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  • 创建:2006/11/28
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   展示内容:奥威Power-BI For 金蝶ERP解决方案在驾驶舱中通过4张数字图直观地展示了销售综合分析中最关系的指标:收入、利润、以及他们的同比,然后通过一张简表,详细展示了每个分区的收入,利润,利润率以及与他们相关的指标,之后的条形图和饼图展示了什么品类/产品卖的好,哪些客户需要重点关注等信息。  亮点说明:  1、点击报表右上角的筛选,对时间年,时间月进行筛选,查看不同时间总共的销售情况。  2、点击简表,联动下边三张表,可以具体分析某一个部门的商品销售情况,收入的比例组成,重要客户排列等。  3、当发现简表某部门销售数据异常时,可双击区域下钻,钻取到销售多维分析表,了解详细情况。(gif图) ……
编辑 | 阅读全文(345) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-28 13:59
奥威零售数据分析系统Power-BI中该报表主要对客户销售额,毛利,客单价来寻找优质客户,可以针对性给各类客户一些产品宣传,价格优惠等活动。以维持客户关系,减少客户流失,拓展潜在优质客户。
  1.报表左方是客户的销售,毛利,客单价情况表。我们可以通过排序,分别找出销售额,毛利,客单价高的客户。
  2.通过右方的矩阵图,我们可以找出收入高,毛利搞,客单价高的客户。X轴为销售收入,Y轴为毛利,点的大小代表客单价的大小。因此在图右上角的客户就是收入高,毛利高的客户,它的点越大代表客单价越高。通过该图我们很轻松找到优质客户,以及一些潜在客户。
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编辑 | 阅读全文(354) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-28 10:25
近些年,GDP增长的重要贡献大部分来自房地产市场,在过去的一年,全国房地产市场有了很大的变化,有涨有跌,数据也越来越庞大和繁杂。FT 研究院因此出了个报告,对2016年全国房地产市场变化进行了梳理。在这种房地产大数据积累的过程中,选择房地产BI解决方案是不可逆的趋势,精细的数据运营才可以更好地进行房产投资决策。
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编辑 | 阅读全文(3999) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-27 13:27
       奥威软件Power-BI系统中该报表以人力资源管理中的人员流动分析为主,内容上从入职、离职、新进、岗位变动等相关指标入手分析,维度上主要以月为周期的时间维度为主,通过数字图仪表盘与各时间序列趋势图共同把控人员的流动情况。       1、BI系统中使用筛选功能,通过公共筛选可以监控不同时段下的人员流动情况       2、图表展现简洁明了,较多地使用了双Y轴柱线图,将差异较大的序列值分隔开,且方便查看变化趋势       2、使用联动功能,通过点击各月份员工数量可查看当月对应的人员流动情况       
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编辑 | 阅读全文(332) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-27 10:49
作为连锁商超BI软件的销售分析类报表,“品牌销售分析”需要将各门店的销售情况及趋势等关键指标数据进行直观展示,下面小编将简单的介绍一下奥威连锁商超BI软件Power-BI的品牌销售分析报表:
  (1)左上方通过饼图展示公司当前月份各门店销售占比情况,各门店的销售业绩情况一目了然;
  (2)左下方则通过三个条形比例图展示商品类型、消费人群的占比情况,可快速了解商品大品类对应的消费人群;
  (3)右侧则通过上下两个柱形图,展示各个门店的销售情况及毛利情况以及门店近12个月的销售走势;

  点击对应的门店销售饼图,可联动右侧两个柱形图,点击“品牌销售分析柱图”可联动下方趋势分析柱图;当然,还可通过改变筛选条件切换角度分析,点击右上角隐藏按钮调出筛选栏,选择需要切换的时间条件。同时,点击图表工具栏的“放大”按钮,可将单个图表全屏显示,方便会议上讨论使用;通过条件的筛选及动态联动,让门店品牌销售分析简……
编辑 | 阅读全文(544) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-26 14:41
作为全国最顶尖最大的电商平台阿里巴巴,其实在大数据领域也有较可观的建树,马云的大数据分析工具阿里云,充分挖掘大数据价值,提供客户许多解决方案,甚至在目前全球排名第四。大数据本身没有价值,搞大数据的意义在于挖掘数据价值,为越来越多的人提供帮助。

  除了为国内众多企业提供底层技术与完善的解决方案的商业价值,阿里云还跻身公益,通过大数据去帮助更多的人。

  提及该创想,阿里一方这样介绍:大数据来自于用户那么除了其商业价值外,更多的便利和实惠更要回馈给用户,我们知道目前互联网公益事业发展很快,基于移动互联网的快速深层次传递特点,已经有越来越多需要帮助的人得到了大家的及时帮助。“大数据”并非什么新鲜事物,但在公益这块上却是空白,所以我们想做这个,网络公益大数据平台。打破大家对大数据分析工具的印象,原来大数据可以这么玩,可以不商业,尽全力挖掘数据价值,去帮助更多的人。

  大数据分析工具的意义就在于挖掘数……
编辑 | 阅读全文(366) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-26 11:38
不管在那一个行业,对于商品销售的分析总是最重要一部分。对商品销售的分析最常用、简单有效的一个方法就是对商品进行销售排名分析。在进行排名分析时,我们一般不会只从一个方面进行排名。 而是根据分析的需要从不同,从不同的方面进行。有时我们可能需要从销量排名,有时从销售收入进行排名,有时需要我们同时综合考量多个指标进行排名。奥威服装行业BI系统Power-BI 服装解决方案中的《商品综合排名》报表,首先从商品的品类出发进行销量、销额、毛利率、连带率的分综合的排名分析,通过点击简表的表头就可以改变各指标的排序顺序,使我们可以考量一个指标的排名情况,也可以综合考量多个指标的排名情况。并通过联动的功能在简表上点击任意一行数据,即可以联动到各个条形图同时展现了各个品类下连带率、销量、销售收入、商品销售毛利的排名10的商品。
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编辑 | 阅读全文(251) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-26 9:37
奥威Power-BI数据可视化分析在渠道分析的应用--渠道销售管理驾驶舱,需求概述:

  (1)中间部分通过地图展示全国渠道分布情况,通过数字仪表盘展示当期销售计划、实际销额、完成率总的情况
  (2)左边部分展示按渠道类别分析概况:渠道销额占比、计划完成情况、渠道排名
  (3)右边部分是趋势分析,包括本年各月份的趋势与上年同期对比的趋势,以及各月份的实际销额与计划对比
  (4)图表之间可联动,点击地图的任意一个省份,可联动其他图表,分析该省份渠道销售情况
 
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编辑 | 阅读全文(346) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-25 14:20
主要展示内容:奥威Power-BI旅游行业数据分析该报表从地域角度展示了旅游行业的旅游人数、方式、目的及消费情况,从人数、消费、人均俯瞰旅游总体概况。奥威Power-BI旅游行业数据分析报表结合了人数变动趋势图分析旅游人数的波动规律,同时使用占比图直观体现旅游方式、目的、形式等类型的构成情况.  亮点说明:  1、报表使用的公共筛选项,方便一键查看各年月、省份的数据  2、使用筛选项显示功能,在打开报表的同时会自动显示筛选项  3、使用了标签绑定筛选项的功能,在替换公共筛选项后,报表顶部的标签也会自动变化  4、根据系统生成的时间列生成相应的同比数据,结合趋势图达到直观对比效果
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编辑 | 阅读全文(2654) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-25 10:14
下面详细介绍奥威Power-BI电商运维BI解决方案中的购买行为分析方案:  (1)首先利用数字图展现了我们比较关注的指标,注册用户数、注册用户转化率、新用户平均支付金额、活跃用户数、购买用户数、重复购买率;  (2)通过中国地图展示购买用户分布情况,可以了解到各地区的购买用户具体数量,同时点击具体的省份可联动了解到购买用户性别分布以及购买用户年龄段分布;  (3)柱状图以时间日期为维度具体分别分析注册用户以及购买用户情况,面积图以时间日期为维度,分别分析活跃用户数以及购买用户数;  (4)RFM分析通过简表明细地显示出具体时间年月日里累计购买次数和累计支付金额,同时点击简表可联动购买支付明细具体了解到某一天中累计支付金额情况;  (5)报表使用的公共筛选项,方便一键查看各年月周的数据。……
编辑 | 阅读全文(2235) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-25 9:50
现在的酒店服务性越来越重要,入住者对酒店的服务要求越来越高。深入了解顾客的需求在如今精准营销的时代变得常见又必要。在一项调查中显示,超过半数的人几乎不会预订有差评的酒店。从这个细节可以知道,酒店经营已经再也不是可以粗放式的了,而是要进行酒店数据分析,转数据为有效的价值,增加更多的收益。
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编辑 | 阅读全文(254) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-24 13:51
展示内容:奥威Power-BI物流行业BI解决方案——全段兑现分析的报表对物流行业中的全段兑现率、运输兑现率、终端配送兑现率等进行了分析。通过数字图展示了全段兑现率、运输兑现率、终端配送兑现率三个指标,柱形图展示了始发城市的金额及单数情况。下面的三个简表分布对运输方式全段兑现和全段兑现率的优质路线的兑现率指标进行了明细的分析。

亮点说明:奥威Power-BI物流行业BI解决方案——业务增长分析的报表中使用了筛选、联动等功能,点击右上角的筛选,可对时间年和时间月进行筛选,查看对应时间的数据,点击始发城市的金额及单数情况的柱形图均可对两个简表进行联动,查看对应的运输方式全段兑现和全段兑现率的优质路线的数据,而且还可以通过点击运输方式联动到全段兑现率的优质路线,查看对应运输方式的数据。
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编辑 | 阅读全文(276) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-24 13:40
零售数据分析报表主要对店铺连带率以及核心指标进行分析,找出优秀的门店,看能否学习其优秀的经验 。
  1.首选左面是门店连带率以及相关核心指标的数值。
  2.右方分别为核心指标的历史趋势情况。

  操作说明:我们可以通过点击对应指标指标的标头进行排序。例如:连带率,进行排序。找出连带率最高的门店,通过点击门店行数据,进行联动,看相关指标的历史趋势情况,分析该门店历史指标情况,这个指标是一直那么高,还是最近才变高,相关其他指标的变化是否和连带率有关联规律性。
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编辑 | 阅读全文(2311) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-21 10:0
(1)首先展现了我们比较关注的指标,登录达成率、日均登录用户、日均注册用户、全站日均PV以及全站日均UV以及注册达成率;  (2)柱状图以时间周为维度具体分析用户周趋势、全站流量周趋势以及详情&支付PV周趋势;  (3)面积图以时间天为维度,分布分析登录用户日趋势、全站流量日趋势以及详情P&支付PV日趋势;  (4)单击用户周趋势、全站流量周趋势以及详情&支付PV周趋势均可联动其他图表看到具体某一周的情况,并且与旁边的全站流量周趋势、详情&支付PV周趋势进行共鸣,方便查看某一周的全站流量以及详情&支付情况。
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编辑 | 阅读全文(808) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-20 10:35
零售业已经不是传统观念上的卖东西。电商巨头马云提出“新零售”的概念之后,又有人大动作了。那这次又是哪位“大佬”呢?《财经》杂志日前发表了《第四次零售革命》的新观念,来自京东的刘强东,他称,未来,将袭来第四次零售革命,建立在零售大数据分析、云计算以及商业智能技术的基础上进行信息、商品和资金流动效率的升级。

  零售业公认的革命有三次:百货商店、连锁商店和超级市场。上世纪90年代开始的电商大潮虽然改变了零售业的很多方面,但还不能算作一次零售革命,这是因为电商对体验和成本效率的升级还不彻底。在体验方面,纯虚拟空间的展示有局限性;在成本效率方面,电商虽然可以砍掉层层分销的环节,但是履约成本并不低。

  第四次零售革命是建立在互联网电商基础上,又超越互联网的一次革命。

  过去20年互联网的普及为零售业数字化奠定了良好的基础,沉淀了大量数据。再加上近几年来计算能力的飞跃和智能算法的突破,为零售大数据分析的……
编辑 | 阅读全文(636) | 回复(0),bjourway 发表于 2017-7-19 13:28
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