（1）一本讲解如何将Power BI应用于零售业务领域的实战指南，零售 数据 Power BI的深度融合。 （2）详细介绍如何利用 Power BI 从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在13个高频应用场景行零售数据分析的思路和技术实现，其中包括每个场景中的业务问题痛、技术构建思路、综合运用Power BI 及DAX 制作可视化分析图表的过程。 （3）作者曾获“微软Power BI可视化大赛”零售行业特别奖，拥有从门店业务到商品规划到会员管理十年以上零售分析经验，精通于搭建各类零售分析模型解决实际业务问题，拥有丰富的传统零售企业数字化转型经验。
售 价：¥
纸质售价：¥49.90购买纸书
6.7
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
版 权
内 容 提 要
推荐序1
推荐序2
自 序
前 言
资源与支持
第1章 零售数据分析概述
1.1 零售行业核心指标含义
1.2 零售行业常用业务场景
1.3 零售行业常用数据分析模型
本章小结
第2章 Power BI数据分析流程
2.1 Power BI 基础知识
2.2 利用Power BI进行数据分析的流程
2.3 基于Power BI的零售数据分析案例
本章小结
第3章 零售数据模型介绍
3.1 模型数据源介绍
3.2 数据获取及数据转换
3.3 数据源路径的参数化设置
3.4 查询报表分组及命名
3.5 日期表创建
3.6 数据模型构建
本章小结
第4章 经营概况
4.1 核心指标分析
4.2 各区域销售额及店效分析
4.3 销售额月度达成情况分析
4.4 各部门销售额达成情况分析
4.5 各经营业态及经营模式销售分析
本章小结
第5章 区域分析
5.1 核心指标区域结构分析
5.2 重点城市销售额帕累托分析
5.3 门店销售排名
5.4 销售额构成“环形图”制作
本章小结
第6章 单店分析
6.1 核心指标关键时间区间对比分析
6.2 核心指标当月趋势分析
6.3 最近30日销售完成率移动均值趋势分析
6.4 新品款色数及销售额同期对比分析
本章小结
第7章 开关店分析
7.1 开店趋势及结构分析
7.2 开关店详情对比
本章小结
第8章 销售预测
8.1 最近30日业绩指标拆解
8.2 历史同比法销售预测
8.3 杜邦分析法二级指标目标设定及策略调整
本章小结
第9章 商品概述
9.1 售罄率分析
9.2 商品总体销售结构分析
9.3 品类销售趋势分析
本章小结
第10章 新品入库及发放
10.1 新品入库分析
10.2 新品发放率分析
10.3 新品区域期末库存分析
本章小结
第11章 新品销售
11.1 新品销量及区域售罄率分析
11.2 新品区域售罄率周趋势分析
11.3 新品销售额/区域售罄率/折扣率综合分析
11.4 品类销售额前20分析
11.5 单品销售趋势对比
本章小结
第12章 品类关联分析
12.1 关联指标讲解
12.2 品类关联明细对比
12.3 品类关联分析“散点图”制作
本章小结
第13章 会员结构
13.1 会员核心指标介绍
13.2 会员年龄分布分析
13.3 会员消费等级分布分析
13.4 会员平均年龄趋势分析
13.5 会员生命周期分布分析
本章小结
第14章 新增及复购
14.1 会员区域业绩分析
14.2 新会员趋势分析
14.3 复购趋势分析
14.4 新老会员占比分析
本章小结
第15章 会员转化
15.1 会员消费次数转化漏斗分析
15.2 会员首次消费与二次消费间隔天数累计人数分析
15.3 会员消费详情分析
本章小结
第16章 RFM模型
16.1 RFM业务逻辑
16.2 会员RFM等级分析
16.3 会员消费次数分布分析
16.4 会员最后一次消费距今月数分布分析
16.5 会员RFM等级明细展示
本章小结
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
