养成数据思维，数据分析工具get起来

amywu

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    大家下午好，相信小伙伴们已经在课前听说过了，我们这次的系列课与数据可视化分析紧密相关，这次系列课一共分成三节，分别是思维养成与工具掌握，分析与预测方法应用，以及实际案例解决。希望大家听完我们的课程后，对数据分析会有更深的理解。

第一堂课：养成数据思维，分析工具get起来

     我们都知道数据分析在各行各业均有应用需求，尤其在每年每月固定的汇报内容里必然少不了统计分析。但不同统计人员做出的成果常常大相径庭，有的让人一目了然，有的让人云里雾里，比如这几个常出现的问题，在座各位同学可以看看自己是否也出现过相似的问题：

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1、拿来一堆华丽丽没重点的报表。虽然符合审美了，却失去了其本身作为分析报告的意义。

2、花样百出，但每张图都图不达意。图表类型丰富有趣，但图表内容不忍直视

3、报告繁杂冗长，逻辑思维混乱不堪。这点就不用多说了，因果关系分析混乱，分析结论之间紧密性极差，都是不能容忍的。

4、报告册子得论斤算。传统纸质报告通常是以一叠或一本的形式出现的，其实里面许多内容是重复的，比如每月的月报，使用格式、表现形式基本上是一致的，但由于纸质报告的固定性，导致每月都要重新制作报告，这是很浪费人力物力的。

    所以，为了解决这些问题，我们开展了第一堂课：加强数据思维逻辑、学会使用分析工具。只有把数据分析用好了、用合适了，才能真正解决这些问题。

课程简介

    我们这次课简单分成两部分：一个是学习思维养成的方法，主要以方法分享为主；另一个是分析工具的使用方法，会结合分析工具做实际操练。

一、养成数据思维的方法

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    首先我们来了解下思维养成的一些方法，我总结了几个关键词：细心、严谨、敏感、素养、习惯。

    其中，细心、严谨、敏感，是基本的一个数据态度，做数据分析的人基本上都要求具备这几点；至于素养与习惯，我个人认为不停地通过各种途径提升数据素养，并保持良好的习惯，都是养成数据思维所必须的。

    接下来我们看一下养成数据思维具体的几个方法：

1、管理好基础数据，数据分析里数据是基础，管理好基础数据、把控好数据质量，养成数据及时入库的习惯，能尽可能地为数据分析打好基础

2、当拿到一份报告时，要尝试使用一些可参考值来检验报告合理性：

     举个例子，我拿到一份报告，报告中说总销售额达到三百多万，月均销售额为三万多，这个结论明显就是错误的，月均三万多，一年也才12个月，最后得到的总销售额怎么可能达到三百多万呢？

3、看拿到一份报告时，还要考虑其前提条件与使用意义，比如数据来源是否可靠、指标计算规则是否与要求一致（不同企业的计算规则并不完全一致），等等。

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可视化展示注意点

    这里我们提两个日常工作中比较实用的：可视化展示与分析报告展示。这两个是我们平时做分析汇报时比较常采用的方式。

    首先是可视化展示注意点，这里我们先上一张图，通过图来简单了解一下：

    这张报表上下对称，上面跟下面的内容是一样的，只是展现形式不同。

1、Y轴间距不可随意调

    我们看下最左边这块内容--月度销售趋势图，明显两个都是折线图，唯一的区别就是波动幅度不同，这个是看报表时人们最容易忽略的一点--Y轴轴间距不同。上面那张折线图Y轴起始点并非零，对应的波动非常剧烈，容易误导别人；那么再看下面那张折线图，Y轴起始点从零开始，能相对客观地反映出销售收入的波动趋势与波动范围。

    其实这两个图没有严格意义上的谁对错，只是看图表作用而已。比如上面那张图，将展现侧重点放在了销售波动上，适用于较特定的商家，比如销售范围长期固定在一个区间内的，对他们来说会更在意销售的波动趋势而非范围。相应的，下面那张图则是相对客观地传达了销售状态信息，适用于较大范围的销售分析。

2、选图表要从目的出发

    我们再看中间这两张图，分别是面积图和折线图，希望反馈的信息是区域销售对比。那这两张图的主要区别在哪呢？

其实做分析的人都知道，两张图较大的区别是信息强化上有所不同的。针对面积图，第一眼看过去给人的一个信息点是序列本身的面积，即序列本身的一个趋势变化；而折线图不同，由于折线图只有一条线，因此强化出的信息点就会是线变化趋势，尤其当需要对比两到三条折线变化时，使用折线图会自动强化序列趋势差异。在这种情况下，序列的变化差异就会一览无遗，因此当需要做对比分析时，我们通常会选择折线图。

3、图表展现要直观

    最后我们再来看下右侧的两张饼图，上面是常规饼图，下面是玫瑰图，它们之间比较大的区别其实一眼就看到了，常规饼图主要以饼大小来表现销售占比；玫瑰图主要以饼大小和半径长短来表现销售占比。

在我们这个案例中，上海、陕西、广州、深圳是销售占比差别相当的，在这种情况下，如果选择常规饼图则不能很好地体现这几个地区谁高谁低，此时则建议使用半径图，通过饼半径的长短可快速判断各个区域谁高谁低。

同时这里还隐含了一个信息点，就是做占比、成分分析时要注意尽量将图表按一定逻辑顺序排序，如从大到小或从小到大排序，这样会更有利于人们读图。

    现在我们可以回到前面看一下可视化展示的几个注意点，相信解读了图表后再来看这几个要点，大家会更加容易理解。

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分析报告展示注意点

    接下来是分析报告展示注意点，同样直接上图：

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    这是一个三段式的分析报告，有标题、描述、图表，分析报告需要注意的点其实也不是很多，你把它当做议论文来写就可以了，有论点、论据、论证，告诉别人你的分析结果、分析依据、分析过程即可。

    在展现上值得注意的是，分析报告需要有较强的逻辑性，相关内容要摆放在一起；并且分析报告如果整个都是纯文字，其实是比较难让人快速抓到重点或理解的，因此要求要有很强的可读性，建议尽量图表化。

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    那么这里呢我们就不回到前面一个个讲解注意点了，因为刚刚我们讲的那几个内容其实已经把重点都包含进去了，至于细节，同学们可以课后再好好消化。

二、分析工具与数据模板

    现在我们再介绍一个实用的思维养成方法--掌握一门分析工具。这也是我们要讲第二部分内容。其实数据分析工具的使用也是思维养成的方法之一，两者之间是相互影响的关系，更清晰的逻辑会让工具使用效果更好，工具掌握的越熟练，则有利于使用者本身的逻辑养成。

    既然讲到数据分析工具，自然是以使用为主，这里就要引出数据模板的概念。前面我们提到传统纸质报告沉重、重复，非常不利于使用，那么数据模板便是一个比较好的解决方案，简单来说，数据模板可以是一个简洁、可重复使用的报告。

    为了更了解数据模板是什么，我们来看一下它所具有的特征：

1、可重复使用，同样一份报告可多次循环使用，比较适合企业日报、月报、年报等格式较为固定的内容，只需往数据模板中套用数据，即可随时查看各时期数据报告

2、傻瓜式操作，可通过鼠标点击上传数据、筛选不同时间维度查看相应历史数据，不需要人为地做一些其他过多的操作

3、共享式报告，通过在线形式与多人分享可视化报告，手机平板、随时随地可看

三、数据模板设计技巧

那么，如果你想学习制作这种高效率的分析报告，需要掌握哪些技巧呢？难不难掌握呢？现在我们就来通过分析工具实际操练一下：

    图中这7个技巧是我们本次课程分析的几个主要内容，只要掌握了这几个技巧，制作自己的数据模板基本上是没问题了。这里就不一个个念了，大家可以自己先看看，待会儿我们操作的时候会一个个演示。

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上传数据源

    首先我们上传数据源，有了数据才能做分析，相信大家都能理解。

    为了让大家了解下我们做的是什么，先打开给大家看下。这个Excel里有很多个工作表，我们本次课使用第一个工作表，它是一个店铺的日销售数据，维度有时间、区域、门店、品类等，指标有收入、成本、毛利等，那么我们直接来操作一下。

第一步，打开分析工具并登陆

第二步，上传数据源

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日期处理

    对于日期，通常我们会有一些衍生出的需求，比如查看每年、每月的数据情况，这里需要通过一列日期序列来生成年、月等维度，这种情况我们就需要做日期处理。

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    在分析工具的基础上做日期处理还是比较容易的，选中数据源并编辑视图，在编辑界面设定好日期列即可，此时系统则自动根据日期列解析生成了年、季度、月等时间维度，我们只要返回报表页面新建报表并使用即可。

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图表处理

    我们的第二个小技巧是图表处理，要做分析报告，首先要有合适的统计图表。

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    这里我们选择顶部工具栏的“添加图表”，选中合适的图表并添加到展示区中。之后在左侧数据集构建器中添加汇总值、维度值，即可通过图表展示数据情况了。

计算同期

    那么第三个技巧--计算同期，比如说同比环比，也是现代企业分析需求较强的一个内容。

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    计算同期在这个分析工具里还是比较容易实现的，选中汇总值“收入”，点选择其对应功能“同期-同期比率、同期差值”即可，系统会自动计算同比与同比差值。

自动排名与TOP10

    第四个技巧是希望了解数据的排名与TOP值，这也是分析中比较常用的一个内容。

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    比如说我想看所有门店里，哪个收入高哪个收入低，我们可以点中汇总值“收入”，给它做排名与排序。在此基础上，我想单独筛出排名前十的门店，可以选择维度“门店”并选择功能TOP10来达到效果。

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筛选控件的使用

学习到这里，我们会出现一个问题：我现在的所有数据都是历史汇总，包括2016年和2017年的，假设我只想看某一年的数据，该怎么办呢？此时我们可以考虑使用筛选控件。

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    点击“筛选”添加筛选值，该筛选控件是对整张报表生效的，此时即可通过该功能来达到年份筛选的效果，这样就可以通过公共筛选随时查看历史各期的数据情况了。

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图表联动

接下来还有几个技巧，也是我们日常分析中比较实用的—图表联动。

    我们上面做的报表中，柱状图显示的是2017年各月份的销售情况，简表显示的是2017年全年各门店的销售情况，假设我想了解2017年各月份各门店的销售情况，该怎么办呢？

    当然你同样可以选择使用筛选控件，只是在柱状图已经展现月度销售的情况下，再进行筛选反而不是最好的方法。这里我们可以根据报表需求效果来选择合适的方法：我需要的最终效果是可以看到2017年各月销售、各门店销售、各月份对应门店的销售情况。那么我们可以选择使用图表联动的功能。

通过“联动”设置，将柱状图与简表联动起来，此时即可通过单击2017年各月份柱状图联动查看对应月份下各门店的销售情况。

报表钻取

    最后一个小技巧是报表钻取，简单来说就是从一张报表跳转到另外一张报表，并且是带参数的跳转。比如从之前做的月度销售柱状图中，假设老板忽然想看某个月份的销售明细，则可以通过钻取功能，从柱状图跳转到另外一张明细简表查看对应月份下的数据情况。

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    这里我们需要新建一张简表来记录数据明细，新建报表并增加简表和数据内容即可。同时回到含有柱状图的报表，选中柱状图，并设置“常规-公共-钻取报表” 选中要钻取的对象即可。此时可查看效果，鼠标双击柱状图中6月份的柱条，报表即可自动跳转到明细简表，并会呈现出6月份的销售明细数据。

    这就是第7个技巧-报表钻取，可以通过某张报表的销售情况钻取到另外一张明细简表，查看对应条件下的明细数据。

课程回顾

好啦，那么以上就是分析工具的几个常用技巧，不知道大家学会了吗？另外我在PPT里放了这几个技巧对应的操作截图，大家可以课后跟着视频和截图再消化一下。

我们的课也接近尾声了，现在一起来回顾一下今天主要讲了哪些内容：

1、数据思维养成的方法（包括基础数据管理、逻辑判断值等）

2、可视化、分析报告展示注意事项

3、数据模板设计技巧（日期处理、计算同期、公共筛选、联动、钻取等）

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    最后，我们给所有小伙伴留了两个小问题，同时也会是我们下节课学习的内容，希望大家课后抽时间思考一下：

1、学会了分析工具常用技巧后，该如何应用在数据实例上？

2、常用的数据分析方法、数据预测方法有哪些？（若需要使用数据，可使用共享数据源-”多指标管理”、”数据预测”等）

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    同时还请各位小伙伴课后安装一下OurwayBI分析工具，下两次课我们将会有更多的实操课，届时希望大家能一起动手哦。那么今天的课就到这里啦，再次感谢大家百忙之中抽时间来学习我们的课程，谢谢！

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