1 项目介绍

整个项目实现过程，包括dashboard指标需求分析，数据统计计算，powerbi报表开发。

分析成果：

1.1数据来源某生产销售商日常销售数据。此项目所需数据存放在mysql，订单明细表、每日新增用户表两张表中，同时需要关联日期维度表。

2 项目实现

2.1 需求分析通过对销售数据监控，获取最新的商品销售情况、销售趋势、产品及区域分布情况，通过dashboard展示，方便公司数据查询，以及策略制定。现对项目需求进行拆解，搭建指标体系。

2.2 数据加工

2.21 源表解析

订单明细表（ods_sales_orders），包含字段如下

订单明细表（ods_sales_orders），包含字段  

每日新增用户表（ods_customer），包含字段（同历史表）

日期维度表（dim_date_df），包含字段

2.2.2 脚本开发

使用python连接mysql数据库，开发相应脚本，计算各字段。

脚本一（用户订单聚合脚本）：读取订单明细表，新增用户表，日期维度表，生成用户订单表（dw_customer_order）

1.提取订单主键/订单日期/客户编号/产品名/产品子类/产品类别/产品单价/所在区域/所在省份/所在城市

2.形成按照 订单日期/产品名/产品子类/产品类别/所在区域/所在省份/所在城市的逐级聚合表，获得订单总量/客户总量/销售总金额

3.转化订单日期为字符型格式，获取当日日期维度

4.数据存入聚合表（dw_customer_order）

脚本二（计算每日总量及环比）：读取ods_sales_orders(订单明细表)，dim_date_df日期维度表，生成每日环比表

1.根据create_date聚合,求总销量/订单量/客户数/客单价

2.读取销售目标，与上表聚合

3.计算每日环比数据4.输入存入每日环比表

脚本三（计算同比数据）：生成dw_amount_diff日期维度同比表(按当天/昨天/当月/当季/当年计算同比）

1.求当前日期维度下，各阶段的销售额，订单数，客单价

2.取出当前日期维度下的去年对应日期列表，求对应各阶段的销售额，订单数，客单价

3.计算各日期维度下总金额/订单量/客单价同比值

4.数据存入日期维度同比表

脚本四（计算客户分布）：生成客户年龄分布表，性别分布表，婚姻状态表，年收入表（按新增/历史计算）

1.读取每日新增用户表，历史用户表，分别求年龄分布，性别分布，婚姻状态，年收入分布

2.数据存入各表

2.3 报表开发

2.3.1 报表设计

报表包括数据概览，趋势分析，销售详情，客户分布4各主题页。

数据概览页按时间维度分今日、昨日、本月、本季度4个子页。

趋势分析页按时间维度分21内趋势1个子页。

销售详情页按产品、地区维度分2个子页。

客户分布页按新增、历史分2个子页。