如何在BI系统中对同一数据进行度分析
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发布时间：2022-04-20 05:49
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热心网友
时间：2022-06-29 01:14
横看成岭侧成峰。我们在看待事物的时候，如果从不同角度看，往往会得出不同的结果。在对业务数据进行分析时，也会有这种现象。如现在对某个区域的销售数据进行分析。如果以年销售额来分析的话，也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长。这是一个不错的结果。但是如果从客户的角度出发进行分析，管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低。 销售收入的增长都是靠新客户来拉动的。这个结果就不怎么如人意。老客户的丢失，在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高，或者说客户的回头率不理想。从这个案例中可以看出，在对BI数据进行分析时，要从多个纬度对同一数据进行分析。这是管理上的需要。在这篇文章中，读者就如何做好这方面的工作谈谈自己的意见。 一、用户可以根据自己的需要添加合适的纬度 由于企业个性的考虑，在做BI系统开发时，设计人员很难考虑到企业所需要的分析纬度。这就好像穿衣服，除非你的身材特别的标准，否则的话买衣服时很难买到十分合身的衣服。要么不是这边大了，就是那边少了。所以在BI系统设计时，最好能够让用户根据自己的需要来选择合适的分析唯独。 如对于销售收入这个表格，企业就可以根据自身的需要设计不同的指标。如为了便于考核各个区域的销售经理，就可以以区域为分析纬度，对数据进行汇总分析。再如，为了能够了解企业销售收入的增长情况，则可以以年或者月为分析纬度进行分析。或者说，管理员还想要知道特定客户的销售增长情况，则可以以客户为唯独进行汇总分析等等。可见不同的企业有不同的需求。 为此这个数据分析的纬度，设计开发人员很难在系统中定死。笔者的建议时，在系统中可以开发这个自定义的功能。让用户根据自己的需要进行选择。 简单的说，纬度就是基础数据表格中的字段。从技术层面讲，就是一个集合的运算分析过程。所以从技术上来讲并没有多少的难度。现在的问题主要是，BI系统要有足够多的灵活性。能够让BI用户根据自身的需要来选择合适的纬度来进行分析。 二、*度分析时所采用的数据应该一致 在对数据进行*度分析时，为了提高分析结果的准确性，最好其采用的数据是相同的。如上面提到的这个销售收入的案例，需要分别从客户、区域、年份等纬度对数据进行分析，此时采用的后台数据应该是相同的。否则的话，分析的结果就没有相比对比的基础。 如现在企业的销售大致可以分为正常销售和促销两种方式。在以年度或者区域为纬度分析销售收入的增长情况时，采用的是所有的销售数据。即包括正常的交易，也包括促销的交易。那么在以客户为纬度进行数据分析时，如果需要进行横向的对比，那么采用的数据也应包含正常销售和促销两部分数据。而不应该只包含一部分内容。 只有如此，才能够正确的反应出销售收入的增长到底是老客户带动的、还是增加新客户的因素促成的。说句题外话，根据笔者的了解，一个企业的决策者更加关注的是老客户的保持率。如果老客户的流失率比较高，那么就说明企业的产品对客户没有吸引力。客户跟企业合作一段时间后，就因为种种原因不想再跟企业做交易了。如此下去，这个企业倒闭是迟早的事情。所以在进行*度分析时，如果需要进行不同纬度之间的对比，那么需要注意的是所采用的数据应该一致。 当然，如果只是同一纬度的纵向对比，则用户可以根据自己的需要对数据进行过滤。如现在用户需要了解的是，某一些客户其销售收入的变动情况。 此时用户就可以选择自己所感兴趣的客户的数据，然后以年度为纬度对数据进行汇总分析。其实此时其后台采用的仍然是同一个数据源。此时在分析汇总时采用了不同的查询条件而已。 总之，从不同的角度来考虑数据的时候，其基础就是同一数据源。横看成岭侧成峰的典故，其采用的也是相同的对象。如果失去这一前提，那么最后比较的意义也就不存在了。这也是笔者为什么这么强调这个原则的原因。在实施BI系统时，实施顾问一定要向客户强调这个内容。否则的话，就会引起用户的误解。 三、对于一些特殊事项的考虑 在对数据进行多纬度分析时，还需要考虑一些比较特殊的事项。具体的来说，主要是如下几个方面的内容。 一是分析的纬度是空值时该如何处理?如现在需要根据区域来进行汇总分析。可是在销售原始数据时，有一些纪录没有反应区域相关的信息。那么此时在对数据进行汇总分析时，对于这些纬度为空的值该如何进行考虑呢? 根据笔者的了解，不同的BI系统在这方面有不同的考虑。如上图所示，有些BI系统会在设置窗口中，让用户选择是否将空的值考虑进去。如果不考虑的是，则在数据汇总分析时会加入一个过滤条件，将空值的记录过滤掉。如果考虑的话，则会虚拟一个“其他”或者类似的纬度来汇总这些空值的记录。还有一些系统则拒绝采用含有空值的数据作为纬度。 如用户在自定义添加纬度或者在数据查询时，会先去判断用户所指定的纬度字段是否含有空值。如果含有空值的话，则系统就会报错，或者根本不允许用户指定这个字段作为数据分析的纬度。笔者认为这两种方法都是可行的。主要就是让用户知道有这么一回事。在数据分析时，需要考虑到空值对分析结果的影响。 二是数据结果的显示。在数据分析时，即可以在同一个结果中采用多个纬度。如现在用户需要知道每个客户不同年份的销售情况。此时采用的就是客户与年份两个纬度信息。此时主要需要注意的是纬度之间的顺序关系。即年份在前还是客户在前。这个顺序关系，虽然对最后的结果没有本质的影响，但是其前台的显示内容就有本质的变化。 在同一个显示图例中利用多个纬度时，其关键就是这个顺序的设计。在实际工作中，如果用户不知道该采用什么顺序时，笔者的绝招是根据不同的顺序像用户各自展示一遍。让客户看到最终的结果之后，再来进行选择。为了显示结果的一致性，一般情况下不建议用户可以在一个图例中自由调整纬度的顺序。也就是说，图例设计好之后，可以添加或者删除纬度，但是已有纬度的顺序一般不可以进行更改。否则的话，可能会引起用户感知的混乱。如果一定要进行更改，那么最好考虑采用不同的图例。 如现在需要有两个需要。用户即要知道每个客户每一年的销售增长情况。也需要知道每个客户每一年具体产品的购买记录。这两个需求虽然采用的基础数据相同，采用的纬度也类似，只是第二个需求多了一个纬度而已。但是显示的结果会有很大的不同。第一个需求的汇总度更加的高。 在实际工作中，笔者是建议将其放置在两个不同的图例中显示。因为从用户的角度看，这么设计更加的方便与他们的使用 。 横看成岭侧成峰。在BI系统的开发与部署中，这个观念无论是实施顾问还是企业用户，都要树立起来。在分析相关业务数据时，不能够片面的看。而需要养成多个角度看问题的习惯。
热心网友
时间：2022-06-29 02:32
今天想好好跟大家分享一个好用的数据功能，先卖个关子，分享之前先来看几个实际的工作场景~
月底了，需要展示各省份本月的订单量分布，总不能用30多条折线显示吧，一堆密密麻麻的线没人想看吧！
想对比分析团队里10个销售经理业绩完成的情况，要出10张图表一一对比，这也太麻烦了吧？
店铺有成百上千个SKU，老板要对比查看每个SKU的销售数据，难道要我做N个图表吗？
负责的网站有几十个推广渠道，想一一对比每个渠道的转化效果，一张图表展示不了效果肿么办？
类似的“痛苦”很多人都遇到过，当涉及到数据*度对比分析时，比如上面的例子：不同日期维度不同地域维度的数值对比，往往一张数据图表并不能直观地展示效果，又不想直接用表格呈现一“坨”数据，这时”对比拆分”功能就显得尤为重要！
介绍“对比拆分”之前，先普及一下维度、对比、数值（数据小白一定要看，大神可以忽视）是什么：
维度：是事物或现象的某种特征，可以简单理解是X轴，如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用的维度，时间前后的对比称为纵比，如用户数环比上月增长10%；同级单位之间的比较，简称横比，如不同省份人口数的比较、不同公司收入的比较；
对比：当横比、纵比都要涉及的时候（如不同日期不同地域），就需要对比啦！
数值：即指标/度量，用于衡量事物发展程度的单位，可以简单理解是Y轴；
鉴于对比拆分的定义比较抽象，这里先不做解释，主要结合文章开头的2个实际场景来展示其使用价值，希望能真正帮到需要的yin！
工作场景1：O2O/电商网站想要了解近期各省市的订单金额分布情况，需要的维度：日期、地区，需要的数值：订单金额，先看“美颜”前后对比图吧~
（“美颜”前）
（“美颜”后）
“美颜”前各省的数据堆在一起，N条折线就像一团杂乱的毛线，数据给人的感觉也是一团乱，根本不想看，也无从下手，更别说用数据驱动运营了。
再看看“美颜”后的图表，很清晰地展示各个省份的数据量和变化趋势，图表瞬间转成小清新，感觉美美哒！
赶紧来看看“美颜”过程：
第1步：打开最爱的BDP个人版，上传需要分析的工作表，在编辑图表页面将日期（付款日期）拉到维度栏、地区（收货省份）拉到对比栏，订单金额拉到数值栏，记得顺手调个稀饭的颜色；
第2步：在右下方勾选“按对比拆分”，瞬间就出现多个动图啦！不喜欢默认的显示，还可以寄已调整单屏显示的行列数量哦~（录好了Gif图，但是上传不了，自己去体验一把哈）
酷炫的亮点来了：当你把鼠标hover到数据上，同时按下alt键，就能看某一天各省市的数据啦！左右滑动鼠标还有惊喜哦！（同样录好了Gif图，但是上传不了，自己去体验一把哈，很酷）
工作场景2：半个月过去了，销售总监想要了解截止目前为止各个销售经理的业绩完成情况；需要的维度：时间、人员名称，需要的数值：合同金额（计量图可以设置目标值）
柱状图只能简单展示每个人本月的订单金额，并不能看出目标完成的进度如何，更别说能直观对比每个人完成的情况了。
计量图的确能展示目标完成的进度，但是只能通过筛选一一查看每个人的进度，并不能一下子展示所有人的。
好了，“对比拆分”又上场啦，噔噔噔~~~（具体操作见上一个例子）
哇塞，每个人的业绩完成情况太直观了。半个月过去了，完成50%及以上的只有3个，总监应该好好鼓励他们，争取更好的业绩，还有7人连50%都没有达到，那就要一一找了解下情况，找到原因及时改进，尤其是低于是30%的销售：
是不是在跟进大客户，项目是否靠谱，是不是属于后半个月发力，大项目能否填补之前的落后？不能的话要怎么做才能达标？
是不是本月跟的客户太少？那应该积极主动去寻找销售线索。
还是跟了很多项目，但成交率很低，那成交率很低的原因又是什么：地域问题、客户性质 or 其他原因呢？根据不同原因有针对性地进行调整。
......
原因有很多，总监可以根据这张图表一一找人了解情况，及时寻找原因并做出调整，争取让本月业绩更上一层楼，这不就是数据和图表呈现的意义嘛！
上述场景都很常见，也只是参考。最后，总结下对比拆分的适用场景：涉及*度对比分析、同时需要分类呈现数据结果。要好好学习对比拆分功能，学好能助你调整、优化运营策略，也许会有意想不到的效果哦！
