Power BI как мощный инструмент бизнес-аналитики

By in
27
Power BI как мощный инструмент бизнес-аналитики

Для бизнес-аналитики существует множество готовых решений: Qlik Sense, Tableau, Roistat, Yandex DataLens, Klipfolio и другие. И немало компаний разрабатывают, внедряют и используют собственные системы для ведения аналитики. Однако средств на собственный сервис может не хватать. Тут выручают как раз готовые BI-решения, которые имеют бесплатные пробные версии. Одним из таких решений является Power BI – система бизнес-аналитики от компании Microsoft.  Хотя с момента выпуска Power BI не прошло и 5 лет, этот сервис за счет постоянных обновлений стал одним из самых популярных и и продвинутых решений в области бизнес-аналитики. 

Рассмотрим подробнее организацию работы с Power BI.

Регистрация аккаунта для Power BI

Бесплатная версия Power BI называется Power BI Desktop. Скачать ее можно с официального сайта разработчика – компании Microsoft. При первом запуске в Power BI требуется регистрация аккаунта, причем с помощью рабочей почты. Почты под доменами yandex.ru, gmail.com, mail.ru и многими другими воспринимаются Power BI как личная почта, даже если она используется для переписки вне или внутри компании. К примеру, почта ivanov@admarket.pro – рабочая, а ivanov@yandex.ru – личная. Таким образом, для регистрации в Power BI нужно иметь рабочий почтовый ящик. Если же его нет, то нужно завести почту на одном из новостных сайтов, таких как 74.ru, ngs.ru, nn.ru. Это сработает – проверено на личном опыте для ngs.ru.

Начало работы в PowerBI

После прохождения регистрации открывается окно, куда можно вставлять данные. Собственно, самая первая операция в Power BI – это ввод или импорт данных. Для ввода данных нужно нажать кнопку “Введите данные”, а для их импорта – кнопку “Получить данные”. В Power BI можно получить данные из:

  • Файлов с расширениями .xls, .xlsx (Excel), .pdf, текстовых файлов (.csv, .txt)
  • Баз данных (MySQL, Access, SQL Server и др.)
  • Веб-сервисов: Google Analytics, Facebook, Adobe Analytics и др.

После импорта данные в Power BI без обработки будут выглядеть так, как это показано на рисунке ниже:

Исходные данные после импорта в Power BI

На фото выше показано, как продавались 2 схожих десерта: мороженое (1) и сорбет (2) в 2 разных магазинах в понедельник (день 1) и среду (день 3). Цена 1 – это та цена, которую покупатели отдавали за десерт в магазине 1, цена 2 – в магазине 2. Наконец, в последнем столбце показано, сколько именно покупателей купило десерт.

А теперь попробуем с помощью Power BI визуализировать эти данные и сделать из них соответствующие выводы.

Поможем начать работу с PowerBI

Пример 1: диаграмма дерева

Для того чтобы определить наиболее популярные вкусы и виды десертов, построим диаграмму дерева (Визуализации -> Диаграмма дерева, в поле “Значения” – данные из столбца “Количество покупателей”, в поле “Группа” – разные вкусы десертов). Получается такая картинка:

О вкусах не спорят, или диаграмма дерева в Power BI

Из этой диаграммы можно сделать следующий вывод: наиболее популярными товарами стали клюквенное и грушевое мороженое, а также вишневый сорбет, а наименее популярным был яблочный сорбет. Зная это, можно перераспределить закупки товаров в дальнейшем, приобретая большее количество популярных продуктов.

Пример 2: каскадная диаграмма

Каскадная диаграмма хороша для того, чтобы увидеть, какой вклад вносят в общую сумму отдельные элементы. Если просуммировать все цены за десерты (без учета расходов), то мы получим выручку. Построив диаграмму (Визуализации -> Каскадная диаграмма, Категория – День, ось Y – Цена 2), легко станет видно, что больший вклад в общую выручку от продажи десертов по ценам, указанным в столбце “Цена 2”, вносит первый день (понедельник):

Распределение выручки по цене 2 в зависимости от дня: каскадная диаграмма в Power BI

Пример 3: воронка

Диаграмма-воронка строится так: Визуализации -> Воронка. В примере на фото ниже видно, как связаны Цена 2 и вкус десерта:

Пример создания воронки в Power BI

Из воронки следует, что самые высокие цены были у персикового сорбета и 2 видов мороженого – клубничного и клюквенного. При этом большой популярностью среди этих десертов пользуется только клюквенное мороженое (смотрим пример 1). Исходя из этого, можно для увеличения продаж попробовать снизить цены на сорбет и клубничное мороженое и поднять таким образом их привлекательность для покупки.

Пример 4: кольцевой график

Если построить кольцевой график: Визуализации -> Кольцевой график, в значениях – выручка по ценам 1 и 2, то станет видно, что большую прибыль приносит магазин 1 (выручка по цене 1), чем магазин 2 (выручка по цене 2):

Выручка от продаж по цене 2 - темный сегмент кольца (черный), от продаж по цене 1 - светлый (бирюзовый)

Как сделать отчет в Power BI

Теперь, после рассмотрения графиков по отдельности мы можем соединить их в одной области – той, на которую по умолчанию и добавляются графики. Совокупность диаграмм и графиков в области “Отчет” – это и есть отчет в Power BI:

Пример готового отчета в Power BI

Подводя итоги, стоит добавить, что сами по себе отчеты в Power BI не привлекут клиентов и не поднимут продажи. Но они могут подсказать, в каком двигаться направлении: где стоит поднять или снизить цены, каких товаров можно закупать больше или меньше. А после пробной работы с Power BI по материалам этой и еще одной нашей статьи Вы сможете решить, подходит ли это решение для бизнес-аналитики именно Вашей компании.

Удачного начала работы с Power BI!

54321
(0 votes. Average 0 of 5)
Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *