Как я анализировала продажи кофейни в Excel: пошаговый разбор для начинающих аналитиков

Всем привет! Я продолжаю работу над своим экспериментом по переходу в аналитику и первое над чем я планирую работать - это Excel. Я считаю, что Excel - это один из полезных инструментов в работе с небольшой базой данных, в нем есть много полезных функций.И я хочу изучить Excel более углубленно, так как я в данный момент в нем работаю и хочу знать больше возможностей.

Моим консультантом в проекте выступает нейросеть DeepSeek и ролики на тему аналитики в Excel.

Я поставила себе выполнить проект со следующим содержанием:

  • Скачать датасет (я скачиваю на Kaggle);
  • Изучить структуру датасета (поля и что с ними можно сделать);
  • Добавить данные об общей выручке, количестве транзакции, среднем чеке, также сделать поля: день недели, время дня и выручка;
  • Сделать анализ выручки по месяцам (сводные таблицы, визуализация данные, а также процентные соотношения);
  • Сделать анализ магазинов по выручке (визуализация, сводные таблицы);
  • Сделать анализ продукции (тепловая карта по месяцам и продукции, анализ самой продаваемой категории продукции, сумма выручка по продукции);
  • Сделать анализ по категориям (срезы по магазинам, срезы по продуктам и срезы по времени + лепестковая диаграмма);
  • Дашборд с макросом;

Вот такой вот план, весь проект я выложила на свой гитхаб, да он не особо красивый, да он не такой аккуратный, но он первый!

Я хочу сделать небольшой обзор кода и как я все это делала:

1. Скачала датасет, на этом сайте куча различных датасетов и все они классные, вы можете найти что-то для себя и то, что Вам интересно. Я начала с кофе, потому что нейросеть посоветовала мне это и я люблю кофе, по сути Вы можете взять любой датасет, там даже есть данные про покемонов!

2. Анализ структуры:

  • transaction_id - ID транзакции (уникальный номер заказа)
  • transaction_date - Дата транзакции
  • transaction_time - Время транзакции
  • transaction_qty - Количество товара в штуках
  • store_id - ID магазина
  • store_location - Город/район магазина
  • product_id - ID товара
  • unit_price - Цена за единицу товара
  • product_category - Категория продукта (например, Кофе, Чай)
  • product_type - Тип продукта (например, Эспрессо, Латте)
  • product_detail - Детали продукта (например, 250гр, С миндальным молоком)

3. Добавляю поля:

L: Выручка = transaction_qty * unit_price M: День_недели = ТЕКСТ(B2;"дддд") N: Время_суток = ЕСЛИ(ЧАС(C2)<12;"Утро";ЕСЛИ(ЧАС(C2)<18;"День";"Вечер")) O: Месяц = ТЕКСТ(B2;"мммм")

А также базовые метрики:

Общая выручка: =СУММ(L:L) Всего транзакций: =СЧЁТ(A:A) Средний чек: =СУММ(L:L)/СЧЁТ(A:A)

4. Делаю сводные таблицы на основе датасета: по месяцу и сумме выручки; по дню недели и по средней выручке; по времени суток и по средней выручке. Строю гистограммы на основе сводных таблиц и также считаю среднее по выручке за месяц, дням недели и по времени суток. Это выходит целый лист с названием Анализ_Выручки.

5. Проводим анализ магазинов по такой же структуре: сводные таблицы с названием магазином + сумма по полю выручки с процентным соотношением и для транзакций. Строим круговую диаграмму по процентам и аналогично считаем среднюю выручку по магазинам за полгода и среднее количество транзакции по магазинам за полгода. Получаем лист Анализ_магазинов.

6. Далее идем к Анализу_продукции. Здесь я формировала сводные таблицы:

  • по категории продукта и по сумме выручки с процентным содержанием и строила круговую диаграмму.
  • по типу продукции и сумме выручке + строила линейчатую диаграмму, которая показывает самый популярный тип продукции
  • также есть сводная таблица по типу продукции и по сумме выручки на каждый месяц. Построена своего рода тепловая карта, где красным отмечены самые неприбыльные товары, а зеленым соответственно прибыльные.

7. Предпоследний лист: Анализ_по_категориям. Здесь строятся три среза: магазин, категория продукта, время дня. Есть сводная таблица с названием типа продукции, сумме по выручке и количество транзакицй. При изменении среза можно видеть изменения в самой сводной таблице. Срезы один из самых классных инструментов в Excel.

Также есть лепестковая диаграмма, она строилась по сводной таблицы, поэтому при изменении среза рисунок тоже меняется.

8. Дашборд.

Дашборд - это итог всех проекта. Здесь я делала:

  • срезы по магазинам и месяцам, от них идут все остальные графики и метрики.
  • KPI (популярная категория с процентами, выручка, средний чек и транзакции)
  • тепловая карта выручки по дню недели и по времени суток
  • график по выручке по месяцам и магазинам
  • круговая диаграмма по структуре продаж по категориям
  • линейчатая диаграмма с топ-10 популярными товарами
  • лепестковая диаграмма по сезонности продаж по категориям
  • макрос, который сбрасывает срезы:
Sub СбросВсехФильтров() ' Сбрасывает все срезы в книге Dim sc As SlicerCache For Each sc In ActiveWorkbook.SlicerCaches sc.ClearAllFilters Next sc End Sub

В итоге, у меня есть анализ сети кофеен, в которой три магазина, много категорий продукции и много типов этой продукции. Я научилась,

  • строить диаграммы (круговые, линейчатые, гистограммы, лепестковые, графики)
  • делать сводные таблицы по различным столбам и различным функциям внутри (среднее, сумма и так далее)
  • построила несколько срезов, которые помогают оценивать обстановку в разных магазинах и с разными товарами
  • сделала итоговый дашборд, на котором отражена вся информация
  • разобралась с функциями, которые считаются основными в Excel.

Я считаю, что мой первый проект вышел удачным и классным, хотелось бы услышать комментарии по поводу этого, жду Вас в комментариях и на своем блоге! Дальше больше!

2