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数据分析指标拆解方法

  • 文档创建者:Roxy
  • 历史版本:5
  • 最近更新:Roxy 于 2020-12-31
  • 1. 概述

    使用 FineBI 能方便的帮助用户进行数据处理和数据可视化展示,洞察数据背后的意义。

    但进行数据分析的第一步就是在拿到数据后从哪些角度进行分析,也就是如何进行数据指标的拆解。建立自己的指标体系,达到分析目的。

    本文浅析如何寻找分析角度,对要分析的对象进行数据指标拆解。

    2. 拆解流程

    流程如下图所示:

    1608102417375477.png

    3. 示例

    本文以两个示例进行讲解。

    3.1 明确分析目标

    进行数据指标拆解的第一步就是明确要分析的目标。

    例如现在有两个目标需要达成:

    image.png

    3.2 确定问题

    在明确分析目标后,就需要确定为了达成该目标,需要提出围绕该目标需要解决的问题,可以使用思维脑图,写出在看到该目标后产生的问题。

    1608107836114837.png

    3.3 拆解问题(确定计算公式)

    在确定问题后,就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标,以及它们的计算方式。

    1608107660779942.png

    3.4 拆解指标&拓展维度布局

    • 计算方式确定,就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因,比如销售额=单价*数量,那么就可从「单价」、「数量」来分析销售额变动,以一个指标为定量,分析对比其他指标变化。

    • 同时以计算公式结果为指标,拓展维度(比如地区、时间、品类等等)来探究不同维度下的指标差异。

    1608108000737232.png

    3.5 最终结果展示

    展示结果按照总—分方式,如下图所示:

    27.png

    4. 效果展示

    完成仪表板参见 

    目标一:营销组织销售分析

    目标二:2020 上半年经营分析

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