ベンダーパフォーマンス分析 – 小売在庫と販売の効率化

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ベンダーパフォーマンス分析 – 小売在庫と販売の効率化

ベンダーパフォーマンス分析 – 小売在庫と販売の効率化

本リポジトリは、SQL、Python、Power BIを活用してベンダー（仕入先）のパフォーマンスを分析し、戦略的な購買および在庫管理の意思決定を支援するプロジェクトです。販売データや在庫情報を統合的に解析し、ベンダーごとの効率・収益性を評価。データクレンジングから可視化までの一連の工程を通じて、業務改善に役立つインサイトを提供します。分析結果はPDFレポートやダッシュボードで分かりやすく提示されており、小売業の購買担当者やデータ分析者に有用なリソースです。

https://github.com/kun-hari/vendor_performance_analysis_sql_python_powerbi

概要

本リポジトリ「vendor_performance_analysis_sql_python_powerbi」は、小売業におけるベンダー（仕入先）のパフォーマンスを多角的に評価し、効率的な購買戦略と在庫管理を支援する分析プロジェクトです。SQLを用いたデータ抽出・加工やPythonによるデータクレンジング・分析、さらにPower BIでの視覚的ダッシュボード作成を組み合わせることで、ベンダーごとの売上・利益・在庫回転率などの指標を比較・検証します。分析結果はPDFレポートとしてまとめられ、関係者への情報共有を円滑にします。実務に直結したデータドリブンな意思決定を促進する点が特徴です。

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リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • SQLを活用した販売・在庫データの抽出および集計処理を実装
  • Python（Jupyter Notebook）でのデータクレンジング、分析ロジックの開発
  • Power BIによるインタラクティブなダッシュボード作成で視覚的な分析を実現
  • 分析結果をPDFレポートとして出力し、関係者向けに分かりやすく情報共有

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核は、「多様なツールと言語の連携による包括的なベンダーパフォーマンス分析」にあります。まずSQLを用いて、膨大な小売販売データや在庫データベースから必要なデータを抽出・集計。これにより基礎データセットが形成され、Python環境（主にJupyter Notebook）での詳細なデータクレンジングと分析に活用されます。PythonではPandas等のライブラリを用いて欠損値処理やデータ型変換、集約処理を行い、ベンダー別売上高、利益率、在庫回転率などの指標を計算。さらに時系列分析やトレンド検出も可能な設計で、購買・在庫の最適化に必要な洞察を抽出します。

Power BIにより、これらの指標をインタラクティブなダッシュボードとして可視化。ユーザーはフィルターやスライサーを操作して、ベンダーや期間ごとのパフォーマンスを直感的に比較可能です。ダッシュボードは意思決定者が迅速に状況を把握し、課題を発見できるよう設計されています。また分析結果はPDF形式のレポートにもまとめられ、社内外の関係者への報告資料として活用できます。

プロジェクト構成もシンプルかつ実用的で、.gitignoreやREADMEといった基本ファイルに加え、PDFレポートやダッシュボードフォルダ、画像フォルダを含む構成。これによりコードだけでなく成果物も一元管理され、メンテナンス性と再現性が高められています。コミット数は少なめながら、分析プロセスの一連の流れが明確に示されており、分析初心者から実務者まで幅広く参考になる内容です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理対象外ファイルを定義
  • README.md: プロジェクト概要と使い方
  • Vendor Performance Report.pdf: 分析結果をまとめたレポート
  • dashboard: Power BIダッシュボード関連ファイル格納ディレクトリ
  • images: 分析や資料作成に使用した画像ファイル格納ディレクトリ
  • ほか、Jupyter NotebookファイルやSQLスクリプト等が含まれる

まとめ

SQL・Python・Power BIを駆使したベンダーパフォーマンス分析の実践例。

リポジトリ情報：