一、项目背景介绍
餐饮业是一个快消行业，讲究一个“快”字，因此对于数据KPI指标的实时监控对于企业极其重要，那么用于商业指标监控的分析仪正好符合企业的需求，我们这里不介绍分析仪是什么了，直接通过一个餐饮业数据分析的实例来了解一下：
我们大概介绍一下这里各个组成部分：
1.左边当前日期下面是一个切片器，是给企业交互性体验按钮，可以选择查看五个店的每日经营情况。
2.左中是餐饮业的一些KPI指标；
3.左下为店时段销售情况图，展现当日店铺不同时段的销售情况
4.右上是累计月目标达成情况，来反映从月初截止到当日的累计情况与月销售目标值的占比情况；
5.右中和右下为菜品销售明细以及可视化展示，反映不同类别菜品相互间在销售金额以及销售数量上的占比情况；
我们的原始数据由“单号详细”、“店面情况”、“各店铺7月销售任务”、“点菜明细”以及“历史店汇总金额”五个表构成；其中“单号详细”记录当日各店铺每单消费情况，“店面情况”记录每家分店的大致情况，“各店铺7月销售任务” 记录每家分店7月份的业务指标，“点菜明细”记录每张缴费单的详细点菜信息，“历史店汇总金额”案例中由各店的环比日期金额与同比日期金额构成。
二、项目分析思路：
1.根据项目要求，明确分析目标：即全面了解各店铺在每日的经营状况，这体现在各KPI指标上，故我们的出发点就是如何根据原始数据算出各KPI值；
2.处理数据；
3.制作分析仪各组成部分，可视化分析；
4.制作分析仪。
三、项目实操：
第一部分：各KPI计算原理（以下都是以各店每日为单位）
1.实收额：通过各店每日的“单汇总金额”汇总得来；
2.折扣额：通过各店每日的“单汇总金额”*“会员折扣”，然后汇总得来；
3.折扣率：折扣额/实收额；
4.总台数：店面情况表里“总台数”
5.翻台率：当日店铺每张桌子被使用的平均次数（桌子总使用次数/总台数、案例中桌子总使用次数等于缴费单个数，翻台率小于6为不好大于7为好）
6.开台数：店铺实际运营台数（案例中所有桌子全部运营所以台数=开台数）
7.客流量：当日店铺总来店人数
8.人均消费：当日到店每个人的平均消费金额（销售总额/客流量）
9.单均消费：当日店铺所有缴费单的平均金额
10.座位数：店铺实际拥有座位的数量（总座位数 = 二人台数*2 + 三人台数*3 + 四人及以上台数*6）
11.上座率：当日店铺每个座位被使用的平均次数（客流量/座位数后取整，案例中上座率小于5为不好大于6为好）
12.环比：当日实收与上月同日实收的比
13.同比：当日实收与去年同日实收的比
第二部分：数据处理
一、导入原始数据到Power Query：选择”加载到”选项，勾选”表”选项，确认；
二、修改各表表明，为了方便操作；
三、复制“点菜明细”表创建“单汇总金额”表
四、复制“单号详细”表创建“店汇总信息”表
五、针对各个表进行处理：
“单汇总金额”表：1. 只保留单号及消费金额字段；2. 使用“分组依据”按照单号对消费金额进行汇总（对重复单号进行排重处理）
“单号详细”表：1. 使用“单号”字段横向合并单汇总金额表；2.将“单汇总金额”表中的“单汇总金额”字段展开（为“单号详细”表添加金额信息；3. 添加“折扣额”字段(折扣额 = 单汇总金额 * 会员折扣)；4. 更改“付费时间”字段为小时：分：秒格式的时间格式字段
“店面情况”表：1.添加“总座位数”字段（总座位数 = 二人台数*2 + 三人台数*3 + 四人及以上台数*6）总台数——分台率，总座位数——上座率
“点菜明细”表：1. 用“单号”字段合并“单号详细”表；2. 将“单号详细”表中的“店名”字段进行展开（为之后在Power Pivot里创建与店面情况表的链接时用）3.将“店名”字段置为首列
“店汇总信息”表：1. 使用“单号”字段横向合并“单汇总金额”表（第一步的伏笔）；2. 将“单汇总金额”表中的“单汇总金额”字段展开（添加金额列）；3. 添加“折扣额”字段（折扣额 = 单汇总金额 * 会员折扣）；4. 删除“会员折扣”、“单号”、“付费时间”以及“日期”字段；5.使用分组依据功能对“店名”字段进行汇总（选择高级功能，一次性汇总）（桌号是序号，使用计数）；6. 添加“单均消费”字段（单均消费 = 店汇总金额 / 桌数）；7. 为“单均消费”字段取；8. 添加“人均消费”字段（单均消费 = 店汇总金额 / 来店人数）；9. 为“人均消费”字段先上舍；10. 使用“店名”字段横向合并“店面情况”表；11. 将“店面情况”表中的“总台数”以及“总座位数”字段展开；12. 添加“翻台率”字段（翻台率 = 桌数 / 总台数）；13. 为“翻台率”字段取整；14. 添加“上座率”字段（上座率 = 来店人数 / 总座位数）；15. 为“上座率”字段取整；16.将“桌数”字段改名为“单数”（一桌是由一人缴费）；17. 添加“折扣率”字段（折扣率 = 折扣总金额 / 店汇总金额）
三、制作分析仪部件：将PowerQuery中所有表加载到Power Pivot数据模型
数据透视表：
1. 使用“店汇总信息”生成各店关键指标的数据透视表（用来生成各关键指标）
2. 使用“历史店汇总金额”表生成各店同环比历史金额的数据透视表（用来生成同环比指标）
3. 使用“店汇总信息”表生成的店名数据透视表（用来联接店名筛选用切片器以及“数据透视表”工作表A1单元格）
4. 使用“点菜明细”表生成的各菜品销售加总及计数的数据透视表（与店铺筛选切片器相连，用来生成各店铺菜品销售额情况的占比分析图表）
5. 使用“单号详细”表生成的当前日期数据透视表（用来显示当日日期）
6. 使用“各店铺7月销售任务”表生成的各店铺销售任务汇总金额的数据透视表（用来做累计月销售额占比分析）
数据透视图：
1. 使用“单号详细”表生成的不同时段销售额柱形图（与店铺筛选用切片器相联），注意利用分组将时间分段；
2. 使用“点菜明细”表生成的各菜品消费金额占比饼图（与店铺筛选用切片器相联）
3. 使用“点菜明细”表生成的各菜品消费数量占比饼图（与店铺筛选用切片器相联）
关键指标区域：
月累计达成率仪表盘：
四、制作分析仪：
1.把第三步完成的部分，全部以《链接粘贴》的方式到新表；
2.制作关于“店名”的切片器，在Power Pivot中以店名为关键字段联接“单号详细”（主表）、“店汇总信息”（附表）以及“点菜明细”（主表）三表，目的是让仪表盘中的店铺筛选切片器可以控制来自三表的数据透视图表。
