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主要是想获得更多麦豆把两个中级都考了。
仪表盘完成的不错呢，不过有个小遗憾，因为您没有满足任务规则，没有提供案例基本信息、使用场景等内容，也没有进行自助分析或报表制作，所以这次只能给你 200 麦豆作为奖励啦。后续有更多的案例分享，欢迎继续参加。 关于您的建议我们也收到了呢，会及时反馈跟进的。目前，我们的 V11 版本已经进行了一系列优化改进，我们诚挚地邀请您前往 demo 体验中心https://demo.smartbi.com.cn/smartbi/vision/index.jsp进行体验，以便更直观地了解产品的优化成果，若您后续还有具体的建议或意见，欢迎随时与我们联系。同时，建议您后续更多地使用 Smartbi 平台进行实际操作，通过实践深入探索平台功能，解锁更多惊喜~
忘记加上了。这是内容： 服装零售公司提供了全国十座城市下64家店铺的销售数据。要求从人、货、场三个维度对销售情况进行数据分析和可视化报告。根据现有数据从人、货、场三个维度对销售情况进行梳理，形成分析框架，再根据分析框架进行数据分析。要探究客户特征、产品类别与价格、销售地区与渠道等因素对销售额、销售量等指标的影响，再通过联动设置就可以精准匹配出不同城市不同门店客户购买情况及产品销售情况。同时重点关注各维度下销售表现最好与最差的类别特征，就不同的销售表现作出简要说明及后续改进意见。 思维导图： 分析：一、某服装零售公司总销售金额354.41万、总销售成本187.85万、总毛利率47%； 公式：毛利率=(SUM_AGG(销售金额)-SUM_AGG(销售成本))/SUM_AGG(销售金额) 二、通过图表发现深圳为销售额最高的城市同时也是销售成本最高的城市； 三、毛利率最高的城市为南京51.74%，毛利率最高的店铺为武汉50号56.11%。 根据不同门店毛利率进行精准匹配 以武汉50号门店为例：该门店以线上销售为主，销售金额主要是21-24岁在工作日的购买力较强：30-34岁之间订单量多，该店铺利润率较高主要原因是由于门店的袜子、裙子及配件的利润率。 消费渠道： 客户购买渠道更偏向于线下，深圳为线下购买力最旺盛的城市，女性为主要购买人群。 消费人群： 1、年龄段30-40岁之间为线下订单量最大的年龄段 2、25-29岁之间消费金额占比较高 3.20-24、25-29、30-34、35-39为购买力的主力军 4、波士顿矩阵图反映消费频率及客单价精准定位消费人群年龄段 公式：客单价=sum_agg(销售金额)/count_agg(客户年龄) 消费时间段： 1、工作日订单销量高于周末。 2、25-29、30-34年龄段工作日销售金额较高。 3、工作日女性消费金额高于男性。 1、T恤为各城市、各年龄段及各渠道销量最好的商品。 2、通过帕累托分析综合展现产品类别销售情况。按照 0-80% A类 80%-90% B类 90%-100% C类 进行划分 A类产品类别：占总销售金额的80%T恤、当季新品、配件、毛衣 B类产品类别：占总销售金额的10%牛仔裤 C类产品类别：占总销售金额的10%裙子、袜子、运动、短裤。 结论 短裤、运动、袜子及裙子累计销售金额占比最大，属于高售价品类：袜子及配件属于利润率最高产品。毛衣属于成本较高，利润率较低的商品建议进行组合销售，保证商品销量的同时提高利润。 打开链接即可查看，通过最下边的栏目可以切换报表组件和仪表板。 https://pcdemo.finebi.com/webroot/decision/link/VFKH
好的，谢谢 我会继续在这里分享更多的我的制作案例
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