異常注文モニタリング

本文では、異常な注文をさらに特定し、[データ解釈]を利用し、直接的に問題を明らかにします。

1.粗利率のトレンド分析

前文の分析から、8月の日野町日野湖店における「ダブ(Dove)チョコレート」の売上データに異常があることが判明しました。

もとのフィルタ条件を維持し、商品名が「ダブ(Dove)チョコレート」のデータをさらにフィルタリングし、粗利率のトレンドグラフを作成します。

2018年8月17日、日野町日野湖店でのダブ(Dove)チョコレートの販売データに異常が見られました。

2.注文明細

次に、商品注文明細表を作成し、どの注文に問題があるかをさらに分析します。

指標を最適化することができます。粗利益額が0未満の場合は赤色で表示し、アイコンは下向きの矢印にします。0以上の場合は緑色で表示し、アイコンは上向きの矢印にします。

さらに、明細表に対して詳細なフィルタリングを行うことが可能です。

3.ダッシュボードの追加および連動の設定

次に、ダッシュボードを作成し、作成したコンポーネントをダッシュボードに追加し、コンポーネントの連動設定を行います。

4.データ説明を利用して問題を発見

グラフを使用して探索分析を行うだけでなく、データ説明機能を使用して自動ドリルダウン分析を行うこともできます。

「異常注文モニタリング」の説明が完了した後、次の記事では「ダッシュボードのレイアウトと美化」について紹介します。