该数据分析项目通过某零售公司2014年-2015年的销售记录、省份区域、客户信息、产品信息、销售人员架构、销售人员任务额等数据，从趋势分析、销售代表分析、客户分析、产品分析、区域分析五个方面，分析该零售公司2015年销售情况以及公司运营状况。
该项目分析步骤为分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据结论六步。分三篇文章进行阐述。
Part1-某零售公司2015年销售情况分析项目 (分析设计、数据收集、数据处理)
Part2-某零售公司2015年销售情况分析项目 (数据分析)
Part3-某零售公司2015年销售情况分析项目 (数据可视化、数据结论)
该篇文章目录如下：
- 分析设计
1.1 分析目的
1.2 分析思路
1.3 分析工具 - 数据收集
2.1 创建时间表
2.2 获取其他数据集 - 数据清洗
3.1 数据清洗工具
3.2 从文件夹合并多个Excel文件
3.3 数据类型的转换
一、分析设计
1. 分析目的
分析的目的是通过某零售公司2014年-2015年的销售记录、省份区域、客户信息、产品信息、销售人员架构、销售人员任务额等数据分析该零售公司的销售情况以及公司的运营状况。
2.分析思路
该数据分析项目从以下五个方面进行分析。
3. 分析工具
使用数据分析工具为：XMind，Power Query，Power Pivot，Power BI。
二、数据收集
1. 创建时间表
- 时间表通过Excel创建。
- 利用YEAR()和MONTH()函数增加列年份和月份。
- 利用CHOOSE()函数增加列季度。
2. 获取其他数据集
其他数据集通过网站下载获取。
2.1 销售记录文件夹
该文件夹为31个省份的销售记录，每个省份一个Excel文件。
2.2 省份区域
该文件说明省份与区域之间的对应关系。
2.3 客户表
该文件说明客户ID与客户名称、客户省份、销售代表ID之间的对应关系。
2.4 产品分类表
该文件说明产品ID与产品名称、产品子分类、产品分类之间的对应关系。
2.5 销售人员架构
该文件说明销售ID与销售代表、销售经理之间的对应关系。
2.6 2015年销售人员任务额
该文件说明2015年销售代表ID与每个月任务额之间的对应关系。
三、数据清洗
1. 数据清洗工具
通常使用Excel、Power Query插件或者Python进行数据清洗，此次拿到的数据比较干净，直接使用Power Query进行处理。Power Query的作用是连接、转换、组合、共享。
2. 从文件夹合并多个Excel文件
源数据中31个省份的销售记录文件都存放在同一文件夹中，为了构建可一键刷新的自动化报表，使用Power Query从该文件夹合并多个Excel文件到查询。
3. 数据类型的转换
确认各列的数据类型，下图为销售记录三个时间日期格式列的转换。
该项目分析设计、数据收集、数据处理部分结束。请阅读该项目其他数据分析步骤的文章。
Part2-某零售公司2015年销售情况分析项目 (数据分析)
Part3-某零售公司2015年销售情况分析项目 (数据可视化、数据结论)
