超市销售与客户洞察仪表板——实用 Power BI 项目指南

发布: 4天前 (2026年2月4日 GMT+8 20:21)

6 分钟阅读

原文: Dev.to

Source: Dev.to

项目概述

本技术文章将一步步带您完成一个适合初学者的 Power BI 项目，使用真实的超市交易数据集。阅读完本指南后，您将了解数据的下载位置、如何准备数据以及如何构建交互式仪表板，以回答真实的业务问题。

您将扮演初级数据分析师的角色，将原始交易记录转换为业务利益相关者可以在无需使用电子表格的情况下进行探索的洞察。

数据集下载

📌 下载数据集

数据集内容

三年的超市交易数据
多个门店地点（澳大利亚）
单笔交易级别记录

关键列

产品名称
销售数量
总销售额
支付方式
客户类型（会员 / 非会员）
门店位置
交易日期

本项目要回答的业务问题

在打开 Power BI 之前，先了解仪表板应回答的问题。

1. 销售业绩

所有门店的总销售额是多少？
销售随时间的趋势如何（按月和按年）？

2. 产品分析

哪些产品产生的收入最高？
苹果的销售在不同支付方式下的比较情况如何？

3. 客户行为

会员与非会员的消费额各是多少？
哪类客户对总收入的贡献更大？

4. 支付方式洞察

哪种支付方式使用最频繁？
各支付方式的收入有何差异？

5. 门店表现

哪个门店地点的销售额最高？
各门店的客户行为有何差异？

这些问题将指导分析的每一步。

Step 1: Load the Data into Power BI

打开 Power BI Desktop。
点击 Get Data → Text/CSV。
选择 supermarket_transactions.csv。
将数据加载到 Power BI。
检查列名并预览数据。

此阶段，请勿构建可视化。首先，确保数据正确。

第2步：Power Query 中的数据清洗

打开 Transform Data 进入 Power Query。
执行以下操作：
- 删除不必要或重复的列。
- 修正错误的数据类型：
  - 日期 → Date
  - 销售额和数量 → Decimal / Whole Number
- 为了清晰重命名列（例如 Total Sales Amount）。
- 检查缺失或不一致的值。

⚠️ 清洗后的数据至关重要。数据质量差会导致仪表板误导。

第3步：数据建模

确认所有列的数据类型正确。
确保表结构合理。
本项目不需要复杂的关系（单表模型）。

本项目侧重于分析和可视化，而非复杂建模。

第 4 步：创建初学者级别的 DAX 度量值

在 模型视图 或 报表视图 中创建以下度量值：

Total Sales =
SUM(supermarket_transactions[Total Sales Amount])

Total Quantity Sold =
SUM(supermarket_transactions[Quantity])

Average Transaction Value =
AVERAGE(supermarket_transactions[Total Sales Amount])

Sales by Customer Type =
SUM(supermarket_transactions[Total Sales Amount])

⚠️ 这些度量值将为您的 KPI 卡片和图表提供数据。

第5步：构建 Power BI 仪表板

创建一个 1–2 页的交互式 Power BI 仪表板，使用下列可视化组件。仪表板应面向 业务用户，而非技术用户。

必需的可视化

KPI 卡片

总销售额
销售总数量
平均交易价值

图表

条形图： 按产品的销售额
条形图： 按门店位置的销售额
饼图或柱形图： 支付方式分布
折线图： 随时间变化的销售趋势

切片器

门店位置
产品
客户类型
日期

🎯 设计原则： 目标是 清晰，而非装饰。每个可视化都应回答一个具体的业务问题。

第6步：验证您的结果

在提交工作之前，请验证以下内容：

确认所有总计与您的 Excel 分析 相匹配。
测试所有切片器和筛选器是否正常工作。
检查可视化标题、标签和数字格式。
确保可视化能够正确响应用户交互。

最终提交检查清单

使用 Loom 录制一段 4 分钟 的演示视频，展示完整可用的 Power BI 仪表板。
简要说明：
- 使用的数据集
- 关键可视化和筛选器
- 主要业务洞察和结论
将录制内容上传至 Loom 并复制可分享链接。
通过 WhatsApp 将 Loom 视频链接 提交至 0796 448 232。