如果有一张上千行的销售表，像下图（各个地区按天统计的1至12月的物品销量），要统计每个月，每个地区的数据，当看到上千行的数据，是不是发愁无从下手呢，利用数据透视表，轻松搞定。

1、选中数据表中任意单元格，点击工具栏插入——数据透视表。弹出创建透视表对话框，点击确定。

2、在右边数据透视表字段对话框添加字段，这里勾选订购日期、地区、分类、销售额和成本。字段勾选根据数据分析的要求勾选。

勾选后，左边单元格会生成下图所示数据表。

3、但是日期是按天来统计，我们需要的是按月统计，选中行标签统计的某一天的单元格，例如2015/1/24，右键创建组，在组合对话框中，选择月，确定。

4、确定后生成下图所示的统计表，但是原始数据没有统计利润，这里我们为了说明问题，我们简单统计利润。

5、增加字段，统计利润，假设利润为销售额减去成本，点击数据透视表工具的分析菜单选项。

6、点击字段、项目和集——计算字段。

7、在插入计算字段对话框中，名称填写利润，公式填写=销售额-利润，确定。

8、则上千行的数据按月份统计完成。

这里只是数据透视表的基本用法，数据透视表还可以排序、筛选，还可以转换称图表，还有很多更强大用途。

为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。

有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义)，开源节流的每一次操作每一个节点，也是风险。

企业经营，风里来雨里去，免不了碰到大大小小的机会和风险，抓住机会躲避风险是每个企业以及个人的毕生追求。

PMI中将风险归为以下几类：

已知的已知风险

未知的已知风险

未知的未知风险。

本文将数据分析，也归纳为三层需求

第一层需求：应对已知的已知风险

可以将这一层需求看作为被动使用的数据，拿零售行业的场景举例：

采购员要进行采购，没有数据作为参考，只能进行盲目采购，那商店的缺断货、商品积压的风险一定出现。所以采购员需要通过数据查看各类商品的销售情况、库存情况、可售天数情况进行判断，以此决定采购需求，避免错误的商品采购所导致的商品缺断货、高库存等风险。此为通过数据来应对已知的已知风险。

对于企业之中，这类的应用特别多，多到部分企业会忽略这是一种数据分析的应用。企业中常用的业务系统比如erp等软件系统，也会自带一些简单的数据查看类报表，其作用也是很大程度上来应对这一类风险。

但是，从另一个角度去看，这类风险的应对也有很大的优化空间：

风险应对的效率：提升风险应对的效率，是提升应用标准化的一个体现，当一个应用难以使用时，容易造成人员惰性，取巧而放弃使用，从而提高了风险发生的概率。

复杂的已知的已知风险的应对：绝大部分企业并没有将数据覆盖所有的已知风险，举例：新品的引进，新品的引进为商店带来新的盈利点，但是错误的引进甚至会带来负面效应。大部分企业的新品引进并没有一个很好的方案来应对：通过数据进行品类关联并对比，可以看出本店铺对于市场上销量靠前的商品的缺货情况，本店已有商品的市场占有情况，从而可以优化新品引进的策略。这一类的应用还有很大的空间，这也就是为什么很多企业乐于同行之间的交流，希望彼此可以互通有无，发现类似数据场景的应用。

第二层需求：应对未知的已知风险

这一类数据一般为主动使用的数据，更多的是周期性使用的数据，常见的比如领导们常看的日报表、周报表等。

企业的风险发生的概率是分布在每一天的，但是它每一天都可能发生也可能不发生，例如部分员工的消极怠工、部分商品的质量异常、个别门店突然面临的对手竞争等。这一类风险当然是希望在发生的最短时间内就可以发现并且应对。所以企业中产生了大量的这一类型的报表需求。

这类报表也很常见，但是他们价值的体现不如第一层需求类来的直接，这一类报表经常被浏览，但大部分情况是没有发现风险的，所以有时会产生一种这类报表没什么用的感觉。

在我们所遇到的项目中，这类需求报表占比是很多的，也是争议最大的。领导层所需要看的日/周/月报类报表相对还好，毕竟是每天都会有人看，并且作为企业数据监督和追踪的一种形式。

此外，还会有很多分析类的报表也属于这一层级，比如商品的价格带分析：找到某类商品的价格点，对比销售高点或销量高点，从而发现可能的商品价格分布的不合理或者货架摆放位置的不合理(价格点商品附近陈列丰富的商品可以给顾客带来商品丰富的感觉)。进一步调整商品价格分布以应对商品陈列或者价格分布的风险(机会)。

这类报表的应用难度比较大，因为经验或者知识储备的不同，对风险的认知和识别能力不同。同样以上面的价格带分析报表为例，其目的为应对陈列、商品价格分布、商品引进/采购、目标活动人群选择的风险。但是使用报表的业务人员没有形成对这些风险(机会)的认知，就造成了缺乏对该报表的数据解读能力，该报表便成为了一个花瓶报表，价值无法得到体现。

针对这一类报表，我的建议是场景化，让每一张报表背后都有它的风险机会描述，当自我不能解读的报表，也就不要指望业务可以解读并使用，并不是将一堆的指标都进行展示就能产生价值，它于落地的应用还相隔甚远。

第三层需求：应对未知的未知风险

这类需求近些年来大量出现，大数据概念被大多数人所重视也很大程度上是因为这一类需求。

风险的不可预测性使得大量人群希望通过技术的手段来帮助识别和发现风险。比如很多人希望通过聚类这类算法的应用，来形成用户画像，发现自己之前无法发现的特性，或者通过对商品关联的挖掘，发现未知的商品关联关系，从而调整商品布局以发现巨大的商机，比如“啤酒与尿布”(不知真伪)。

但是这类需求实现难度巨大，目前还属于少数互联网公司的专利，对于大多数企业尤其是传统企业而言，其实现成本是难以接受的，个别数据乙方可能会以此为诱饵进行宣讲，但就我所了解到的还难以形成很好的应用。

但是第三层需要要怎样处理？无论是机器还是算法很多都是对人对模拟，只是拥有更快的速度而已，所以相信通过人的作用可以弥补这一类需求。

同样以商品模块举例：除了我已知的商品价格、布局风险外，通过对商品价格分布那张报表的分析，发现在非价格点的价位(比如是10元)销量比正常值都高，正常情况10元价格商品的销量是价格点商品销量的1/5，但是报表显示这一期间的比例高达了1/3，通过进一步分析，发现是由于某一天活动对该商品进行打折促销，从而该商品销量上升，再进一步分析该商品的销量上升并没有给企业带来业绩的上升，该商品的周边商品销量基本没有变化，也就是该商品的连带率是很低的，同时该商品库存并非临保商品。通过调查发现是店长和供应商的私下协议而采取的促销行为。

以上只是举例，通过人的思考可以发现很多的未知的未知风险。这也就是近些年来bi产品的出现的原因，bi产品希望能够给业务人员一个灵活的数据应用环境，让他们的思考得到延伸和数据上的支持，从而应对未知的未知风险。

当然，理想情况如此，很多企业并没有将bi产品应用成为以上的价值。原因很多，主要的是包括业务人员没有分析意识、没有一个很好的分析入口(不做进一步解读)。

综上：

我将对数据分析的需求分为三层，每一层的使用难度也都有不同，越向后越容易产生“这个报表没什么用”的感觉。现实中，也有很大程度上确实是这个报表没法用，因为很多it人员也并没有理解我做好的报表是为了解决什么样的问题，只知道这个指标有用，我就展示给你看。所以这样的报表可能真的很难用。

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。

ps：一切的文章都是我当时的想法，不能作为知识来解读，大家尽做参考，欢迎交流。

End.

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

一到月底，各位运营小伙伴们就开始慌了~各种报表总结做不完不说，还要做下个月计划目标，怎么做？拍脑袋吗？

当然NO!制定销售目标必须根据各区域各门店的历史营业数据！

但数据哪里来？

翻出以前累积的一张张报表逐个查看分析？！现在，用甩手掌柜分析型报表，分分钟理清各维度营业数据，基于这些“聪明”的数据，让你快速做好下月目标设定哦。

甩手掌柜报表

告诉你下个月销售目标定多少

要制定出下个月的总体销售目标，可以通过甩手掌柜报表销售分析模块，查看今年各月销售额同比环比的数据变化，例如，今年6月销售额同比增长了40%，环比增长了18%，那下个月的销售目标也要遵循这个百分比换算得出预估。通过全年各个月份的销售额环比同比数据，能为制定下个月平均销售目标做充分依据。

告诉你如何分解目标到每一天

敲定总体销售目标后，要科学的把月度总目标分解到每周，甚至每日。甩手掌柜周销售趋势分析，可以精确看到4周每1天的销售趋势变化，能让你快速把月销售额科学的分解到每1周、每1天。如上图可以看出，在周二和周四每个月的销售都差不多，那么下个月的每个周二周四也可以设置差不多的销售目标。

目标制定并且分解完成后，运营者要考虑通过什么样的方式实现目标，通过甩手掌柜报表，你可以快速找到以往运营中的问题，作为下个月提升销售的突破口。

告诉你为实现目标该做什么

找到拉升销售的“关键顾客”

甩手掌柜会员分析模块，让你对会员销售情况一目了然。如上图，发现上个月会员销售额和客单量占比都很低。且会员活跃度显示，上个月有消费的会员中，91%都只消费了1到4次，会员消费频率很低。所以，下个月可以针对性的设计一些拉高会员回购率的活动，吸引会员重复消费。

找到拉升销售的“关键商品”

通过甩手掌柜报表商品分析模块，我们能快速识别上月哪些商品毛利高销售好，哪些商品毛利高却销售频次低，基于这些数据，完全可以找出类似上图绿色泡泡代表的红豆珍珠奶茶（毛利高，消费频次低的单品）作为下个月的主推单品，赢取更高利润的同时，打造一个新的准爆款单品。

甩手掌柜报表已全面上线，打开甩手掌柜报表（新）就能直观获取到各种经营分析数据。

不过，想要让甩手掌柜报表真正物尽其用，还是赶紧根据现有数据设定好下月目标吧！这样，就能在下个月跟踪目标达成进度了，点我了解如何实时跟踪销售目标达成情况。

做数据统计，有人用筛选排序，有人用分类汇总，有人用合并计算，当然还有数据透视表。

正所谓，条条大路通罗马，行行会计出状元！这不，今天老板想考验一下新招的小姑娘是否可胜任这份工作，让小姑娘快速统计一下数据，小姑娘使了我教她的这一招，征服了老板，职位保住了。

今天，我们就来看看，小姑娘是如何操作征服老板的。

假设有以下销售表格，需要统计一下每种商品的销售金额。

1、源数据表的规范

在建立数据透视表以前，首先要检查源数据表有没有存在下面这几种不规范的情况。

标题行

名称缺失，无法正常建立数据透视表，需要把标题名称补充完整。

名称重复，导致创建数据透视表后，字段名称相同并标注序号，导致语义不明确，需要修改相同名称的标题。

源数据

合并单元格，无法正常使用筛选和排序，合并单元格除了首个单元格有数据以外，其他单元格数值为空，解除合并单元格并补充完整数据。

文本型数字，统计值为零，无法正常参加求和、平均值等数值计算，使用分列功能重新修改为数值。

不规范日期，无法正常使用筛选排序和组合，使用分列功能规范日期格式。

2、插入数据透视表

选中需要做统计分析的源数据表，点击插入选项卡，点击数据透视表，在新工作表或现有工作表中的单元格新建数据透视表。“选择一个表或区域”用鼠标选择A1到E18整个区域就可以了。“选择放置数据透视表的位置”如果选择放在现有工作表，就是当前光标所在的位置。

3、选择要添加到报表的字段

源数据表中的标题行为数据透视表中的统计字段，用于拖动到不同的区域。

数据透视表的区域分成四个部分：

筛选区域，用于对数据透视表整体的筛选

行区域，字段放在行区域，以行的方式展示

列区域，字段放在列区域，以列的方式展示，行区域和列区域

值区域，把字段拖动到值区域，实现不同类型的计算，达到数据统计的效果。

那如何正确地拖到字段到数据透视表的区域呢？

我要统计出每种商品的销售总额，在这里，行标签是商品名称，统计值是销售金额，统计类型是求和，可以得到下图的数据透视表。

这个方法简直是太赞了！此技能你get到了吗？

门店的数据报表，包括各部门每周/每月的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划等，对于门店管理来说是至关重要的。而往往最能直接暴露门店经营问题的，就是门店经营数据了，面对门店的一张张报表，如何从繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法，即如何做好门店数据分析，这对当下企业的门店管理来讲，是一门生意经。

基于此，帆软FineBI商业智能产品提供了企业级的门店智能数据分析的解决方案：通过鼠标点击和拖拽就能够轻松掌握门店分时段营业分析、门店综合营业分析、门店报废商品分析、门店综合管理驾驶舱等等一系列的数据，在经营和管理门店运营的过程中真正做到数据在手，胸有成竹。

方案内容

企业门店智能数据分析干货内容：

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

方案效果及实现说明

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加人事管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些人事数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在人事管理业务包中添加好门店主档信息表、综合营业分析表、日期信息表、小时维度表、报废商品数据表、营业日数据源表等数据，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的门店管理业务包的权限分配给门店部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将门店部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

a.门店分时段营业对比分析

门店经营的第一项基础且重要的工作，就是门店管理者需要对日常时间范围内的销售情况进行把控，熟悉各个时间段门店的销量状态。特别是对于特定的一些节假日举行的促销活动，我们更需要进行及时关注和跟踪，这样才能根据以往的经验更好地去策划未来的活动，取得更好地活动效果。

如上图所示的门店分时段营业对比分析，我们可以通过FineBI的时间控件进行任意日期的内的门店经营效果比对，追踪各个门店的实时经营状态。除了小时的粒度之外，针对不同星期的门店经营业绩进行分析对比（上图所示，周一的门店经营整体状态明显由于其他星期），以便优先选择活动效果最佳的时间。

b.门店报废商品分析

为了更好地对各个门店的销售商品进行优化，我们需要对报废商品进行一些数据分析。如上图所示，我们可以通过仪表盘合计出时间区间内的报废总金额，同时用对比柱状图过滤出报废商品Top10的商品，重点观察和监督。营业部方面，试用饼图统计出各个营业部的报废金额分布情况，着力对报废商品问题严重门店进行商品整改和优化。

c.门店信息查询

对于门店的信息查询，我们可以试用FineBI内置的地图进行基于地理位置的数据分布统计，另外通过明细表组件展示各个门店开设的详细信息（门店名称、大区名称、中区名称、小区名称、门店地址等）。

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

a.门店综合营业分析

接下来我们来进行门店的综合营业数据分析，如上图所示，我们使用仪表盘组件合计总的营业净额，使用柱状图降序统计各个门店的营业额数据情况。对于日期区间范围内各门店营业净额的数据，我们使用堆积柱状图进行统计，以对比分析每天各个门店的营业净额数据。销售结构（销售毛额、营业净额、折扣金额）和销售品类（一般商品销售金额、饮料销售毛额、食品销售毛额）的分析，我们使用折线图进行基于每天的数据对比分析即可。

b.门店经营目标达成分析

如上图所示，我们再来做企业各大区门店经营目标达成的数据分析。由于我们的门店营业部有三级分类，那么这边选择多层饼图来进行三级营业部下的目标达成率分析最合适不过了。各个门店的营业净额方面，使用组合图的对比柱状图分析各个门店的目标金额和营业净额数据，使用组合图的折线图分析各个门店的目标达成率（目标达成率=营业净额/目标金额）。

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的门店数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析可视化统计结果。

我们以上图的每日交易数量和销售毛额折线图统计场景为例，只需要将交易日期字段拖拽到分类轴，将销售毛额、交易数量拖拽到左右值轴，即可自动完成分组统计，真正做到想看数据“不求人”！

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将门店智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的门店管理中心驾驶舱为例，展示了企业的产品销售种类统计、门店毛利统计、地区销售额统计、月度销售额/毛利额统计等等多个核心的门店管理分析指标。那么门店管理人员通过FineBI做好的一个门店管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的门店管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到门店管理人员给他分享的门店管理中心驾驶舱了。

作者：数据观 来自：数据观 https://shujuguan/?from=

［摘要］：看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

［主文］：一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。对库存管理不当可导致货品大量积压，占用现金流，延误生产计划与销售订单。使用数据观对库存进行可视化分析，可以实现：1、分析现有的库存体系，还原库存体系原貌，为决策提供数据支持；2、通过对问题的挖掘分析，对现有的库存体系进行优化；3、衡量、传递合理库存信息，保障采购、生产、销售的正常运行。

所需数据：

以上数据是基本的仓储数据，一般的连锁门店都有；为避免储存数据的方式不同，我们还为您列出了所需全部字段：

除了两个标红的指标需要我们处理一下之外，其它字段都是现有的。为什么要额外计算这两个指标呢？因为，累计出仓金额占比（累计出仓金额／总金额）可以帮助我们审视商品SKU是否符合“二八贡献结构“，即80%的销售额是由20%的商品带来的。

数据处理：

如何计算“累计出仓金额”？听起来像要对每种SKU的销售额做求和，然后要按照降序排列，最后还要加上上一个项目的金额，不算小的工作量！不过，使用数据观的在线ETL工具，可以很迅速地对繁琐的数据进行排列计算。首先，将两个“输入”按钮拖入中央画布，并分别选择为“商品报表”与“销售列表”，将其关联起来，并通过“选择列”剔除无关信息，就得到每件商品的销售状况了。选择“分组聚合”，统计出每件商品的销售额。接下来，使用“排序和累计”，让商品销售额按照降序排列，且累加销售额。此时，我们已经有了“累计出仓金额”（且按照降序排列），再添加一个“常量列”，将值设置为总销售额，就可以计算“累计出仓金额占比”了！

ETL流程示意图

可视化分析：

现在，我们已经有了充足的字段和干净的数据，允许我们从以下四个角度来分析库存状况：

商品概况库存情况库存周转及安全库存库存盘点

（一）、商品概况：

指标说明：SKU数为商品编号，不重复计数，可计算出本店一共有多少个SKU；类别数为类别，不重复计数。从以上两个KPI可以看出，库存中的商品一共8类，总共28个SKU。而下面的“柱＋面积”组合图，就是我们说的“二八贡献图”了。每条柱子代表每个SKU的出仓金额，柱子越高表示出仓金额越高；而面积图则使用的“累计出仓金额占比”（即累计出仓金额／总金额），面积图上的80%点位应当出现在柱图的前20%最佳。通过分析我们看到，库存商品的累计出货金额贡献比例和“二八贡献结构”有一定差距，TOP1商品突出，但TOP2至最差出货额商品差别不大。

（二）、库存情况：

指标说明：以上各指标的金额计算都为“数量*成本价”得出的成本金额；平均库金额为（期初库存金额+期末库存金额）/2。两个分组柱图，主要看的是各类商品的期初、期末库存金额，与进仓、出仓金额分布。而分组条图，除了可以看到库存排名之外，还可以看平均库存占比（蓝条）与出仓金额占比（褐条）是否相当。从库存结构对比出货结构上看，各类商品的比例相当，表面库存比例结构合理。

（三）、库存周转及安全库存：

指标说明：本期周期为一个月，周转天数为周转次数*30天（请根据店铺实际情况进行调整）；根据设置的最佳周转天数（60~90天）可看出耳机类和充电宝类不在最佳周转天数内，图中已标红；根据设置的安全库存，图中显示电脑耗材类中有2个SKU，充电宝类1个SKU处于安全库存值以下，需进行进货。具体低于安全库存值多少、是什么型号的商品需要进货，可以通过下钻来查询。

（四）、库存盘点：

指标说明：盘点金额计算方式为误差数量*零售价。期初的盘点盈亏金额总计为盘盈202.5元，通过条图我们可以看到，各类商品的盈亏金额都在正负500元内，差异主要出自U盘、电脑耗材和耳机类。通过气泡图，我们可以看到，28个SKU中无差异的有4个（蓝色表示），盘亏的有15个（红色表示），剩余9个盘盈（黄色表示），鼠标移动其上还可显示商品的具体编号与盈亏数量。就这样，本来各自分散的库存数据，变成了一份领导能读懂、合作伙伴也能读懂的看板。赏心悦目之余，各种问题水落石出，大大提升了日常管理效率，为企业的高效运转添薪加火。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

转载自百家号作者：excellive

这样的动态销售仪表盘，可以多角度展现年度销售情况，包括每月总销售额的变动趋势、各种产品分类的销售占比、明星产品排行、销售员业绩排名，还可以按地区和城市进行动态筛选，想必通过这样的数据分析，一定会让领导看出销售整体状况的子丑寅卯，也为未来制定销售战略提供了可靠的数据依据，怎么样？对这样的实效强而颜值高的仪表盘，你心动了吗？那就随我一起来实现它吧。

首先，我们一定要做好一张最关键的表，就是源数据表，源数据相当于地基，地基不打牢，盖啥样的房子都是白搭！

下面，基于源数据表创建数据透视表，数据透视表是基于源数据表进行变表的最佳工具，拖拽之间即可完成炫酷报表，简单又百变，所有表亲们都值得拥有！

通过拖拽设置数据透视表的报表字段，对于月销售额分析，将“订单日期”拖到“行字段”中，将“金额”拖到“值字段”中，此时，在行字段中将自动出现“月”，由于我们仅按月份统计销售额，因此，将“订单日期”再从“行字段”中拖出去，仅保留“月”即可；

基于月销售额分析数据透视表，制作数据透视图并进行美化，这样的透视图表，即可实现随着源数据的改变而动态变化，保证了数据的正确性和一致性！

复制月销售额分析数据透视表，以制作Top5明星产品数据透视表，调整报表字段，将“月”从行字段中拖出去，将“产品名称”拖入到行字段中，点击“行标签”，选择“值筛选”中的“前10项”，更改为“最大5项”：

基于Top5明星产品数据透视表，插入条形图，以制作Top5明星产品排行表，并进行图表美化：

复制月销售额分析数据透视表，以制作产品分类占比数据透视表，调整报表字段，将“产品分类”设置为行字段，并设置“金额”值字段的显示方式为“列汇总的百分比”：

基于产品分类占比数据透视表，插入饼图，以制作产品分类占比图表，并进行图表美化：

复制月销售额分析数据透视表，以制作销售业绩汇总数据透视表，调整报表字段，将“销售员”设置为行字段，并设置行标签按“求和项：金额”进行降序排序：

基于销售业绩汇总数据透视表，插入簇状柱形图，以制作销售业绩汇总排名表，并进行图表美化：

最后插入两个切片器，一个是“城市”切片器，一个是“地区”切片器，设置切片器的样式，并设置切片器的报表连接，以实现切片器对多个透视图表的数据联动：

OK，炫酷的仪表盘做好了，你学会了吗？

一、方案背景

对于大部分企业来说，销售部门是为企业直接带来利润的主要部门，说是企业命脉部门其实也不为过。

然而事实上是为数不少的销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。

都说数据有价值，那么销售部门应该如何充分利用数据对市场预判，实时了解当下业绩情况，衡量三六九等客户价值，如何快速获取客户的信息做针对性销售呢？

答案是，不妨用BI搭建一个智能化的销售数据分析平台。

解决两个问题：

1、将数据信息化，汇总自动化，将销售管理者从传统的报表数据重复结算中解放，避免大量重复性的excel编辑工作

2、着重分析企业销售目标、销售活动、成本费用等销售重要指标的分析。

二、方案内容

接下来，本文将着重分享企业销售智能数据分析方面的内容干货，用的是FineBI搭建的销售数据分析平台：

1、IT技术模块——搭建销售智能数据分析平台

2、IT技术模块——直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

3、数据分析模块——如何让销售同时快速上手分析？

4、数据分析模块——如何让销售领导直接在线查看分析？

5、协同管理模块——如何在线分享数据分析报告？

三、方案效果及实现说明

1、搭建销售智能数据分析平台

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加销售管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些销售数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在销售管理业务包中添加好销售员信息表、产品名称表、分公司信息表以及销售目标表、客户信息表、合同信息表、销售活动表、合同回款信息表、活动费用表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的销售管理业务包的权限分配给销售部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将销售部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2、直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

销售管理人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后，就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。

我们以制作如上图所示的销售基础数据分析-销售人员分析页面例，首先使用仪表盘统计出企业的总销售人数，然后再用饼图统计出各大区的销售人员分布（这边可以看出我们上海区域销售人数是最多的，达到总销售人数的22.73%），最后用明细表组件展示企业的所有销售人员的销售姓名、所属大区、大区经理相关信息。这样一来，基础的销售人员配备信息也就快速可视化呈现在我们面前了。

销售人员分析的仪表板做好之后，销售人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到销售管理-销售基础数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利销售活动管理、合同信息查询的销售基础数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。

3.如何让销售同时快速上手分析？

a.销售目标进度分析

我们以上图所示的销售目标进度分析为例，对于企业销售管理来说，两个最核心指标莫过于销售额和回款额了。而企业通常每年都会设定销售目标额、回款目标额两个指标作为销售的年度考评KPI指标。

所以这样一来在每个时间阶段，作为销售管理者我们可以分析当前的销售额目标完成率、回款额目标完成率的总体情况。

I.销售额目标完成率=(销售额/销售目标额)*100%

II.回款目标完成率=(回款额/回款目标额)*100%

以销售额目标完成率为例，添加好总金额和销售目标额之后，在FineBI中直接添加销售目标完成率指标，输入“总金额/销售目标额”即可得到当前销售目标完成率的数据。

计算好销售额目标完成率以及回款额目标完成率之后，然后再按照区域逐级分解。这边我们按照区域对销售额和回款额分别使用条形图进行统计，然后降序排列即可。

接着对每个区域的销售额、销售目标额、销售额目标完成率、回款额、回款目标完成率进行分析计算，以便来分析当前影响目标达成进度的主要问题区域所在。最后添加好相关查询控件，调整好仪表板整体布局即可。

b.销售回款分析

销售回款分析方面，首先统计出当前时间段的应收账款、累计回款、累计回款率（累计回款率=累计回款/应收账款）这三个关键指标，用仪表盘进行展示。然后按照产品线进行分解，对比每个产品线的应收款款和回款金额数据情况。接着按照时间流逝维度进行分析，统计出当前时间区间的月度累计回款金额和月度累计应收金额，同时计算累计回款率。

最后分别按照大区和销售进行分解，统计对应大区和个人的应收账款、实际回款，计算出大区和个人的回款率。这样一来，企业整体到销售个人的销售业绩状况就一目了然了。

c.销售费用分析

销售费用分析方面，统计当年的费用开支总金额以及年度每个月份的费用金额。接着统计出各大类的销售费用模块分布占比、全国各个省份的费用金额分布、各个客户总费用的树图统计、销售费用开票统计、各销售费用排名统计相关信息，让企业的销售费用成本一目了然的以可视化形式呈现在我们面前。

4、如何让销售领导直接在线查看分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的销售数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

我们以上图的年度签单&回款统计数据分析为例，只需要将签约年份字段拖拽到行表头，合同金额、回款金额字段拖拽到左值轴，即可得到每年的合同金额和回款金额走势了，真正做到想看数据“不求人”！

5、如何在线分享数据分析报告？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将销售智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的销售管理中心驾驶舱为例，展示了企业的签单金额、回款金额、单个合同金额分布、各地区/销售签单回款统计等等多个核心的销售管理分析指标。那么销售人员通过FineBI做好的一个销售管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的销售管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到销售人员给他分享的销售管理中心驾驶舱了。