推薦一個BI工具——小馬BI

在職場中有一項共識是：數據驅動業務價值。業務在產品、運營、開發、技術支持、銷售等環節都有著大量的數據需求， 市面上也出現了很多 BI 可視化工具，但如果能同時具備以下特性，則可以稱為一款優秀的 BI 工具：

• 簡易接入數據

• 拖拽式生成圖表

• 快速計算數據

• 定期發送周報

• 支持移動端+PC 端

• 不用錢

結合以上特點，來介紹一款由騰訊 TEG 團隊打造的輕量級數據可視化工具——小馬 BI。

先簡單介紹一下這款產品。

0 門檻，想得出來就做的出來

通過簡單的拖拽 就可以使用已接入的數據，編輯你的數據看板，所見即所得：

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小馬提供多達 26 種組件，涵蓋“文本、表格、指標卡、折線圖、柱形圖、餅圖、面積圖、地圖、雷達圖、漏斗、散點圖、熱力圖、詞云”等所有主流可視化圖表。

幾乎能夠滿足你的一切數據可視化需求，隨心所欲的挖掘業務數據的內涵，快速搭建你的業務看板。

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高效快捷，不止減少重復勞動的快樂

• 支持多種數據接入方式

• 數據庫直連、Excel 文件上傳、SQL 建表、云端數據庫、API 數據接入，僅需填寫一個表單，即可瞬間接入數據，開始使用。

• 簡易數據清洗

  通過創建合表關聯所需數據；通過篩選過濾，清除無效數據；通過數據格式設置，確保數據可讀易于使用。

• 秒級計算效率 在創建的過程當中，所有的圖表均秒級生成，快速看到結果，及時響應，及時調整，貫徹敏捷之道。

• 支持報表模板化推送 系統自動定期發送移動端、郵件報表，一次報表配送，解放你的周五。

甚至可以支持文本的動態變量（也就是連文字描述里面的數值都可以自動更新。）

跨平臺，隨時隨地享受數據之美

PC 端導入用戶，接入數據，進行簡易的頁面設計，即可發布給到對應有權限的用戶進行查看；在移動端上，還支持支持通過微信公眾號接收報表推送。

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下面詳細介紹下使用這款工具完成數據處理可視化的流程。

一.數據接入

小馬 BI 的數據表接入分為“Excel 上傳”、“SQL 建表”、“云端數據庫”、“API 數據接入”、“多表關聯”、“數據聚合”、“SQL 創建合表”等 7 種方式。

其中最常用的當屬“SQL 建表”和“云端數據庫建表”兩種方式。以“SQL 建表”為例。首先要填寫基礎信息和選擇鏈接的數據庫，接下來就可以自由發揮。

小馬支持包含：

“MySQL”、“PostgreSQL”、“SQLSever”、“Oracle”、“Elasticsearch”、“Hive”等主流數據庫類型。

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采用實時直連數據庫方式并不存儲數據，所以無需擔心數據泄露。當然如果由于數據敏感性不能授權數據庫連接也沒關系，小馬同樣支持通過 API 方式進行數據接入。

二.數據處理

數據接入完成后就可以根據需要進行簡單的 ETL。

小馬支持對數據表字段名稱、類型進行編輯操作，同時可以使用“計算字段”的功能加工處理一些分析過程中需要使用到的字段，比如我們想計算商品的利潤率，就可以用原表中“利潤”/“銷售額”得到。

除此之外小馬也能支持維表和數據表的關聯，比如原表中銷售地區是數字代號，只需要上次一張代號與地區的關系維表，并在字段類型中選擇關聯維表就可以完成關聯操作。

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三.可視化分析

數據處理完成后就可以開始進行可視化分析，首先計入“頁面設計”，點擊左上角的新增頁面可以根據需要選擇“新增頁面”或“新增大屏頁面”。頁面建立完成后可以使用多達 28 種圖表組件及篩選器。

Step1.?用文本組件和注釋功能給你的頁面做一個解釋說明。

Step2.?通過指標表組件配置動態時間/固定時間的銷量等核心信息，實時數據一目了然。

Step3.用折線圖配置時間（可按小時、日、月、年聚合）銷售走勢，通過篩選器進行地區/時間范圍篩選，了解趨勢概況。

Step4.?了解銷售趨勢后再商品類目進行細化分析，總結品類的銷量情況，可使用柱狀圖，并在圖表中設置下鉆來洞察子類目的詳情。

Step5.?接下來使用地圖組件來看下每個地區的銷售情況，同樣使用下鉆功能進行省市的切換。

Step6.?除此之外，還可以進一步結合，通過設置聯動組件來分析不同品類在不同地區的銷售表現，輔助定制庫存周期等策略

Step7.?到這里已對公司大致經營狀況有所了解，接下來我們看下單個 SKU 的銷售表現。使用表格組件選擇需要分析的維度和數值，對關鍵性指標進行排序。還可以設置指標閾值或預警，當滿足條件時 highlight 展示或推送。

Step8.?看完了商品銷售數據后，我們對銷售人員的業績進行考核分析，這里就可以用到排行榜組件來展示各個維度下（地區/時間）銷售人員的業績排名。

Step9.?同樣我們也可以按供貨率、交貨期、良率、賬期等對供應商進行對比分析。這里用到詞云組件來按銷售額來發現優秀供應商。

Step10.?為了方便查看篩選，頁面上還可以加上全局篩選組件，從多個維度進行頁面級的篩選過濾。

至此我們已從“實時數據”、“整體趨勢”、“品類分析”、“區域分析”、“商品分析”、“銷售人員分析”、“供應商分析”幾個維度了解到了公司經營狀況。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯TEG团队打造轻量级数据可视化工具——小马BI【强烈推荐大数据行业学习】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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