Гильдия аналитиков⚒️: “📊 Что такое XYZ анализ? XYZ анализ — это метод, который помогает клас…”

📊 Что такое XYZ анализ?

XYZ анализ — это метод, который помогает классифицировать товары или объекты по их стабильности продаж. Этот анализ помогает понять, какие товары или клиенты приносят стабильный доход, а какие — нестабильный.

🔹 Группа X — товары с очень стабильными продажами, их коэффициент вариации (CV) не превышает 10%.
🔹 Группа Y — товары с умеренно стабильными продажами, их коэффициент вариации находится в пределах 10-25%.
🔹 Группа Z — товары с нестабильными продажами, их коэффициент вариации превышает 25%.

Важно: XYZ анализ полезен для оценки стабильности продаж, а также для выявления товаров, которые нужно больше контролировать или изменить их стратегию продаж. 🔥

Ниже прикладываю формулу для XYZ анализа в Power BI. Чтобы она заработала у вас, нужно просто заменить:

Название таблицы,

Столбец, по которому делается анализ,

Меру на вашу.

Для удобства, я закомментировал строки, которые требуют изменений:

XYZ Анализ = 
VAR CustomerMonthlySales = 
    SUMMARIZE(
        'Таблица',  // Указываем таблицу, где лежат данные о продажах.
        'Таблица'[Столбец ID],  // Указываем колонку ID клиента или товара. Здесь нужно заменить [Столбец ID] на нужную колонку.
        'Таблица'[Дата],  // Указываем колонку даты продажи. Здесь нужно заменить [Дата] на столбец с датой продажи.
        "Total Sales Per Month", [Мера]  // Здесь нужно заменить [Мера] на нужную метрику (например, сумма продаж или прибыли).
    )
VAR CustomerStats = 
    ADDCOLUMNS(
        SUMMARIZE(
            CustomerMonthlySales,
            [Столбец ID]  // Группируем по ID клиента или товара.
        ),
        "Avg Sales", AVERAGEX(
            FILTER(CustomerMonthlySales, [Столбец ID] = EARLIER([Столбец ID])),  // Вычисляем средние продажи на месяц для каждого клиента/товара.
            [Total Sales Per Month]
        ),
        "Sales StdDev", STDEVX.P(
            FILTER(CustomerMonthlySales, [Столбец ID] = EARLIER([Столбец ID])),  // Вычисляем стандартное отклонение продаж по месяцам для каждого клиента/товара.
            [Total Sales Per Month]
        ),
        "Month Count", COUNTROWS(
            FILTER(CustomerMonthlySales, [Столбец ID] = EARLIER([Столбец ID]))  // Считаем количество месяцев с продажами для каждого клиента/товара.
        )
    )
VAR WithVariation = 
    ADDCOLUMNS(
        CustomerStats,
        "Cv", DIVIDE([Sales StdDev], [Avg Sales], 0) * 100  
    )
RETURN
    SELECTCOLUMNS(
        ADDCOLUMNS(
            WithVariation,
            "XYZ Category",
                IF([Month Count] <= 1, "Single Month",  // Если продажи были только в одном месяце, присваиваем "Single Month".
                    IF([Cv] <= 10, "X",  // Если вариация до 10% — категория X (очень стабильные продажи).
                        IF([Cv] <= 25, "Y",  // Если вариация до 25% — категория Y (умеренно стабильные продажи).
                        "Z"  // Иначе — категория Z (нестабильные продажи).
                    )
                )
            )
        ),
        "Столбец ID", [Столбец ID],  // Выводим ID клиента или товара. Здесь нужно заменить [Столбец ID] на нужный столбец.
        "XYZ Категория", [XYZ Category]  // Выводим рассчитанную категорию XYZ.
    )

Теперь вы можете использовать эту формулу в своем проекте! Настроив её под свои данные, легко определить, какие товары или клиенты приносят стабильный доход, а какие требуют дополнительного внимания. 🎯

P.S. Формула добавлена в шаблон Power BI

Гильдия аналитиков⚒️