利用零售数据建立预测仪表板

2023-08-11 19:11:58 ⋅ 1157 ⋅ 0 ⋅ 0

本文翻译自Arpita Ghosh的文章—《Build Forecasting Dashboard with Retail Data》来源：Medium 要了解任何工具或技术，最好是通过案例研究或创建自我探索项目。本篇文章将带领您进行零售数据分析，并探索 Power BI 中的预测和创建日期表功能。

一、数据集

如果您在 Kaggle 上搜索任何特定领域的数据，您肯定会得到很多选择。所以，请务必为你的项目明智地选择数据集。这次我选择了零售数据。

数据源网站：https://www.kaggle.com/manjeetsingh/retaildataset

二、摘要

在这个数据集中，有三个文件：销售数据集、特征数据集和门店数据集。

在对数据文件进行分析后，我们注意到以下几点：

数据包含 45 家商店的每周销售信息，包括商店的规模和类型。
它包含部门信息、CPI（消费者价格指数）值、降价信息等。

三、学习目标

本案例研究的主要目标如下：

  1. 功能目标：建立零售分析仪表板

a. 记分卡信息：

店铺总数、销售总额、部门数量、平均消费物价指数

b. 可视化报告

i. 每周销售预测

ii. 每周销售趋势分析

iii. 利润较高的周次

iv. 利润较高的商店

v. 按店铺类型划分的销售额

vi. 平均消费价格指数趋势分析

c. 报告应根据年份进行筛选

  1. 技术目标

a. 如何在 Power BI 中创建日期表

b. 如何创建预测仪表板

四、导入数据

让我们从 "主页 "选项卡下的 "获取数据 "选项开始。由于这是一个 CSV 文件，请从下拉列表中选择文本/CSV 选项。

选择名为 "特征数据集.csv "的文件。

选择文件后，数据将以以下格式显示：

单击 "转换数据 "并导航到 Power Query 编辑器。

现在将另外两个数据添加进来。在 Power Query编辑器的 "主页 "选项卡下，单击 "新建源"，然后单击 "文本/CSV"。选择下一个文件 sales data-set.csv，然后按确定添加到编辑器中。

按照相同步骤处理存储数据集。

五、转换数据

加载完数据后，便可以开始数据剖析和数据转换。这是所有数据分析项目中最重要的一步。

现在我们进入 Power Query 编辑器。

  1. 首先将表重命名为 "特征、销售、门店"。

  2. 转到 "特征 "表。

a. 注意 CPI （消费者价格指数）的数据类型是文本。

b. 我们需要将其更改为数字类型。

c. 有一些行包含值 "NA"。

d. 选择 CPI -> 右键单击 → 选择 "替换值"。在此用 0 替换 "NA "值

e. 将 CPI 的数据类型更改为十进制数。

  1. 点击 "主页 "选项卡下的 "关闭并应用"，退出 Power Query 编辑器。

六、创建日期表

现在我们进入了 Power BI 的主编辑器，其中有模型、数据和报告部分。为了进行分析，我们需要创建一个常用的日期表。

  1. 点击左侧导航窗格中的‘数据’

  2. 点击 "计算 "选项卡下的 "新建表"。

3.要创建日期表，请编写 Date = CALENDARAUTO()。新日期表的日期列将会创建。

我们已经加载了包含日期列的表。因此，Power BI 将这些数据作为创建和填充此数据表的参考。
在特征表和销售表中，有日期列，但不包含连续信息。对于任何时间序列或预测分析，我们都需要连续的日历信息。此数据表的目的就是填充连续的日期信息。

  1. 现在在日期表中创建其他列（使用新建列），用于数据可视化。

a. Year = YEAR(‘Date’[Date])

b. MonthNum = FORMAT(‘Date’[Date],”MM”)

c. Month = FORMAT(‘Date’[Date],”MMM”)

d. WeekNum = WEEKNUM(‘Date’[Date],2)

e. Week Start Date = ‘Date’[Date]-WEEKDAY(‘Date’[Date],2)

f. Week End Date = ‘Date’[Date]-WEEKDAY(‘Date’[Date],2)+7

  1. 选择不汇总所有数字字段。

  2. 将 "月份 "的 "排序依据 "列改为 "月份编号"。

七、建立数据模型

要使用这 4 张表建立适当的数据模型，请单击左侧面板中的模型。

  1. 要在两个表之间创建关系，最好使用拖动方法。

  2. 选择 Store 表的 Store 列 -> 拖放到 Sales 表的 Store 列。

  3. 观察建立的 1 对多关系。这意味着 "门店 "表中的一条记录在 "销售 "表中有多条记录。

  4. 按照同样的方法创建以下关系。

a. 门店表 → 特征表：1 对多关系（使用两个表的 "商店 "列）

b. 日期表 →> 销售表：1 对多关系（使用两个表的日期列）

c. 日期表 -> 特征表：1 到多关系（使用两个表的日期列）

  1. 以下是创建所有关系后的最终数据模型

八、数据可视化

现在进入创建报告部分。

编写度量值

首先，我们使用 "主页 "选项卡 "计算 "组下的 "新建度量值 "创建以下度量。

  1. 销售表

  • 每周销售总额：每周销售总额 = SUM（'销售额'[每周销售额])

  • 部门数量：部门数 = DISTINCTCOUNT('Sales'[Dept])

  1. 商店表
  • 商店总数：商店总数 = DISTINCTCOUNT（'商店'[Store]）
  1. 特征表
  • Avg CPI（平均 CPI）：Avg CPI = AVERAGE('Features'[CPI])

创建报告

让我们来探索一些可视化方法。

  1. 首先为该报告选择主题。转到 "视图 "选项卡 → 在 "主题 "下选择任何你喜欢的主题。我选择的是潮汐主题。

  1. 将页面重命名为摘要。创建以下报告以实现我们的功能目标。

a. 切片：年份

b. 卡片

i. 商店总数

ii. 每周销售总额

iii. 部门数量

iv. 平均消费物价指数

c. 表格：利润较高的周（在 "格式 "部分，我选择了 "有格式行 "样式）

d. 表格：利润较高的商店（选择样式相同）

e. 树状图：按店铺类型划分的销售额

f. 折线图：平均消费价格指数趋势

g. 区域图：每周销售趋势分析

h. 折线图 每周销售预测

i. 首先创建带有日期和每周销售总额字段的折线图。

ii. 将日期字段从日期层次结构更改为日期

iii. 转到本视图的 "分析 "部分。

iv. 点击预测 → 添加一个预测。添加以下详细信息。

  • 预测长度：6 个月

  • 忽略最后：0

a. 在忽略最后 3 个月中加入 3。这样，我们就可以将 Power BI 的预测结果与数据集最后 3 个月的实际数据进行比较。

b. 在忽略最后一列中恢复为 0。

  • 置信区间：95

  • 季节性：70 点。

九、发布到Power BI Service

要发布报告，请转到 "文件 "选项卡，选择 "发布 "和 "我的工作区"。现在登录 Power BI 服务 URL并进入 "我的工作区"，查看零售数据分析报告。

十、结论

在本指导项目中，我们学习了以下内容。

  1. 一些样本零售数据的外观

  2. 零售分析报告原型

  3. 在 Power BI 中创建日期表功能

  4. 如何在 Power BI 中创建预测报告

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