1. 案例背景
近期集团营业情况不佳，8月集团毛利率整体出现下滑，但销售额却是增加的，增加了12.20%，分析师希望通过FineBI对历史数据进行多维度探索分析，找出集团毛利下滑的原因
2. 分析思路
我们可以按照MECE原则:“相互独立，完全穷尽”,对指标进行拆解,也就是通过结构化思维把复杂分解成多种单一因素。
思维方法:
1）拆解指标:从业务中得到对应的指标公式
毛利率=毛利额/销售额
销售额=销售单价*销售数量
毛利额=销售额-成本额
2）拆解影响因素，基于对业务的理解，找到影响对应指标的变量
时间
地区
产品
3. 实现步骤
视频课程链接指引：FineBI6.0基础入门第二课
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| 1. 数据准备 | |
| 在进行分析之前，我们需要对数据进行预处理。为此，我们建立了模型视图，为后续分析做好了准备。 | 点击学习 |
| 2. 销售&毛利额&毛利率环比分析 | |
| 为了能同时比较数据大小，又可以查看数据变化趋势，可以组合柱形图和折线图进行呈现。 | 点击学习 |
| 3. 区域门店分析&商品象限分析 | |
| 为了进行数据可视化分析，我们制作了区域地图和商品象限分布图。 | 点击学习 |
| 4. 异常订单监控 | |
| 在观察表格数据时，很难准确发现问题的严重性，因此我们可以对数据进行标记，以突出问题并使其更加显眼。 | 点击学习 |
| 5. 仪表板布局&美化 | |
关于仪表板内的组件制作完成后，我们需要对仪表板的整体，进行布局，丰富内容，整体美化，完成一张仪表板的制作。 | |
4. 已完成报告预览
5. 分析结果复盘
毛利额下滑分析
1）通过「毛利额分析」得出：7、8月份毛利额下降，且8月下降趋势明显，需要及时采取措施。
2）点击年月，筛选出8月的数据；通过「毛利率分析」（点击毛利率栏表头设置升序，点击表内第一列数据下钻。）得出：发现「湖南省>长沙市>梅溪湖店毛利异常--零食品类德芙巧克力」导致毛利异常问题。
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