一、数据准备：
本篇文章数据来源：Fine BI 官方数据
1.数据表：销售明细表、品牌维度表、门店维度表、品类维度表
2.创建关联关系：
关联关系视图
3.最终数据结构：
二、区域销售从以下几方面分析：
1.总销售额、毛利额和毛利率；
2.各大区销售占比情况；
3.各小区销售排名情况；
4.各大区、小区门店分布情况；
5.各小区各品类销售情况；
6.各小区各品牌销售情况；
7.各小区月销售趋势；
8.华北区7月与6月各品牌销售对比。
三、分析过程：
1.2017年3月-2017年9月总销售额58,782,764元，总毛利额5,912,599元，毛利率10.06%
操作步骤：图形选择“文本”>>拖动“销售额”至文本，编辑格式即可。毛利额和销售额一样，只需拖动“毛利额”至文本；毛利率由于原表中没有，需要创建新的计算字段：毛利率=销售额/毛利额=sum_agg(销售额)/sum_agg(毛利额)，在拖动“毛利率”至文本即可。分别做这3个组件，就可以得到上面的结果。
毛利率计算公式
销售额
2.北方区、中西区和东南区三大区销售占比差距不大
操作步骤：图形选择“饼图”>>拖动“所属大区”至颜色、角度，拖动“所属大区”和“销售额”至标签>>“销售额”下拉▼---快速计算---当前指标百分比>>数值格式，改为百分比。
3.上海销售额领先，西北区销售额最差
操作步骤：图形选择“柱形图”>>拖动“销售额”至横轴，“所属小区”至纵轴>>拖动“所属小区”至颜色，“销售额”至标签>>纵轴“所属小区”下拉▼---降序---销售额总和
4.上海门店数量最多9家，销售额大于其他小区，西北门店数量最少1家。
和各小区销售额排名时一致的，但从这个图表中我们可以看到各小区有多少门店，以及各门店的销售额，图表中用颜色区分“所属大区”，用矩形块的大小表示销售额。
操作步骤：拖动“所属大区”至纵轴，“所属小区”至横轴>>拖动“店名”至细粒度>>拖动“所属大区”至颜色，“销售额”至大小。鼠标浮动到任一矩形块，即可显示店名及销售额，如下：上海的上浦建店销售额最大3,337,747元。
5.上海服装运动及用品销售额领先
操作步骤：图形选择“线”>>拖动“所属小区”至横轴，“品类描述”至纵轴>>拖动“销售额”至大小、颜色，调整大小。
6.上海 NEW BALANCE品牌销售额领先
操作步骤：复制上一个组件，只需将“品类描述”替换成“品牌描述”即可。
7.华北区7月销售额波动很大，7月较6月下降28.4%。
，
操作步骤：图形选择“线”>>“销售日期”至横轴，下拉▼选择“年月”>>“销售额”至纵轴>>“所属小区”至颜色。
8.华北区7月所有品牌较6月销售额都有所下降
不同颜色代表品牌，大小代表销售额
操作步骤：图形选择“点”>>“销售日期”至横轴---过滤---6月&7月>>“所属小区”至细粒度---过滤---华北>>“品牌描述”至形状、颜色>>“销售额”至大小。
四、可视化动态图表
动态可视化.mp4
五、总结
东南区、北方区、中西区三大区销售额占比相差不大，上海小区销售额始终领先，其运动服饰及用品品类销售的最好，NEW BALANCE 品牌是冠军品牌，上海小区也是门店数量最多的小区，除华北区7月份销售波动较大之外，各小区月销售趋势波动不大。
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