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如何在业务分析中实现商业洞察?-基于Excel BI

作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起 这些BI插件大幅扩展了 Excel 在数据处理、数据分析及结果展现方面的能力,使 Excel 从一个传统的表格工具华丽变身为集表格与 BI 功能为一身的综合数据分析、处理及展现平台。 条件三:“能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起,搭建统一的多维数据分析环境(多维数据集)”多维数据集是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。 动态图表是 Excel 中较为高级的图表应用形式,一旦图表从静态变为动态后,分析的深度及广度都将得到质的改变。一个专业的 BI 报表必然不能缺少优秀的动态图表元素。 在掌握了以上 Excel 应用方法后,再结合自身的业务需求便可以简单地制作出令领导满意的具有商业洞察力的商业智能报表了。以下是 Excel 制作商业只能报表的一些优秀案例: ?

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BI业务用户商业分析新时代,如何把数据用透?

近几年,作为数据应用的有力工具,BI商业智能分析平台同样进入了转折期,其发展趋势明显呈现出从IT走向业务、从报表工具走向分析决策的特征,开始逐渐步入业务用户商业分析的时代。 因此,需要使用BI工具进行诊断性分析,以解决“为什么”的问题。进入这一阶段,便需要运用BI工具中的AI增强分析模块。例如,对于汽车行业,IPTV是关键指标之一。 通过敏捷BI进行业务诊断,可以选择不同的车型进行分析,确定对象后,可对具体车型查看IPTV目标达成分析状况和整车IPTV的状况,还可以查看具体的故障模式和责任部门,通过数据联动,查看故障发生问题时责任问题是分布在哪一个环节 图片此外,敏捷BI的AI增强分析模块,自带数据解释功能,可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析;数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因。 3、业务预测外部环境的不确定性增加,使企业急需通过数据,判断业务和市场在未来一段时间内的变化情况,这便需要通过BI工具实现预测性分析,已解决“可能发生什么”的问题。

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    银行票据业务如何实现BI赋能

    但现状仅仅是工具层面实现将业务数据化,实现了一些分析固定报表和页面,却难以通过BI赋能业务,陷入数据困局,业务需求很难得到满足。 下面结合永洪BI工具,我们整理了一些如何提升银行票据业务数据分析有效性的要点和大家分享: 第一步:梳理业务逻辑 要明确银行票据业务是什么?业务逻辑和核心是什么?在业务的基础上构建分析体系。 例如: 传统票据利率分析1:斐波那契及向上调整线 传统票据利率分析2:布林带通道曲线 第四步:利用BI形成场景分析报告 有了清晰业务结构、模块拆解和分析指标,接下来针对相应的业务场景,沉淀和总结出相对固定的分析框架 业务场景分析报告就可以跟踪和分析业务走势,根据业务走势的波动情况定位异常问题、发现业务提升点。 这些工作完全可以放在BI分析平台上进行分析,形成了核心数据主题报告,完成银行数据分析应用体系的搭建。 第五步:BI赋能业务增长 实现业务增长是BI数据应用的终极目的。需要我们了解业务,发现问题,找出关键点,优化方案、推动落地。 通过使用BI工具,能够更好的实现银行票据业务的增长驱动。

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    Power BI商业智能与业务分析的结合,让你在企业中脱颖而出

    因此,打破power BI商业智能与数据分析的借鉴,使得二者更好地结合并运用于企业运作的各个部门和业务当中,对一个企业的发展和壮大至关重要,对一个人的职业发展也是至关重要的。 power BI商业智能与业务分析 最广泛意义上的分析适用于所有支持技术的问题解决活动。专家通常将分析分为四个类别,在曲线的最不成熟部分进行描述性分析和诊断分析,在高端进行预测分析和规范分析。 Power BI是大多数组织在执行分析程序时开始的,它处于描述阶段。商业智能利用软件和服务将数据转换为可操作的情报,从而为组织的战略和战术业务决策提供信息。它使组织能够收集,分析和呈现数据分析。 power BI商业智能作为业务分析的门户 虽然报告解决方案等BI工具仍然在企业中占有一席之地,但分析师表示他们的能力有限。 全球管理咨询公司Bain&Co。 power BI模糊了这条线 虽然数据专业人员在高级分析中仍然扮演着重要的角色,例如模型周围,但Myers表示他们的参与程度因业务案例而异。

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    BI技巧丨价格区间分析

    在零售快消行业,经常需要分析产品的定价区间是否合理,以便快速找准产品的市场定位,灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢?

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    大数据分析BI工具有哪些?BI工具推荐

    因此,选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 (1)Tableau Tableau是国外市场上比较成功的大数据分析BI工具,它可以轻松处理数百万行数据。大量数据可以创建不同类型的可视化,而不会对仪表板造成影响。 (3)亿信ABI 亿信ABI是国内比较知名的一款大数据分析BI工具,是亿信华辰深耕商业智能领域十多年,在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上,自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化 Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业务原因,预测业务趋势,推动业务变革。 FineBI具有spider引擎,可以对大数据分析做出快速反应,支持本地模式和直连模式。 以上推荐的5款产品都是目前市场上主流的大数据分析BI工具,对大数据分析有需求的客户不妨了解下。

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    为什么说新一代BI是“面向业务的可视化分析工具”?

    因此,新一代的敏捷BI应当定位为“面向业务的可视化分析工具”,才能真正释放数据价值,驱动企业增长。为什么必须是“面向业务的可视化分析”? 因此,敏捷BI着力通过自服务分析、AI增强分析等功能,使业务人员可以以便捷的可视化方式,对数据进行分析、挖掘与洞察,实现数据的深度应用。如何实现“面向业务的可视化分析”? 面向业务的可视化分析,其特征是让业务人员成为数据分析的核心,运用敏捷BI工具,实现数据深度应用,提升业务水平。 因此,一款优秀的敏捷BI工具,应当具备以下特征:1、低门槛业务人员更懂业务,用数据驱动业务的阻碍在于缺乏数据分析能力。要实现人人都是数据分析师,就需要降低BI工具的使用门槛。 这也是各个大型头部企业将敏捷BI作为集团级的数据分析平台的原因之一。图片BI工具的属性,决定了其需要以业务为核心,通过业务人员的自助式分析与深度洞察,实现降本增效,驱动业务增长。

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    BI技巧丨对比分析

    白茶:对...对比分析?! BOSS:我不懂这个那个的,你就告诉我能不能整? 白茶:嗯,能! 其实大家在做可视化数据分析的时候,都会有一个误区,就是执着于使用图形化插件,但是只要能把分析的结果说清楚,或者达到促进业务发展的价值,其实用哪种方式去呈现反而不是那么重要。 思路很重要,本期的需求是做对比分析,那么对比分析至少需要两个切片器才能达到对比切换的效果,对吧? 答案:未激活关系 白茶之前写购物篮分析的时候,用的主要思路就是未激活关系,即可以通过函数进行关系激活——USERELATIONSHIP! 开始构建其他分析KPI。

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    BI就是数据分析吗?

    BI就是数据分析吗? 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问,各大BI厂商在介绍BI的时候,也都会说BI是数据分析工具,其实,BI与数据分析并不能划等号。 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从术语上讲,数据分析主要是指各种应用,包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析BI是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。BI包括数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。 所以,BI并不完全等于数据分析BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析BI的一个重要组成部分,BI是数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的? 然后就是出数据分析展示结果,现在的BI很多都支持自助分析,运用亿信ABI业务人员只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成图表。

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    驱动业务极速增长,火热的BI到底是啥?

    BI即商业智能 BI(Business Intelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策 当时将商业智能定义为一类由 数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。 商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。 BI系统分析 事实上,能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上,该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。 D系统是一个面向终端使用者,直接访问业务数据,能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据,及时地掌握组织的运营现状,作出科学的经营决策的系统。

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    业务架构」IX 业务能力分析权威指

    业务能力是组织为履行核心职能所需的能力、材料和专业知识的表达或发声。企业架构师使用业务能力来说明业务的总体需求,以便更好地制定满足这些业务的IT解决方案需要。 您需要知道的是:业务能力建模 业务能力建模是一种独立于组织的结构、流程、人员或域来表示组织的业务锚定模型的技术。 作为企业架构师的一个工具,业务能力模型能够讨论战略投资或剥离。 从业务能力的概述来看,IT和业务领导人能够跨组织交流应该完成的任务,而不需要业务和技术术语。 业务功能允许更明确的架构定义,因为功能有助于提供更好的业务定义,从而产生有效和高效的技术解决方案。 对LeanIX前100个工作区的分析表明,公司通常在最高级别上使用大约7-10种功能。你可以通过自上而下(公司想要实现什么)和自下而上(公司有什么组织、流程和人员)来构建它们。 ? 图2:创建业务能力模型的4个步骤 3-评估你的能力 “并非所有业务能力在对客户的价值和财务影响方面都是平等的。” 并非所有能力都同等重要。根据定义的标准评估能力,作为以后分析和规划的基础。

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    POWER BI 的数据分析逻辑

    POWER BI 软件主要是面向数据可视化,和数据建模,在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。 在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑,我们以前在讲数据分析课程的时候,也一再强调,数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑,并不是软件的应用。 在人力资源模块也是一样,我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析,也是需要有一套行业的逻辑。 那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模,我们的逻辑是什么样呢,我觉得主要是有3个大的步骤构成 1、数据的处理 在PB 上没有EXCEL 本身自带的各个字段的数据函数,以及对行业数据的处理 在人力资源模块我们可以对人力资源各个模块的数据图表通过关键字进行数据表的关联,然后对每个数据表进行数据仪表盘的建模,这样我们就可以通过PB建立一个人力资源数据分析的系统,并且通过网页的形式对外发布。

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    Power BI x Python 关联分析(下)

    前言 上回提到,Power BI借助Python做关联分析,可以轻松地找出物品中的频繁项集,且该频繁项集内的物品数量不限于2个。 不足在于Python图表的风格与Power BI不一致,而且由于直接输出Python图(没有输出数据源),不便于开展其他分析。后者,正好解决了这些不足。 最后是将算法运行结果转化为Power BI 的表,这也是相关文献演示得最少的地方。步骤3后会得到如下的表。 如需进一步分析,我们可以按逗号拆分列,再添加索引列,如下图所示。 最后点击关闭并应用,数据处理完成。 总结与延展 在PQ中使用Python对原有数据处理,可以生成Power BI原生的数据集。 【参数化查询】是目前Power BI应对的一个权宜之计。详情参见本文——Power BI的时间序列预测,除了移动平均还能怎么做?

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    干货:自助分析BI产品实践指南

    对于产品&业务: 产品迭代、运营活动需要各种数据分析支持,数据调取依赖数据开发排期长、响应慢,需求完成决策时效性可能已经过去,紧急需求求爷爷告奶奶 SQL取数门槛高,多数业务人员无SQL能力 数据可视化报表需要数据 二、自研还是外采,这是一个普遍问题 1.行业现状 成熟的商业化的BI产品国内外都有很多,按照业务场景和主要卖点可以分为:传统型BI、用户行为分析、基于云服务的SAAS化BI产品 传统BI Tableau 三、BI产品0-1实践流程 第一步:需求分析 通过业务场景调研、沟通,了解目前公司数据流程现状,业务主要诉求及痛点问题,评估建设BI产品的必要性 第二步:实施方案评估 结合公司实际情况分析自研和外采的优劣势 ,业务会有更多增强分析、以及从人找数到数找人的预警、推送需求。 六、BI产品发展趋势 数据分析能力:基础的BI产品满足业务取数的需求,仍有较多场景业务下载数据后利用excel或者python等分析工具进行二次分析BI产品要结合分析场景,把更多分析过程融入到系统里,

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    数据分析面试-业务分析

    1.2 选好数据指标的通用方法论 三部曲 1.从业务的最终目的出发梳理业务模块 拆解:多问几个how 目的:我要卖货 手段:通过图文来买货 支撑手段的手段:通过社区创作的优美的图文来卖货 2.判断业务模块所属类型 业务类型 二.数据分析方法论 2.1 对比分析 绝对值(本身具备价值的数字) eg:销售金融 阅读数 比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率 环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 ,关注活动是否有地域属性 版本发布:版本号 渠道投放: 策略调整: 服务故障 PV变化分析 一.首先查看是否有产品bug 比如页面加载速度慢,可能会导致用户重复刷新 二.多维度拆分分析 1.分流量来源分析 3.1 电商指标体系 1.三大族谱:财务+经营+体验 聚焦生意本质:财务指标 助力业务增长:经营指标 KPI+KSF 从满意到忠诚:体验指标 NPS体系 ? 电商核心指标 3.2 用户数据分析 1.内功心法:拆分与整合 拆分:通过多维度的拆分,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆分要结合业务场景,拆分方法多种多样 整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户

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    Power BI ValQ业绩影响因素杜邦分析

    杜邦分析法(DuPont analysis)是一种分析企业财务状况的方法,得名于美国杜邦公司。该方法可以应用于销售业绩分析。 如下图模拟杜邦分析图对门店零售业务的业绩进行分解(参考:黄成明老师的《数据化管理》) 同一层级的指标相乘即可得到上一层级的数据。 我在《Power BI商业数据分析项目实战》这本书中,使用参数功能做了一个动态杜邦分析模型,可以动态改变相应指标,观察业绩变化状况,如下图所示。 微软Power BI图表市场近期推出了一个大杀器-ValQ,可以更加简洁有效的实现该模型。我们首先看看该方法展示效果。 我们可以动态调整各个指标,观察业绩的变化情况。 1.将自定义图表ValQ加载到Power BI中,选择需要的数据到Value字段,激活该图表。 2.选择Creat a New Model from scratch进行创建。

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    To B业务数据分析系列二:To B 业务 VS To C 业务

    ——(二)To B 业务 vs To C 业务 序言: 你点进来?那很大程度上说明你如今正面着以下问题: 1.什么是to B 业务?请看to B业务数据分析序列(一): 2. To B 业务有必要做数据分析吗? 4. To B 业务数据指标体系怎么搭建,重点关注哪几个指标? 如果你真遇到上述问题,那你点进来就对了。 那就更多了… (1) 关注组织与业务:什么意思? 那么大都关注ARPU值,付费转化率,应收,实收等; 然而,对于B端产品来说,其背后的业务是可以量化的,但支撑系统难以量化,这体现在我们公司,我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。 作者:王婷,腾讯SNG数据中心,数据分析工程师,专注于腾讯云业务数据分析与挖掘,腾讯云用户画像等工作,通过数据了解产品,进而启发产品,辅助业务决策。

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    To B业务数据分析系列二:To B 业务 VS To C 业务

    ——(二)To B 业务 vs To C 业务 序言: 你点进来?那很大程度上说明你如今正面着以下问题: 1.什么是to B 业务? 请看to B业务数据分析序列(一): https://www.qcloud.com/community/article/337097 那To B 和To C 的最明显区别是什么? To B 业务有必要做数据分析吗? To B 业务数据指标体系怎么搭建,重点关注哪几个指标? Ok ,如果你真遇到上述问题,那你点进来就对了。 那就更多了… (1) 关注组织与业务:什么意思? 那么大都关注ARPU值,付费转化率,应收,实收等; 然而,对于B端产品来说,其背后的业务是可以量化的,但支撑系统难以量化,这体现在我们公司,我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。

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    Power BI行业分析素材:矢量logo资源

    比如条形图 很多朋友使用搜索引擎或者图库检索对应品牌,获取logo链接(https://pngimg.com/images/logos有3000多个png格式的logo资源),使用Power BI 下载完成后,可以使用文件夹导入数据的方式,将logo批量导入到Power BI。使用如下字符串连接图片,并将该列设置为图像URL,图片可正常在表格显示。 显示 = "data:image/svg+xml;utf8,"&'SVG图片'[图片] ---- 相关视频课程 单个SVG图片的Power BI显示方法 https://t.zsxq.com/02e6qBi6i 多个SVG图片的Power BI显示方法 https://t.zsxq.com/02eqBm6yF

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    业务架构分析

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