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多维度分析法

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 历史版本:2
  • 最近更新:Lily.Wang 于 2021-06-02
  • 1. 概述

    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。

    2. 实现过程

    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。

    27.png

    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:

    28.png

    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。

    29.png

    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:

    30.png

    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。


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