一、关于本次案列的概述 


本次案列的数据是来自某餐饮数据的日销售情况,基于已经提供的数据,需要在excel中做一个各个店面的分析仪,其KPI 指标相关如下:

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql

该问题的难点还是在于表之间的逻辑关系,以及相关业务知识。总之大致的效果要做成如下

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql_02

 

数据表一共有三张,包括:bill    orderdetail     shopdetail

他们的表结构如下:

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而我们的目的是获得不同店面的数据情况,上面的三张表是不能满足这样情况的,所以我选择先在MySQL中进行数据加工,再用Excel中利用power pivot生成数据透视表和数据透视图,

当然还有其他一些操作,整体动态图的展现等。

二 、数据预处理 —基于MySQL5.7 +workbench 6.3 

(1)建表与数据导入

 在MySQL中先建立 库   MySQL_powerBI       



create database mysql_powerbi;

use mysql_powerbi;

--  Bill table
create table Bill(
    billdate date not null,
    billnumber varchar(20) not null default '-',
    shopname varchar(20) not null default '-',    
    billdiscount float not null default 0,
    paytime time not null,
    tablenumber int not null default 0,
    peoplecount int not null default 0
);

#导入数据
load data local infile 'D:/mysql_powerBI/data/-bill.csv' 
    into table Bill
    fields terminated by ',';

select * from Bill;



表 Bill 的情况如下图,一共有 682 行




--  OrderDetail table
create table OrderDetail(
    billnumber varchar(20) not null default '-',
    detail varchar(20) not null default '-',
    pay int not null default 0
);

#导入数据
load data local infile 'D:/mysql_powerBI/data/-order.csv' 
    into table OrderDetail
    fields terminated by ',';

select * from OrderDetail;



表   OrderDetail  共有 3410 行,如下:

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_数据库_06

 



--  ShopDetail table
create table ShopDetail(
    ShopName varchar(20) not null default '-',
    twotable int not null default 0,
    threetable int not null default 0,
    fourtable int not null default 0,
    alltable int not null default 0
);

#导入数据
load data local infile 'D:/mysql_powerBI/data/-shop.csv' 
    into table ShopDetail
    fields terminated by ',';

select * from ShopDetail;



表  ShopDetail 共有 5 行,如下:

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql_07

 

在确保上面的步骤无误后,接下来进入数据加工阶段,得到我们想要的数据

(2)数据加工

在进行数据加工之前必须要非常清楚的理解各表结构信息,不然根本没有办法做!一般来说,我都会画一个表之间的连接关系来帮助自己进行数据处理,看看每个表是怎么来的

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_数据库_08

 

  (a)  用orderdetail表创建单汇总金额表(OrderGroup)

以orderdetail表的billnumber字段为汇总依据,求出每条billnumber下pay的加总值。

新表字段:billnumber(单号)、pay(金额)



-- 数据加工
-- 创建单汇总金额表
Create table OrderGroup(
 select billnumber, sum(pay) as pay from OrderDetail
 group by billnumber
);

select * from OrderGroup;



结果共682行,如下:

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(b)用Bill表与OrderGroup表创建新单号详细表(NewBill)

以billnumber为关键字段关联两表,将OrderGroup表中的pay字段合并到Bill表中,并使用pay与billdiscount字段计算出折扣金额。

新表字段:所有Bill表中的字段、pay(金额)、rebate(折扣金额)

计算逻辑:Rebate = pay * billdiscount



-- 创建新单号详细表
Create table NewBill(
select b.*,o.pay,b.billdiscount * o.pay as rebate from bill as b left join ordergroup as o 
on b.billnumber = o.billnumber);

select * from NewBill;



结果共682行 ,如下:

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(c)用Shopdetail表创建新店面情况表(NewShopDetail)

在原有shopdetail表字段基础上计算并添加allseats字段

新表字段:所有ShopDetail表中的字段、allseats(总座位数)

计算逻辑:allseats = twotable * 2 + three * 3 + fourtable * 6 (这里四人桌(含)都乘以6,你可以理解为过道也可以坐人....)



-- 创建新店面情况表
create table NewShopDetail(
select *, (twotable * 2 + threetable * 3 + fourtable * 6) as allseats 
from shopdetail as s);

select * from NewShopDetail;



结果共有5行,如下:

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql_11

 

(d)用OrderDetail表与Bill表创建新点菜明细表(NewOrderDetail)

以billnumber为关键字段关联两表,并用Bill表中的shopname与OrderDetail表中的所有字段组成新表

新表字段:shopname(店名)、OrderDetail表中的所有字段



-- 创建新点菜明细表
create table neworderdetail(
select b.shopname,o.* from orderdetail as o left join bill as b 
on o.billnumber = b.billnumber
);

select * from neworderdetail;



结果共有3410行,如下:

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql_12

 

(e) 用NewBill表与NewShopDetail表创建店汇总信息表(ShopTotal)

以shopname字段为关键字段关联两表,并以shopname字段为汇总条件,创建以下字段

新表字段:

店名: b.shopname

单数: b.billnumber的计数

人数: b.peoplecount的加总

折扣总金额: b.rebate的加总

店汇总金额: b.pay的加总

单均消费: b.pay的合计值/b.billnumber的计数值

人均消费: b.pay的合计值/b.peoplecount的合计值

总台数: s.alltable

总座位数: s.allseats

翻台率: b.billnumber的计数值/s.alltable

上座率: b.peoplecount的合计值/s.allseats

折扣率: b.rebate的合计值/b.pay的合计值



-- 创建店汇总信息表
create table ShopTotal(
select b.shopname as 店名, count(b.billnumber) as 单数, 
sum(b.peoplecount) as 人数,sum(b.rebate) as 折扣总金额,sum(b.pay) as 店汇总金额, 
sum(b.pay)/count(b.billnumber) as 单均消费, 
sum(b.pay)/sum(b.peoplecount) as 人均消费, 
s.alltable as 总台数,
s.allseats as 总座位数,
count(b.billnumber)/s.alltable as 翻台率,
sum(b.peoplecount)/s.allseats as 上座率,
sum(b.rebate)/sum(b.pay) as 折扣率
from newbill as b left join newshopdetail as s 
on b.shopname = s.shopname
group by b.shopname);

select * from shoptotal;



结果共 5 行,完整如下:

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基于mysql 的数据加工到这里就完成了,在保证上面没有问题的情况下,接下来利用Excel 连接MySQL,将数据表导入power pivot进行数据透视表和数据透视图的制作。

三、用powerBI进行数据透视

新建空白表格——数据——新建连接——从数据库——从MySQL数据库,在弹出的窗口中这样填

workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_数据_14

 

确定,弹出以下窗口,选择 newbill  neworderdetail shoptotal 三张表

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在 加载 出下拉,选着 加载到

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加载   完成后进入excel界面,点击 power pivot——管理数据模型——关系图视图

    a:   newbill 的 shopname 连接到 shoptotal 的 店名

    b:  neworderdetail de shopname 连接到  shoptotal 的 店名

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返回到 数据视图,在表 shoptotail 里,计算如下两个式子,目的是为了建立 门店各自销售金额与总的平均销售金额的KPI

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workbench autoincrement灰色 workbench detail 界面_mysql_19

选中 门店各自销售金额 ——创建kpi——度量值(门店总的平均销售金额)———修改数值——确定

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接下来创建数据透视表,数据透视表下拉,选中数据透视表,创建如下数据透视表

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在利用 复制,粘贴为图片连接到另一张工作表,如下:

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再来创建一个数据透视表,这里以detail 分组,值为 pay  改名 销售额billnumber 改名 销量

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创建数据透视图:在newbill 表里,以paytime小时分组,值是pay和billnumber,选择组合图,billnumber 用折线图,添加第二坐标,我是比较喜欢黑色,整理如下:

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再把上面的第二个数据透视表,做成饼状的数据透视图

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最后插入 切片器,选着 shoptotal[店名],连接所有的数据透视表 数据透视图

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 最后检验一下,在切片器里点击 北新桥店, 结果如下:

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在点击 亚运村店, 结果如下

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