了解零售數據分析的架構
零售數據分析架構了解
本內容只介紹零售數據分析設計的一些參考圖。以便於我們了解使用微軟提供的office系列組件工具，以及需要的內容架構的組織。你可以有選擇的看看。
特別說明：從第四個圖開始，後面的圖為本人原創，引用請註明出處。
1、第一個圖，比較高大上，我們需要的Power BI位於中間位置。這是國外牛人製作的一個BI架構了解圖。有點像電子線路板圖，個人比較喜歡。
2、第二圖，是微軟官方對於Power BI Desktop（桌面免費版）的架構介紹。它涵蓋了數據分析的三個步驟：獲取數據，分析數據、呈現數據。
3、這第三個圖，也有點高大上，拿出來分享一下，是想說明：使用Power BI建模分析具有很大的介面外掛、模型複製、靈活部署等特點。
4、下面這個圖是本人在2009年時做的，當時想用Excel做點系統性的東西。然而，這麼多年過去了，還是沒有完成。當然，這個圖需要更新了，先放這裡，說明數據是可以有很大用途的，最高可參與戰略決策。可能吧，夢想還是要有的，萬一實現了呢？
5、下圖是本人在QQ專題群（Power BI 非官方:490799485）里分享的一個圖。旨在以超市數據為案例，說明數據分析的一個基本過程。表述上可能不是很正確。
6、直到2010年，無意中接觸到Power pivot（那時是一個插件），結合著學了點簡單的建模，覺得：「一切似乎又皆有可能」了。於是著手架構、系統性研究超市數據分析的那些事兒。
（1）下圖是當時設置的一個架構表。還沒最後修改好，需要參考現在的系統製作（當時這種綜合性的架構思路圖表，花去了我大量的時間。苦逼的分析，雖然沒能帶給我什麼，但卻給了我至今引以參考的源泉）。本表包括超市中分析里常用的決策管理類、商品管理類、綜合類三大類共60多個關聯圖表。
（2）這是配合上圖架構表設置的的架構總圖。（有需要該圖高清版的，請後台留言索取）。
7、任何行業的數據分析，都必須要深度地理解該行業中關鍵的度量指標。也就是說，再厲害的分析人員，如果沒有業務流程的沉澱，無法做好數據分析。就像廚師有了一大堆材料，卻不知道客人的口味，也是「愛莫能助」，無可奈何。因為數據分析其實就是設置：「維度」及「度量」然後展示出來的過程。
下圖是超市中常用業務場景及部分維度、度量設計規劃圖。實際上，不需要刻意去製作這個圖，只要做個大致的梳理就行。
（1）分析常用度量指標（只為部分量化值，實際業務場景會不一樣）
（2）建模依據的維度參考（維度從哪些表取出？以及是否滿足業務分析？），設計匯流排矩型表（其實就是了解一下維度之間的關係）
注意。這裡每一縱向列代表一個表，其中每一行代表該表包括的列（欄位維度）
8、通過以上架構思考，就業務需求，構建不同的數據模型，來分析不同的業務場景。
略舉幾個業務流程系統：
（1）比如商品報貨系統（能夠實現自動化報貨的後台軟體都是高
大上的系統，但靈活性不高）。
首先是一個簡單的標準型訂貨系統：這裡不涉及這些系統的製作。
這個通用型系統很簡單，訂貨主要依據預估銷量、現有庫存（其中預估銷售在內部已設計好計算公式）。將需要的銷售數據、商品信息、門店報貨等數據導入，則自動生成該表，再人工修改即可。
其實結果只是求得一個預估銷量，知道了未來20天的銷售量，當然就知道該定多少貨了。先走好這一步，就能滿足很多中小型企業的訂貨需求了。高大上的訂貨系統，無非是參數條件多，更準確、科學些。
當然，專業加強版的報貨系統，考慮的參數會很多，這裡從略。後面有機會將分享製作流程。該系統結合了目前常見後台系統的訂貨作業流程，以及一些大賣場採用的參數係數（比如以前知道52周銷售趨勢係數、ABC係數、日均銷售係數、新品及季節係數等等關鍵因數，只是沒法實現所有係數同時作用於預估銷量，更無法自動化。）
動態商品配置系統
當然應該配備製作的說明書，方便更新以及回顧總結。
下圖展示的是本系統的製作說明的前言部分。
（3）這裡重點提示一下：系統之間並不是孤立的，表之間、度量之間也可以相互引用（需要預先導入度量值所在的表），比如，前面的商品配置表用到的主要度量：【必需品】等，就是從另一個系統《商品屬性分析表》里導入數據到新的數據模型參與計算得出的結果。
下面我們簡單展示一下，《商品屬性分析》所用到的主要度量值（已在內部設置好計算的前提下）。
依據上表中的度量值結果（紅框部分），進一步生成下圖所示的 A、B 標示的度量，其中的【選品依據】度量就是我們前面系統用到的。那麼，同樣這裡的 B 部分的度量還可以用於庫存管理系統等。
本圖例，是通過PowerQery將上圖所在表處理後載入為Excel表獲得。不了解Powerqurey的這裡可以略過。
9、用於決策分析（例如綜合各個系統度量）。這個話題容後再聊。它涉及預警、預測、計劃、綜合決策等，多以綜合多維度多度量的決策樹、管理儀錶盤、即時呈現為特點。
就到這裡。下一個主題見。
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