如果大家日常工作中經常要和數據打交道，做Excel，做報表，看數據。

那么不妨建議大家涉獵一下數據分析。

如今它已不是商業分析師、數據科學家的專屬。

隨著百花齊放的學習課程和分析工具的出現，它的入門難度和上手難度都大為降低。

且掌握一點數據分析技能對日常工作大有裨益。

比方說，如果能學上一點可視化技巧，懂得如何恰當的使用一些高級的可視化圖表，在做PPT、做報告時，必定能讓領導驚艷一番。

如果能掌握了BI分析工具使用，在做報表、做分析性圖表時，能比Excel效率高上不少，再也不用被VBA和復雜公式的折磨。

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今天就來給大家分享一個數據分析的手把手教學，教大家如何進行簡單的數據分析，打造一個可視化分析報告，借助BI分析工具FineBI。

什么是FineBI ？

首先，這是一個BI工具。

什么是BI工具？

BI又叫商業智能，是提供快速數據分析的一種方案，包括收集數據、處理數據、可視化分析數據、報告展示等，目的是將繁雜的數據轉變為有效的信息，然后為決策所用。

關于FineBI

• 你可以把它看成可視化工具，因為它自帶幾十種常用圖表，以及動態可視化效果；
• 你也可以把它看成報表工具，因為它可以零代碼快速制作報表，以表格狀、以Dashboard狀；
• 你也可以把它看成數據分析工具，因為如果你有數據，想分析，可以借助FineBI做一些探索性的分析，甚至深度的數據挖掘，它提供5類現成的挖掘模型。

更簡單的理解，就是一個更加高級的Excel數據透視表。選擇要呈現的數據字段，即可立馬呈現可視化。

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怎么用它來操作一次數據分析，并呈現可視化？

它的操作依據你分析數據的思路。

比方說我們通過數據觀察到，網站流量下降了20%，且技術上沒有任何問題。那么我們就要分析可能的原因，去假設去驗證。那我們需要拿到那部分我們想分析的數據，對數據處理，可能還要分析和建立專業的統計模型，可視化呈現......

FineBI的操作大體也是依據這樣的思路，分為五個步驟：數據導入、數據清洗、數據關聯、可視化探索分析、DashBoard整合。

下面咱逐一講解~

數據導入

我們想分析的數據五花八門，大到錯綜復雜各式各樣億萬級數據量的企業數據庫，小到日常學習工作中最常見和碎片化的Excel文件，做數據分析第一步，就是先把我們需要的數據導入FineBI。

數據庫方面，FineBI支持30余種市面上常用及非常用的數據庫，也支持直接將我們本地的Excel文件進行上傳快速進行分析。這里我使用內置數據庫中的基礎數據表，直接選中一次性添加多張表。

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以下是添加后的三張原始表

客戶維度表：

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合同事實表：

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合同回款事實表：

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如果使用Excel數據，大概是以下這個樣子，之后的操作一模一樣。

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數據加工

一般來說，我們拿到數據之后，數據并不是那么完美。對于本身質量很差的數據進行分析往往是南轅北轍的，得出來的分析結果也是錯誤的，進步還會誤導我們對事情本身的判斷，做出錯誤的決策。所以可能我們在開始拿到數據后，需要對數據進行梳理，這也就是我們通常所說的數據清洗。

比如某些數據缺失，比如增加一些數據字段，比如列重命名 、數據格式轉換、異常值處理、合并數據等等。

FineBI可以通過“自助數據集”功能，僅僅點擊鼠標就能夠對數據實現過濾、分組匯總、新增列、字段設置、排序、合并等等操作，可以把數據進行規整，也可以自己寫函數去處理數據。

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比如在合同事實表里，我們希望處理得到日期具體是哪個季度的，在這里我們不需要寫任何公式，直接通過鼠標點擊就能完成。

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這里舉例用的數據表是軟件自帶的，數據質量相對好，不需要做什么加工，可以直接進行下一步。（大家可以自行下載跟著操作）

數據關聯

我們一般要用的數據存在于不同數據表或者Excel表里，而我們的分析經常需要同時用到不同表中的數據，這時候就要對這三張表建立聯系。通過FineBI對三張表建立好關聯就可以同時使用到各表中的數據。

對于我們的三張表，首先選擇客戶信息表的“客戶ID”字段，和合同事實表的“客戶ID”字段建立1：N的關聯。1：N的關聯是因為1個客戶可能對應多個合同。

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詳細關聯操作的過程呢，可以看下面動圖

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然后同樣地對合同事實表和合同回款事實表根據合同ID建立1：N的關聯，關聯關系就建好了。這樣我們就可以同時使用到這三個表的字段了。

可視化探索式分析

以各省份城市的銷售額和回款額分析為例，大家可以跟著我一起學習下分析的過程。

我們對于數據最直觀的認知是建立在明細表之上，然后對于數據想做進步分析的時候，我們會嘗試去選用一些圖表來展現，但實際上我們可能不明白為什么要選用柱狀圖，不知道選用了漏斗圖是什么意思。當你想分析兩個或者兩個以上數據字段的相關性時，FineBI會自動為你選擇最合適的圖表，每種圖表背后都有很強的數據分析算法，可以幫助你先初步了解你的數據情況，邁出數據分析的第一步。

首先我們拖入省份到橫軸上，拖入合同金額和回款金額到縱軸上，系統自動推薦了多指標并列的柱狀圖顯示，在可視化結構層次方面更加清晰。

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• 智能推薦

我們可能有使用傳統固定圖表去進行分析，我們可以基于智能推薦的結果去自由切換對應圖表類型。點擊左上角區域，彩色顯示的圖表是基于目前拖入的維度和指標能夠合理展示的圖表推薦，點擊可以任意切換。

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• 探索式分析-自由切換圖表類型

我們還可以基于我們的思考去形成我們獨特的分析，所有形狀、顏色、大小、提示、標簽、圖表、警戒標識都可以作為我們思考點的體現，而不再用圖表去限制我們的思考。將左側我們想分析的字段任意拖入形狀、顏色和大小等，或者改變形狀，可以定制出不一樣的圖表。

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• 探索式分析-自由切換形狀顏色

通過對數據的觀察，可能需要設置一些分析線輔助我們思考，在想分析的指標上，通過鼠標點擊就可以完成分析線的快速設置。

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• 探索式分析-創建預警線和分析線

OLAP分析，老生常談的分析技術，對數據進行鉆取、放大、過濾、維度切換、跳轉、聯動、導出、復用等等。通過FineBI的OALP分析，可以輕松玩轉你的數據，從大到小，由淺及深，探索數據之間的深層關聯。把城市拖入省份就可以快速創建鉆取的字段，拖入到維度區域馬上就能使用。

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• 探索式分析-鉆取

再重復以上的分析操作，可以完成其它形式和深度的分析。我們同理完成其它分析。然后用系統自帶的一鍵換膚（左上角的儀表板樣式功能），隨意美化了一下，可以快速調整出以下模板。附上對成品的一些分析思維供大家參考。

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• 多層餅圖，顯示各省份及城市的合同金額分布
• 詞云圖，顯示合同金額前15的省市
• 指標卡，添加閃爍動畫
• 對比條形圖，顯示合同金額前10的客戶，配色用“成長系列”
• 環形圖，按照合同金額的數值區間進行分組，顯示數值分組區間及百分比
• 地圖，能夠下鉆城市；帆軟logo圖標懸浮在上方；地圖不與其它組件聯動，其它組件之間聯動
• 指標并列折線圖，合同金額添加最低值和300百萬的警戒線，對大于300百萬的年份進行注釋；回款金額添加指數擬合線
• 組合圖，顯示所有省份

以上，基本展現了用FineBI進行簡單分析的完整教程，列舉了大部分常用功能。大家可以自己拿著軟件自帶的原始數據嘗試下做個dahboard報告，一次下來就基本上能知道數據分析師怎么回事了。

一些補充

• 動態圖表呈現

除了靜態的圖表展現之外，FineBI還支持用戶增加圖表注釋以及閃爍動畫，可由用戶自由定義條件進行動態展示，打破了傳統圖表靜態呆板的呈現形式，讓用戶體驗更加生動的數據圖表展現效果。

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• 大數據圖表性能

此外FineBI提供的圖表大數據模式，支撐圖表展示數據量可達百萬以上。

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• 數據分析人員的新利器——數據挖掘

如果你想預測未來的銷售額，你想智能的給用戶群分類，或者你想知道短信發給哪個用戶獲得的反饋可能性比較大，這些在FineBI中都將會成為現實。

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此外，FineBI還將時間序列算法和聚類算法，和圖表分析相結合，也就是大家不止可以實現預測和聚類，更進一步，只需要簡單的拖拖拽著就可以立即看到預測和聚類的結果，讓數據挖掘不止于能用，更要易用。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的这个工具秒杀市面上各种可视化，可惜90%的人都没用过！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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