区域零售经营情况难掌握?如果把报表做成这样呢?

各个区域的零售经营情况都各有各的变化，决策层很难及时掌握各区的经营情况。毕竟涉及的零售数据分析指标多、需要动用的数据量也很大，再加上数据分析内容多，往往需要花费大量时间去整理数据、做数据分析，制作多份数据分析报表。但如果换成BI数据可视化工具来做呢？

下图是奥威BI分享出来的一张零售门店经理驾驶舱，综合采用了筛选、联动、智能钻取功能，又运用了选项卡容器，合理安排数据可视化图表，丰富报表内容。这是一张典型的BI数据可视化分析报表，只凭这一张报表，决策层就能快速掌握各区域在不同时间段内的经营情况，了解各关键指标以及销售趋势等决策所需信息。



智能分析功能：丰富报表内容、展开多维立体数据分析

筛选功能：主要起到筛选区域、时间的作用，使得浏览者能够及时针对不同区域、时间段内的数据展开分析，掌握数据分析指标、趋势、占比等数据信息。

联动：可立即联合多张图表围绕同一组数据展开分析，便于浏览者更加直快速地掌握相关数据信息。截图中的BI数据可视化分析报表中，品类结构就和商品TOP10、近30天/12个月销售分析、各时段销售情况建立了联动分析联系，当浏览者单击品类结构中任一品类商品，其他图表将立即就该品类商品的销售数据展开分析。

智能钻取：商品TOP10主题的图表就使用了智能钻取功能。当浏览者双击该图表中的任一类商品，将立即汇聚该类商品相关的所有数据分析报表、数据明细供浏览者自行决定具体的分析方向。

智能分析功能的运用，提升了整张报表的数据信息量，利于更加多维立体地分析展示区域销售情况，为零售经营决策提供详尽的数据信息。

数据可视化图表：降低数据阅读难度

不管分析地多快、多详细，如果不能让浏览者迅速看懂依旧会功亏一篑，发挥不了智能零售数据化对决策的辅助作用。截图中的BI零售数据分析驾驶舱综合采用了多值KPI来展现数据分析指标，用扇形图、折线图等多种数据可视化图表来呈现占比、趋势等内容。图形化，更易懂！

使用BI数据可视化分析工具来做零售数据分析，就是小小一张零售数据分析报表也可以直观地呈现各个区域的零售经营情况，为决策提供丰富的零售数据信息。再不用担心区域零售数据分析指标、内容过多，一张报表放不下、展不开，也不用担心无法及时分析各区域数据、看懂复杂的区域销售经营情况。