悠悠202

2020-06-29   阅读量: 783

Power BI

Power BI第5天:餐饮案例

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【背景】

行业特点:快速响应、典型的快消行业,没发现问题很容易失去客户,利润低且竞争激烈。

3张表如下

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【KPI指标】

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翻台率和上座率:表明桌椅布局是否合理,是否满足客户群体用餐习惯。

人均消费和单均消费:表明成本、利润空间和客群定位情况。


【PQ操作要点】
1. 为各个表补充缺失信息

a.单号详细:每单的消费金额以及折扣额

b.店面情况: 总座位数的信息 总座位数=二人台*2+三人台*3+四人及以上*6

c.点菜明细:店名

2. 生成每家店对应的各个关键指标值的新查询

a. 先把能汇总的指标汇总
b. 再连接获取总桌数和总座位数信息
c. 最后计算剩下的指标


思考: 为什么需要在PQ里汇总出每家店的关键指标值,而不是在PP里用DAX表达式创建指标值的汇总计算规则?

回答:翻台率=总单数/总台数,上座率=总人数/总座位数,分子和分母分别来自单号详细(多表)和店面情况(一表),要避免一表出度量故不用DAX表达式创建指标。一般情况优先PP汇总度量值,然后才是PQ。

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【表关系建模】

店名切片器作为维度应该出自一表(各店指标汇总),点菜明细与单号详细分别与一表连接,这两表间不能连接避免交叉。

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【可视化】

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