推薦序2

零售行業(yè)作為一個古老的行業(yè)，其相關數(shù)據(jù)有著獨特的特性——量大、細碎，這也是很多人對零售行業(yè)的總體印象。這樣的行業(yè)特性讓業(yè)內分析人員很難對零售行業(yè)有精準的把控，因為僅信息抽取、信息規(guī)整等環(huán)節(jié)，就會花費分析人員大量的時間。我特別認同零售行業(yè)里流傳的一句話：零售便是細節(jié)。這句話包含以下幾層意思：

（1）零售業(yè)務本身很散、很細碎；

（2）零售人員需要聚焦、落地地去分析、把控業(yè)務；

（3）零售業(yè)務不易分析，細碎而龐大的數(shù)據(jù)量正是分析的壁壘。

我在零售行業(yè)從業(yè)超過10年，看到財務和零售支持團隊的同事大多并沒有將時間用在真正的分析和深挖數(shù)據(jù)上，而是把數(shù)據(jù)來回“搗鼓”，似乎抽取數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、歸集數(shù)據(jù)才是工作的全部。我也一直苦于沒有好的分析工具和呈現(xiàn)方法，只能用Excel 日復一日地重復著類似的工作。直至兩年前，我有幸在一場培訓里認識了鄭老師。鄭老師專門研究零售行業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，曾獲微軟“第三屆Power BI可視化大賽”零售行業(yè)特別獎。鄭老師對“人、貨、場”這3個零售分析的關鍵要素有著深刻的理解和精準的把控，對運營、商品、會員等核心指標都有著清晰的分析思路和方法。當時我就想，如果鄭老師能出一本專門針對零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析書就好了。

在一個月前，我驚喜地收到了鄭老師的《Power BI 零售數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》初稿，于是花費了一個周六的下午“一口氣”讀完。在書中，鄭老師立足于運用Excel 和Power BI工具，對核心的零售指標進行了定義，并對其應用場景進行了詳細的描述及分析，每個知識點和案例都用圖文并茂的形式講解清楚，使讀者既可以把這本書當作知識類圖書學習、閱讀，又可以當作工具類圖書放于案頭，以便有需要的時候及時翻閱。

除了針對不同的指標和場景進行講解，這本書還循序漸進、層層深入地介紹了能夠幫助讀者逐步提升的各種模型。書中提到的帕累托、杜邦等分析法，不一定會為讀者所用，但是一定會為想要精進的讀者拓寬思路，為用戶提供可實踐的方法。本書豐富的內容，為零售行業(yè)具有不同需求的讀者，以及在不同的學習、成長階段的讀者，都提供了豐富的、具有參考意義和實用價值的指引。

Power BI 是一個工具，工具在不同的人手里會用出不一樣的精彩。而鄭老師的這些方法正是開啟讀者智慧、啟發(fā)不同的讀者創(chuàng)造出不同精彩的典范。希望這本書的每一位讀者都能日有所進、學有所成。

衷心感謝鄭老師的無私付出，感激他對零售行業(yè)的貢獻，感恩他對知識傳承的努力和數(shù)據(jù)分析方法發(fā)展的貢獻。

Collins Liang

原DFI零售集團中國區(qū)財務總監(jiān)

2022年9月于廣州