desktop）入门级使用教程的文档，教程以某餐饮连锁店为例，详细介绍了如何制作店面分析仪。本文档主要涉及的知识点包括数据处理、分析仪制作和关键绩效指标（KPI）的构建。 案例的核心是分析连锁餐饮的日销售情况。原始数据包含三个表格：单号详细表、点菜明细表和店面情况表。在PBD中使用这些数据来构建KPI分析仪之前，需要理解每个表格的结构和内容，并确保数据的完整性和格式正确。 1. **原始数据**： - 单号详细表：包含订单的相关信息。 - 点菜明细表：记录了每个订单的菜品详情，可用于计算销售金额。 - 店面情况表：提供了店面的座位布局和容量信息。 2. **思路分析**： - KPI内容解析：销售金额、所有店总平均金额、每家店的销售金额、总单数、座位数等关键指标。 - 数据处理逻辑：通过PQ（Power Query Editor）将数据预处理、合并，计算所需指标。 3. **数据处理**： - 打开PBD，导入数据，进入PQ编辑器。 - 预处理表，如提升标题行，校验数据类型。 - 对点菜明细表复制并重命名，计算每单金额，与单号详细表合并，求出折扣额。 - 在店面情况表中计算总座位数。 - 复制单号详细表，创建店汇总信息表，计算单均消费、人均消费、折扣率、翻台率和上座率。 4. **制作KPI分析仪**： - 插入多行卡，放入筛选维度和关键指标。 - 使用切片器以店名为维度进行筛选。 - 创建仪表盘展示销售KPI、翻台率和上座率。 - 制作折线和簇状柱形图，可视化销售趋势。 - 添加饼图，展示不同部分的比例关系。 通过这个教程，读者可以学习到如何在PBD中进行数据清洗、整合以及利用仪表盘展示关键业务指标。PBD作为一款强大的数据分析工具，可以帮助用户快速理解和分析数据，为决策提供有力支持。这个案例展示了如何将复杂的业务数据转化为易于理解的可视化分析，对于初学者来说是一份很好的实践指南。