Ecommerce Project

전자상거래 판매 대시보드

이 리포지토리에는 전자상거래 회사를 위해 Power BI에서 개발된 데이터 분석 및 시각화 프로젝트가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트의 목적은 연간(YTD) 판매에 대한 주요 통찰력을 제공하고 전략적 의사 결정을 지원하는 대화형 대시보드를 만드는 것입니다.

개요

프로젝트 특징

사용된 Power BI 기능

• 데이터 통합: Power BI를 MS SQL Server 및 플랫 파일에 연결했습니다.
• 데이터 모델링: 세 테이블 사이에 관계가 생성되었습니다.
• 데이터 정리: 파워 쿼리를 사용하여 데이터를 준비했습니다.
• 날짜 테이블: 시계열 분석을 위한 날짜 테이블을 생성했습니다.
• 시간 인텔리전스 함수: TOTALYTD , SAMEPERIODLASTYEAR 등과 같은 DAX 함수를 구현했습니다.
• 역동적이고 복잡한 KPI: 맞춤형 지표를 개발했습니다.
• 고급 DAX 쿼리: CALCULATE , SUMX , FILTER 등과 같은 함수를 사용했습니다.
• 조건부 서식: 추세를 강조하기 위해 동적 아이콘을 추가했습니다.
• 통찰력 생성: 분석 통찰력을 위한 차트와 시각적 자료를 만들었습니다.

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문제 설명

미국에 본사를 둔 한 전자상거래 회사는 YTD 판매 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위한 대시보드 개발을 요청했습니다. 클라이언트 요구 사항은 다음과 같습니다.

1. 주요 KPI:
   • YTD 매출, YTD 이익, YTD 판매 수량 및 YTD 이익 마진입니다.
   • 스파크라인을 사용한 추세 시각화를 통한 전년 대비(YoY) 성장.
2. 카테고리 분석:
   • 추세 아이콘이 포함된 고객 카테고리별 YTD 매출, PYTD 매출 및 전년 대비 성장입니다.
3. 지역 분석:
   • 주별, 지역별 판매실적입니다.
   • 가장 성과가 좋은 지역과 가장 나쁜 지역을 식별합니다.
4. 제품 분석:
   • YTD 매출 기준 상위 5개 및 하위 5개 제품입니다.
5. 배송 분석:
   • 배송 방법별 판매 비율입니다.

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스크린샷

KPI 배너

카테고리별 매출

지역별 매출

상하 제품

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도구 및 기술

• Power BI: 데이터 시각화용입니다.
• 파워 쿼리: 데이터 정리 및 변환용입니다.
• DAX(Data Analysis Expressions): 측정값 및 사용자 지정 계산을 생성하는 데 사용됩니다.
• SQL: MS SQL Server 데이터베이스에서 데이터를 추출합니다.

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프로젝트 구조

 ├── Dataset/
│   ├── sales_data.csv
│   ├── regions.xlsx
├── PowerBI_File/
│   ├── Ecommerce_Dashboard.pbix
├── README.md