商品別データ 見える化(エクセル編)

商品別データ 見える化(エクセル編)

商品別データの期間は2年以上の長期が望ましいです。取り扱いSKUが数千になる店舗はABC分析等であらかじめSKUを絞り込んだ方がよさそうです。

データ
日別商品別データ

データ期間=2020年4月1日~2020年7月31日
行数=約36万行

 曜日別特売とか、曜日別おすすめ品のような販促を行っている店舗が多いと思います。
 商品別データを編集するときは「曜日」と「週」のディメンションを作成すると分析の幅がひろがります。

編集・分析例
売価と売上数量

商品の売価と売上数量の関係について。価格の上昇と売上数量の減少には相関がありそうです。

<軸>
日付の日
<系列>

<メジャー>
売上数量 (合計)、売価 (売上高÷数量)、近似曲線
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


売価と売上数量

売価150円のとき50個売れる、売上高は7,500円。売価100円のとき100個売れる、売上高は10,000円。

<軸>
売上数量、売価
<系列>
日付の日
<グラフ>
散布図


売価と売上数量

一定の間隔で売価を下げている。売上数量は夏へ向けて増加している。

<軸>
日付の日
<系列>

<メジャー>
売上数量 (合計)、売価 (売上高÷数量)、近似曲線
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


売価と売上数量

火曜日と金曜日に売価を下げている。売上数量もこれら曜日が多い。水曜日に売価を下げても売上数量は増加しない。

<軸>
日付の日、曜日
<系列>

<メジャー>
売上数量 (合計)、売価 (売上高÷数量)
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


売価と売上数量

日付の週で集計するとR2値が高くなる。この商品の動向は週別の分析がよいみたい。

<軸>
日付の週
<系列>

<メジャー>
売上数量 (合計)、近似曲線
<グラフ>
縦棒


商品と売上数量

バスケット分析の値が高い2品、連動しているように見える。

<軸>
日付の曜日
<系列>
商品名
<メジャー>
売上数量 (合計)
<グラフ>
折線

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