Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 (2)

이 글은 24.03.01에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다.

 

 

Project 6. 유통 SCM 데이터 분석

지난 시간에 이어서...

Power BI 대시보드 제작

고객 판매 데이터 대시보드

해당 대시보드에 들어갈 내용들을 하나하나 시각화 개체로 생성해 보자.

가장 많이 판 날은?

• 분해 트리
  사용자가 분석해보고 싶은 대상을 특정 기준에 맞춰서 tree 모양으로 분해할 수 있게 하는 시각화 개체.

예시를 들어보자.
총 Sales Quantity를 날짜별로 분해해 보고 싶다. 우선, 필드에 분석 대상과 분석 기준 역할을 할 데이터를 올린다. 그리고 + 아이콘을 누르면 아래와 같이 어떻게 데이터를 분할할 지를 선택할 수 있다.

높은 값 기준으로 쭉쭉쭉 분할 해 나가 보면 다음과 같은 tree 구조의 시각화 개체가 완성된다.
특정 연도, 월을 선택할 수도 있고 마지막 시간 단위인 일 에서는 위아래 화살표로 이동해 가며 확인할 수도 있다.

판매 가격과 매입 가격

특정 제품을 판매해서 얻은 순수익은 어떻게 계산할 수 있을까?
판매 가격에서 매입가격을 빼 주면 된다.
그러므로, Sales 테이블에 Purchase Price(매입가격)을 JOIN해서 가져오도록 하자.

가져오고 나서 데이터에 이상이 없는지 확인하는데, 만약 Purchase price에 null 데이터가 있다면? 당연히 처리해주어야 한다.
이는 데이터분석가가 스스로 처리하면 안되고, 유관 부서와 커뮤니케이션을 통해서 해야 할 것이지만 여기서는 그런 제품들로부터 얻은 순수익은 0원이라 가정하고 진행하자.
즉 purchase price의 빈 곳에는 sales price를 넣어주기로 한다.

이렇게, 빈 값을 특정 값으로 대체하려고 할 때에 유용하게 쓸 수 있는 함수가 있다. SQL에도 있는 함수.

• COALESE(Value1, Value2, Value3, ...)
  => Value1이 null이면 Value2 반환, Value2도 null이면 Value3 반환, ... 모두 null이면 공백 반환.

이제 profit을 계산할 수 있다.