一、业务背景

1.行业特点

餐饮行业具有其特殊性，属于服务业与快消业结合领域。其重点在于快，即快速发现与快速响应两方面，从而保证其竞争优势和有钱可赚。餐饮行业数据需每日进行观测，若等待月财务报表呈现，滞后性太强，需每日根据数据进行及时调整。

2.衡量指标

餐饮业业务指标可分为硬件与软件两个方面。

2.1 硬件：桌子、椅子使用情况、总金额、总单数、总折扣额

2.1.1 桌子可细分为三个指标

总桌数
翻台率：每张桌子在一天内平均使用次数
单均消费（桌均消费）

2.1.2 椅子也可细分为三个指标

总座位数
上座率：每张椅子在一天内平均使用次数
人均消费（椅均消费）

2.1.3 相关思考

常见情况为翻台率高于上座率，因为通常一张桌子不会坐满。
若翻台率很高而上座率很低，则可考虑桌椅布局不合理，需及时调整桌椅布局。

2.2 软件

2.2.1 菜品销售情况：销售额、销量

若某菜品销售额高而销量低，可以考虑是菜品定价过高，可能会影响回头客。
若某菜品销售额低而销量高，可考虑菜品定价过低，导致利润偏低。
以上两种情况均需适当调整菜品价格。

2.3 餐饮业KPI指标汇总


销售金额	当日店铺实际收入
销售KPI	每家店的销售金额与所有店的销售金额的比
折扣额	本案例为销售总额的10%-20%
折扣率	本案例为10%-20%
台数	店铺总台数
翻台率	当日店铺每张桌子平均使用次数
单均消费	当日店铺所有缴费单的平均金额
座位数	店铺总座位数
上座率	当日店铺每把椅子平均使用次数
人均消费	当日到店每个人的平均消费额（销售总额/客流量

二、观察数据

主键为单号。
单号明细表中缺少每单金额字段，可通过点菜明细表内每张订单的具体菜品以及金额，按单号汇总出每张订单的总金额。缺少折扣金额，折扣额 = 单汇总金额 * 会员折扣。
单号详细表中付费时间字段需更改为时：分：秒格式的时间类型数据。
日期列均为同一天日期,对分析没有影响,数据处理时可删除.

主键为单号+菜品明细。
店面情况表中缺少总座位数字段，可通过表内台数乘以人数求和计算得出，四人台及以上规定平均值为6人进行计算。

主键为店名。
数据进行过脱敏，故无法细化至菜品名，只能深入至菜品类别。

三、数据处理

1.将excel中的三个表导入powerbi中，并在powerquery内进行初步数据处理。
2.将单号详细表复制出店汇总表，将点菜明细复制出单汇总表。
3.用点菜明细表合并查询单号详细表，展开店名字段并置于首列。

4.单汇总表内按单号进行汇总，分组依据为单号字段，柱为消费金额字段，得到每单的金额。

5.店汇总表内合并查询单汇总表，展开单金额字段，并添加列折扣额。

6.店面情况表内添加总座位数字段。

7.店汇总信息表内按店名进行汇总，按行计数得出每个店的总单数，对单金额、来店人数、折扣额进行求和，分别得出每个店的总收入金额、来客人数和总折扣额。

8.要计算翻台率，上座率，需要在店汇总信息表中添加总台数、总座位数。可从店名情况表中合并过来，展开总台数和总座位数字段。记得检查每个字段的数据类型。
添加列

人均消费=店收入金额/来客人数
单均消费=店收入金额/总单数
翻台率=总单数/总台数
上座率=来客人数/总座位数
折扣率=折扣金额/店收入金额

9.由于店面情况和单汇总金额两张表内信息已经被合并至店汇总信息表内，所以可以将这两张表内关闭加载，随后点击关闭并应用结束pq中的编辑。

四、制作商业智能报表

1.设计思路

1.1因数据中的餐饮企业属于连锁店铺，具有五家分店，所以考虑采用店名切片器用以分别观察每个店铺的具体指标：单数、总台数、总座数、来客人数、店收入、人均消费、单均消费。

1.2展示完五家分店的具体指标后，还需添加模块用以观察每家店的经营情况与总体情况的对比，观察是否达到平均经营水平。这里可采用制作店收入、上座率、翻台率仪表盘，将目标值设为平均水平。

1.3考虑到餐饮业具有客流高峰和低谷时段，需要观察不同时段每家店的销售金额、开台数情况。通常餐饮店若要兼顾早中晚餐的经营，可能需要2-3套人员，在此维度下观察可以衡量某套人员的绩效水平。也可以观察出每家店的高峰就餐时段。采用柱形图与折线图的组合图来展现。

1.4通过饼图，展现每家店菜品销售金额和销售数量的占比情况，因本次数据只细化至菜品类别，没有具体的菜名，无法判断出热门菜和每道菜定价是否合理，但练习中我选择忽略这点，只考虑方法。

2.查看power pivot中模型连接关系并进行更改

由于结果中所有的图表都要与店名切片器进行关联，故只选择店汇总信息表作为一表，点菜明细表和单号详细表作为多表，分别以店名进行连接即可。

3.结果展示

各模块只需要简单拖入维度和度量值就可以了，唯一需要注意的地方是仪表盘的目标值（即各指标的平均值）需要去除店名筛选作用，使用all函数即可。例：平均翻台率 = CALCULATE(AVERAGE(‘店汇总信息’[翻台率]),ALL(‘店汇总信息’[店名]))。

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