一.ケースの背景
あなたはXXチェーンスーパーのデータアナリストだと仮定します。マネージャーは、8月の販売報告書を作成するように求めています：
① 今後の商品仕入れについて予測を立てること；
② また、粗利益の減少原因を分析すること。
・データをアップロード：スーパーの販売明細表.zip
・処理されたデータのオーバービュー：
二.分析の考え方
① 今後の商品仕入れについて予測を立てること。
8月のスーパーの商品売上高を観察することができます。商品の売上高を通じて、人気商品を特定し、仕入れ数量を増やして商品在庫を確保することができます。
さらに、異なる種類の商品売上高を比較することで、人気商品の種類を見つけ出し、商品種類を拡充することができます。
② 粗利益の減少原因を分析すること。
まず、異なる月の粗利益とその変動状況を確認し、粗利益の減少の具体的な状況を把握できます。
次に、商品の粗利益に関する詳細情報を取得します。8月に粗利益が低い地域を階層的に掘り下げて、具体的にどの地域、どの店舗のどの商品に問題があるのかを明らかにします。
三.実現ステップ
1.分析テーマを作成し、データを追加する | |
ユーザがこのドキュメントを読めば、データ分析の第一歩を踏み出し、分析テーマの作成方法やデータをFineBIへのデータアップロード方法を大まかに理解できるようになります。 | クリックして学ぶ |
2.データ編集で分析する | |
多くの場合、収集した生データはそのままでは分析に利用できません。分析前にデータの前処理を行うことで、データ分析の品質を向上させ、分析結果の正確性と信頼性を確保できます。 | クリックして学ぶ |
3.テーブルで分析する | |
FineBIは、顧客のためにデータの多次元分析を実現し、テーブルを通じてデータの調整や処理を行い、データ表示のニーズにより適合させることができます。 | クリックして学ぶ |
4.チャートで分析する | |
データをテーブルだけで見ると、計算結果から有効な情報を読み取るのが難しい場合があります。そのため、チャート作成を学び、可視化分析のスキルを習得することが必要です。 | クリックして学ぶ |
5.分析結果を公開する | |
分析結果はデータ、Excel、コンポーネント、ダッシュボード、または分析テーマ全体などの形式で他の人と共有できます。また、分析テーマを他の人と共有し、共同作業で分析を行うことも可能です。 | クリックして学ぶ |
6.コンポーネントのインタラクションを追加 | |
実際の業務は複雑なことが多く、1つのコンポーネントの計算結果だけでは分析結論を支えるのが難しい場合があります。重要な情報を取得するために、複数のコンポーネントの協力が必要になることがあります。 | クリックして学ぶ |
7.ダッシュボードのレイアウトを美化 | |
ダッシュボード内のコンポーネントがすべて作成されたら、全体のレイアウトを調整し、内容を追加して美化することで、ダッシュボードの作成を完了できます。 | クリックして学ぶ |
四.完成されたレポートのプレビュー
ダッシュボードを見れば、分析結果を得ることができます。
五.分析結果のレビュー
① 今後の商品仕入れについて予測を立てる
分析のアプローチ：売上高の分析
1.「売上高トップ10の商品」からの結論：「生理用ナプキン 多い日の昼用 羽つき(16コ入)」と「多機能スタイル物干し」は常に売れている商品であり、十分な在庫を確保する必要があります。
2.「異なる種類の商品の売上高とその割合」からの結論：「スナック・お菓子」と「日用品」の在庫を確保し、対応する商品種類を増やす必要があります。
② また、粗利益の減少原因を分析すること
1.「粗利益分析」によって、7月と8月の粗利益が減少し、特に8月は減少傾向が顕著であるため、早急に対策を講じる必要があることがわかります。
2.フィルタコンポーネントの[年月]から2020年8月のデータを絞り込みます。「粗利率の分析」コンポーネントで、「粗利率」フィールド横のアイコンをクリックして昇順に設定します。並び替えが完了した後、テーブルの第1列のアイコンをクリックしてドリルダウンします。これによって、「秋田県>鹿角市>鹿角店の粗利益異常——多機能スタイル物干し」の販売データに異常があり、粗利益に異常が生じていることが分かります。
