多维度分析法

在进行数据分析的过程中，我们如果想要了解数据，就需要从不同维度去探索。如果仅仅从单一维度去分析，很有可能会遗漏掉重要的数据信息。

FineBI 重要的特点在于他的灵活性可以快速拖拽维度和指标，得到分析结果；若使用传统工具，频繁从多个维度创建或切换图表则会花费很多时间。下面请大家跟随我一起从多个维度来对「销售额」进行分析吧。

首先我们准备一张多维度的数据表。上传 销售数据.xlsx 至 FineBI ，并使用它创建组件。

2.1 从年份分析

以年份作为维度分析销售额，可以看出销售额随年份逐渐增长，表明近几年运营状况越来越好。如下图所示：

2.2 从月份分析

只从年份上来看销售情况还是过于笼统，我们近一步从月份上来看销售额走势。

可以观察到每年七月份销售额骤降，1-4 月份销售额也很低。观察到数据展示出来的信息后，我们可以循着他去发掘背后的原因。

2.3 从地区/类别分析

为了能够寻找到更多的数据信息，我们试着从更多维度去分析「销售额」，拖入「地区、类别」字段，如下图所示：

从上图可以看到，除了「中南」地区外，其余地区都是家具类别的销售额最高。由此我们发现异常后，可以进一步去发现原因，是由于中南地区的竞争对手较强，还是中南地区家具部门消极怠工，寻找提升家具销售额的机会。

2.4 总结

以上我们分别从年份、月份、地区/类别这些维度对「销售额」进行观察，得出了多个数据信息。可见如果从单一维度分析的话，可能会遗漏掉重要的数据信息，所以我们在进行数据分析的时候，要多多切换角度或维度，使用 FineBI 灵活切换。