Tableau——超市销售额数据分析可视化

使用Tableau自带数据集——超市运营分析，从客户，配送，销售，利润，预测等五个维度进行分析。

数据集描述

运营分析

客户分析可视化

为深度分析客户需求以及更好应对客户需求变化，通过对客户细分，了解客户需求、分析客户的消费特征，从而为运营提供可选择的运营策略。

客户散点图

充分利用客户行为数据，研究客户的个性化需求，分析不同客户对超市的效益影响，便于决策。

客户贡献利润额

通过不同的类别、客户细分以及地区来反映超市的利润差异。

客户交易量排行

客户交易量排行是指客户在一定时间内购买的数量，以此分析客户价值，一般情况下交易量越大客户的价值越大。

客户交易次数

客户交易次数，即购买频率，在超市购买了几次。由此分析客户在一段时间内客户的购买行为的规律。

客户仪表盘分析

配送分析

主要从各省市配送情况、配送准确性、商品发货天数，配送延迟商品这四个维度来分析。

各省市配送情况

原有数据集只有订单时间和发货时间，没有配送天数这一字段，因此需要在数据源新建一个配送天数字段，即

$配送天数= 发货日期-订单日期$

配送准确性

配送准时性是能否快速满足用户需求的一个必要条件。由于数据集中没有申明超过几天就算没有及时配送，所以以3天为标准，新建【配送准确性】的字段。

IF [配送天数]>3 
THEN '发货延迟' 
ELSEIF [配送天数]=3 
THEN '发货正常' 
ELSE '提前发货' 
END

商品配货天数

发货时间是指物流公司把物流信息录入到系统的时间，而不是给客户发送的时间，故真正的发货时间都会早于录入系统的时间。

配送延迟商品分析

配送分析仪表盘

销售分析

各省市分类别销售额

区域销售额

分析各区域表现，检索重点区域、发现潜在市场，提出下阶段区域布局策略。

产品细分销售额

产品细分是指分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势主要在于挖掘客户在消费行为上的表现。

客户细分销售额

依据客户属性划分的不同客户集合，细分为公司，消费者和小型企业。

销售分析仪表盘

利润分析

产品利润分析

依据产品类别和消费者对象进行利润分析。

区域利润

省市每年利润

利润分析仪表盘

预测分析

以2015-2018年的数据，预测2019年的总体销售额以及各个地区的销售额和利润情况。为了尽可能增加精度，这里采用季度或者月份来做频度。

销售额预测

区域销售额预测

区域利润预测

预测分析仪表盘