Постановка задачи для дашборда

В предыдущем материале шла речь о создании гайда по современным BI-системам, и сегодня начнём с постановки задачи. Возьмём довольно типичный сценарий в крупной организации – он встречался почти во всех, в которых мне довелось поработать. Предположим, что ежемесячно команда топ-менеджеров собирается и подводит итоги прошедшего месяца. Ключевая цель компании – максимизация прибыли и дивидендов. Исходя из этого команде нужен инструмент, который отобразит динамику прибыли и других основных показателей за отчётный период. Инструмент необходим для того, чтобы понять, где и как формируется прибыль, что является драйверами изменений прибыли. В качестве такого инструмента мы предлагаем использовать дашборд.

Постановка задачи

Наша задача — спроектировать и реализовать дашборд на тестовом датасете SuperStore Sales (он, кстати, весьма приближен к реальности), который ответит на следующие вопросы:

1. Каковы общие показатели деятельности за прошедший месяц? Необходимо для подведения итогов в сравнении с аналогичным периодом прошлого года.
2. Какие ключевые регионы формируют прибыль, а какие не эффективны?
3. Какие категории, подкатегории, товары и клиенты формируют прибыль, а какие приносят убытки?

О датасете

В данных содержится информация о покупках (лист Orders) и возвратах (лист Returns) клиентов. Данные о покупках содержат всю доступную информацию о заказах: идентификаторы записи, даты заказов, приоритетность заказов, количество позиций, объём продаж и размер прибыли, размеры скидкок, типы и цены доставки, данные о клиентах и прочую полезную информацию. Мы будем работать только с листом данных Orders.

Фрагмент листа Orders

Макет дашборда

В верхней панели расположен заголовок дашборда с его кратким описанием. На том же уровне фильтр временного отрезка (конкретный месяц отчета). На уровне ниже — подзаголовок «KPI».

В первую очередь мы хотим понять общие ключевые изменения, поэтому далее расположим фактоиды:

• Прибыль (Profit) и прирост YoY
• Продажи (Sales) и прирост YoY
• Количество заказов (Orders count) и прирост YoY
• Средняя скидка (Avg Discount) и прирост YoY
• Число клиентов (Customers) и прирост YoY
• Продажи на клиента (Sales per Customer) и прирост YoY

Ниже будет расположен график с топом регионов по продажам, визуализированный в виде древовидной карты (или аналога). Размер прямоугольника на графике будет соответствовать объёму продаж, а цвет — показателю прибыли. Такая визуализация даст понять, какие регионы эффективны, а какие нет. Классно, если у исследуемого BI-инструмента будет возможность получить расширенную информацию при клике на регион и посмотреть, чем отличаются прибыльные регионы от неэффективных.

Правее расположим график с динамикой прибыли: в нём будем рассматривать, как в зависимости от времени меняется показатель. Хочется, чтобы на графике точками были отмечены анализируемый месяц и аналогичный месяц год назад для понимания тренда.

Следующий блок анализа — продукты и клиентские сегменты. На левой горизонтальной столбчатой диаграмме типа «Градусник» расположим объём продаж и прибыль по категориям и подкатегориям. По возможности BI-системы к диаграмме добавим фильтр топа товарных наименований по прибыли.

О том, как строить диаграмму Градусник в Python можно почитать в материале о красивой визуализации

Справа — горизонтальная столбчатая диаграмма с топом продуктов, отсортированных по прибыли.

Самая нижняя горизонтальная столбчатая диаграмма — топ клиентов по прибыли. Он аналогичен предыдущему графику, только вместо товаров покажет имена клиентов, сгруппированых по клиентскому сегменту и прибыль, которую они принесли.

В итоге получится приблизительно такой макет дашборда: