本文为学习天善学院李奇老师用数据说话-Excel BI商业智能分析零基础精讲课程笔记。

　　Excel常用的可视化分析方法中有，对比分析、结构分析、透视分析、其他分析。

　　本文主要讲解第一对比分析，欢迎关注后续笔记。

　　常言道，不比不知道，一比吓一跳，对比分析可以帮我们达到“”知己知彼，百战不殆“”的目的，是商业分析中最为常见和重要的方法。对比分析主要有如下几种方式：

　　1、对比分析-纵向对比（时间序列的趋势分析）：时间序列分析，同一指标不同时间下的对比。

　　主要使用柱状图和折线图，选择取决于横坐标取值密集与否。

　　2、对比分析-进度分析：展现目标完成情况的分析方法。

　　常用图表如图：

　　3、对比分析 - 横向对比：在同一时间下，部分与总体，部分与部分或是对象与对象之间的对比。

　　横向对比与纵向对比的区别在于：纵向对比是不同时间条件下同一指标的对比，横向对比是同一时间条件下，不同指标之间的对比。

　　4、对比分析 - 与标准值、平均值及计划值之间的对比。

　　可选图表类型较多，根据自己需要组合（如图），折线图（趋势）、散点图、子弹图（平均对比分析）、簇状柱形图。

　　5、对比分析 - 同环比对比。同比：本期值与同期值之间的对比 / 环比：本期值与上期值之间的对比。一般使用簇状柱形图和折线图展现。注意：不要死套同环比定义，根据业务需求使用正确的时间值。

　　同比增长率=（本期值-同期值）/同期值*100%

　　环比增长率=（本期值-上期值）/上期值*100%

　　6、对比分析 - 预警分析：用KPI分析、预警色填充单元格等方式对关键指标进行预警，代表关键指标的健康程度，让报表阅读者第一时间了解到关键值的变化。

　　下一篇：Excel可视化分析方法（二）透视分析，欢迎大家关注。

日报、周报、月报、季度报、半年报、年报，弄死不少做数据的同学吧。特别是赶上比如6月底，来个月报季度报半年报三阳开泰，估计够很多同学喝一壶的。到了12月来了月报季度报半年报年报新年预报，那就是五雷轰顶了，估计很多同学得加班加到年初一。

做报表是很多企业的家常便饭，频繁的做日报周报月报，对于企业的用处自然不必说，不然也不会费这么多人力来搞这事，但是对于做报表的人可就焦心了，日常可能经常会碰到这类麻烦：

数据收集累而慢，每次繁琐地从各处拿到excel数据，然后要重复性写很多同类的报表，还有大量复杂的excel公式计算。即使建立好了数仓，也大多数做一些固定报表，对固定报表涉及到修改调整时也十分麻烦，每次改动都要科技部改动底层的模板。固定报表大多数是“冰冷”的数字，出现问题后，要去追溯相关问题指标的根源，往往需要再次梳理相关数据做一次分析，而不能直接利用日报、周报、月报去分析最后，辛苦做的报表没人看。市场部门从来都是懒得看报表，需要数了就会提需求单。销售部门分公司、区总一级高级领导永远都是在例会前看一眼，看看可以骂谁。基层干活的一般在月底看报表，看看会不会业绩没做好要被人骂，仅此而已。

总之，一句话就是心累。

但报表还是得做，这是数据人的职责。那有什么办法可以将日报周报月报的工作内容简化？

内外兼修。—— 一方面，通过工具技术的手段简化工作量；另一方面，提升日报周报月报的质量和价值。

技术方案

技术方案——通过鼠标点击和拖拽就能够轻松地制作好往日需要耗费大量工作量的日报周报月报，并且可以直接追溯相关数据的来源，进行日报周报月报的调整。

经营业绩、销售情况和财务状况是我们通常会制作日报周报月报的业务模板，本解决方案主要以经营日报周报月报为例，同时额外增加销售月报的分析，为您展示FineBI不同于传统固定日周月报的天然优势。你也可以再利用我们提供的数据自己再尝试性做一些日报周报月报分析的模板。

方案内容

本方案将给大家着重分享以下企业日报周报月报方面的内容干货：

1.如何快速搭建日报周报月报分析平台？

2.如何让业务部门人员直接基于经营数据快速完成日报周报月报？

3.如何让业务部门人员直接基于日报周报月报进步追溯问题数据来源？

4.如何导出日报周报月报成果做其它电子材料或者打印纸质汇报？

5.如何让企业日报周报月报分析成果实现团队协作共享？

方案效果及实现说明

1.如何快速搭建日报周报月报分析平台？

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。然后添加日报周报月报相关的业务包，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日报周报月报进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在业务包中添加好门店经营的相关数据，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日报周报月报相关业务包的权限分配给业务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将对应授权人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让业务部门人员直接基于经营数据快速完成日报周报月报？

数据底层搭建完，就可以使用分配好数据权限的账号登录平台，快速新建仪表板做基础数据分析了。

日报、周报和月报是报表中较为特殊的一种，按照固定的时间频率去查看关键指标，和计划作比较从而规避风险，完成目标。不管是日报、周报还是月报，周期性报表的都包含着三个重要的元素：维度+指标+分析。其中指标是我们传统的excel报里最常见的，通常是和经营业绩/销售业绩/财务状况息息相关的关键指标，即KPI，此外再加上一对关键指标的常用分析辅助思考，形成每天/每周/每月和日常生产/销售关系更密切的数字报告，从而及时发现经营过程中的问题，调整对策和战略。

a.经营日报

经营日报体系为团队管理者及时掌握经营情况，进行过程管理提供了很好的工具。在经营日报的支持下，团队管理者能够及时分析销售团队中出现的各种情况：哪家门店的销售业绩下降了？是因为哪里做得不到位？哪个商品的销售显著提升了？有什么诀窍？有了这样的分析结果，就可以每天进行及时的复盘，对经营团队进行正确的鞭策和引导，通过过程管理，确保销售业绩的完成。

经营日报中的关键指标和我们的目标额（即目标销售额）息息相关，只关注和销售额相关的数字，不用罗列过细的其它维度指标（如品类等）。以某餐饮企业的门店日报为例，对当日的经营业绩关注以下指标：

当日销售毛额当日销售额月度累计销售额月度累计销售毛额月度目标销售额目标达成率

在常见的分析上，我们常常会关注一些和历史同期的比较情况，如比昨日、比上月、比年初、比去年，以比较时间上的变化趋势，同时也会以赛马场的形式去比较不同分公司/区域/门店的销售分布、前五和末五。

财务日报和销售日报的维度和指标和经营略有不同，分析形式可以类似，同理可得。

b.经营周报

同样地，周报是以一周为周期来整体追溯本周内门店的经营状况，以指导下一周的经营决策。同样地以某餐饮企业的门店为例，对当周的经营业绩关注指标和日报类似，但是与经营日报不同的是，经营周报更关注一周7天的销售额变化趋势，以及客流量等随星期不同而变化的一些指标。

财务周报和销售周报的维度和指标和经营略有不同，分析形式可以类似，同理可得。

b.经营月报/销售月报

月报是一一个月为周期来整体追溯本月内门店的经营状况，以指导下一月的经营决策。和日报、周报不同，月报除了相同的KPI以外，更关注同比、环比的整体状况，以及月销售额/客流量等的月度走势。

3.如何让业务部门人员直接基于日报周报月报进步追溯问题数据来源？

与传统的日报周报月报固定的展示数字不同，我们可以通过丰富的联动钻取操作，来分析问题的根源所在，甚至我们只要轻松的托拖拽拽操作，就能追溯日报中数字的具体情况，进而发现问题的根源所在。

以经营日报为例，我们发现按照”经营额营业部排名“的时候上海西营业部特别高，进而我们想探究其中原因。

联动钻取分析

可以看到点击上海西营业部，其它对应的指标和分析也随影一起联动，过滤出只含有上海西营业部的数据。同时也可以通过对上海西营业部进行下钻到下属对应的门店等，来透视到对应维度层次的数据。我们可以看到虹桥火车站出发区店占据了很高比例。可能是火车站的地理位置效应，商品价格比其它区域都高，同时客流量巨大，因此带来了高额经营额。

即席分析

既然已经初步得出了虹桥火车站出发区门店对经营额的贡献力度巨大，我们自然也想看下该门店的具体经营状况，这在传统的日报周报月报里往往还要再开发一个表，去固定查询，而FineBI通过轻松拖拽就可以马上完成可视化，实现历史数据的快速追溯。

即席分析的思路有很多，在这里介绍其中一种。我们可以马上创建一个dashboard然后直接复用经营日报中的”经营额营业部排名“这个组件，进而查看该组件的数据来源，然后仅仅过滤出”虹桥火车站出发区门店“，进行拓展分析。

4.如何导出日报周报月报成果做其它电子材料或者打印纸质汇报？

我们经常用到日报/周报/月报做PPT汇报或者纸质汇报，FineBI支持将日报周报月报导出excel或者PDF，从而完成需求。

5.如何让企业日报周报月报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是如何帮助企业将日报周报月报分析成果实现团队协作共享的呢？

以上文所述的经营日报为例，那么通过FineBI可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员。

例如这边想把它分享给销售部的同学，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的经营日报模板点击分享给对应的sale，然后点击确定即可。这样一来，对应的sale登录之后就完全能够使用该模板。

日报周报月报的价值

比方说销售数据报表体系，可以这么建：

日报：直接上仪表盘，指标越少越好，突出达成率，突出目标，提示今日需追赶进度，足够了。每天早8点呈所有销售条线。销售团队领导/门店店长们能在晨会上追踪进度，分配目标，激励成员，就再好不过了。能让销售队伍每天谨记目标，而不是等到月底火烧屁股才想起来看数据，就是大功一件。

如果想强化效果，可以增加昨日明星的提示。销售团队最讨厌不接地气的理论专家，最需要榜样和目标感。增加一个昨日明星，可以有效结合晨会激励队伍行动。比搞复杂的指标和模型要有用的多。

周报：周报要提示业绩达标情况、累积进度、过程指标，并且要做两周对比。提示达标率和累计进度，可以辅助销售团队关注业绩结果，调整节奏。过程指标，诸如客流量、转化率、客单价不但要提示具体数值，还要做两周对比甚至标杆对比，及时指导销售团队改进动作。周报是每周发送，一周里至少有两天可以休整队伍、改善动作。所以过程指标是很重要的，比每天空打鸡血管用。

如果想强化效果，可以直接给出提示。比如客流量不足，直接把60天未购货客户名单给出来，方便跟进。比如转化率不足，可以直接给出本周卖点提示（节日、活动、话术）比如客单价不足，可以直接给出上周畅销榜，方便行动。销售队伍可以在2天的休整期内消化信息，准备动作。

最后，具体的实操，大家可以下载FineBI尝试下。

数据分析的多数简单操作，就是把焦点聚焦于多分类维度的数据呈现，以表格、图表的形式将重点突出。

关于FineBI，可能很多小伙伴多多少少了解过这款商务智能工具，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，与之同行的还有Tableau、PowerBI等。

你可以把它是做为是可视化工具，因为他里面自带几十种常用图表，以及动态效果；你也可以把它作为报表工具，因为他可视化报表展现，以表格状、以dashboard状；你也可以把它看作是数据分析工具，因为如果你有数据，你想分析，可以借助FineBI做一些探索性的分析，其内置等数据模型、图表。

但严格定义来讲，他其实一款自助式BI。常常被用作大数据前端展现的工具，对接hadoop、Spark等平台；用作业务部门的取数、业务数据分析（IT数据部准备好数据，业务查看分析）。

它的操作就像是Excel中的数据透视表，相信很多小伙伴儿特别是已经在职场已经混迹很多年的小伙伴儿，对Excel中的数据透视表非常熟悉，没错，FineBI的操作类似一个升级版的数据透视表。

它不仅仅可以将原始的一维表数据透视为二维表格，它还可以将原始数据直接透视成多维图表，流程跟用Excel做数据透视表几无二致。

接下来我从几个角度来做个演示, 以案例的形式来展示一下：

前提

再讲之前我觉得有必要明确维度和度量的概念，以及对于可视化的认知。

1、维度和度量的概念

BI里面有一个维度和度量的概念，BI的数据可视化其实就是在呈现一组由不同维度和度量组成的字段。

维度是dimension 是描述类别的，比如城市，来源等。

度量是metric，是描述可以进行运算的数量的，比如收入，新用户数等

一个维度可以对应多个度量，比如城市的收入，该城市的新用户数等等。

无论是一维、二维、三维甚至更高维的情况，所有的可视化形式都是建立在维度与度量等指标之上的。所以在导入数据源之后，就应该有意识的熟悉数据结构，认识到所有的指标的属性（是维度还是度量）以及度量之间的关系（粒度的粗细，层级的高低）。

2、可视化并不拘泥于excel图表

想强调的第二点是，数据可视化是一种表达，他的表现可以不同图表、不同颜色区分、多种图表组合、不同动效…并不仅仅是excel里面自带的十几种图表。可视化形式应该服务于业务分析与关系挖据的需求，或者说我们是按照自己的目的去定制可视化的呈现形式。

对比

1、FineBI表格与Excel数据透视表的操作界面，大致相当

FineBI的操作是：选择表格/图表——选择维度和度量指标——附加操作：指标计算（同比环比排名等）、指标筛选过滤操作等，还有一些自定义的条件选项。

Excel的数据透视表和FineBI的表格计算，操作体验和风格大致相当，都提供菜单式操作。

总的来说，FineBI，当数据准备好了之后，新建一个分析，选择需要的图表，然后就会出现左手边的这些字段，依据你想要呈现的结果，将字段分别拖拽到维度和度量框内。分类代表维度，只不过FineBI的筛选器直接放在了字段里，每个字段可做单独筛选，筛选掉不符合条件的数据，比如空值。

2、FineBI表格与Excel数据透视表，FineBI附加更多快速简单的指标计算和样式更改

说了这么久，干巴巴的总要来几个案例练习一下，同样的数据，同样的菜单，同样的字段布局。

针对Excel而言，多维表格数据的展现已经是极限了，因为Excel数据透视表透视的仅仅是表，没法再多给出除了数字之外的信息，这时候就是FineBI大展身手的时候啦。

FineBI可以直接对度量指标设置条件，比如让不同区间的数据变换成不同颜色，以示区分，避免写公式。

可以直接在现有数据基础上，计算排名、同比、环比等指标，简单高效。

3、FineBI-数据透视表=数据透视图

新版的excel里有数据透视图功能，可以图表的形式展现数据。

在finebi里面你可能一键切换图表，或者托转另外一个图表重新制作。

将各个数据图表汇总组合，它还可以制作数据大屏

FineBI我觉得高明之处在于，数据展现方便。通过拖拽数据字段，能立马展现可视化效果，加以联动钻取扥功能以及图标切换功能，动态效果立马显现，自助式BI的精髓表达的淋漓尽致。

据说之后发布的5.0版本，会增加很多数据分析功能，利内置数据分析模型，用维度透析的理念来按需完成可视化探索过程，将BI的功能维度又上升一层次。

Excel的数据透视表功能很强大，但从办公的角度来说，可能还是繁琐了一点。以下图为例，现在我们希望得到每个产品的数量及占比：

如果使用Excel的数据透视表，需要先“创建数据透视表”：

然后设置要统计的字段列和数值列：

由于需要在绝对值列的基础上，再多个“占比”，因此，还要在“数量”列上点右键选择“添加到值”，这样增加了一个“求和项”：

如要将“求和项：数量2”显示为百分比，可在“数量2”上单击，选择“值字段设置--值显示方式”中的“列汇总的百分比”，如下图：

这样的透视表终于生成：

现在我们如果改用国产软件foxtable，那就简单了。点击菜单“数据统计-分组统计”，如下图：

点击“统计”后直接得到结果：

同时统计多列？很简单，加上相应的分组列和统计列即可：

生成结果如下图：

如果按日期统计，还可以自动生成同比和环比数据：

生成结果如下图（由于原始表的数据都是1999年的，因而无法生成同比数据）：

以上还仅仅只是简单演示了分组统计方面的部分功能，更强大的“交叉统计”留到后面再说。

Excel自带的数据透视表是一个数据分析的利器，让你的数据分析速度高效。以前用公式函数来做的数据分析可能需要花半天，但如果使用透视表来处理的话可能5分钟就搞定。但是遗憾的是，很多天天和excel打交道的人还不会数据透视表，或者只会基本功能。今天介绍几个“小功能”的“大应用”。可能会让很多人有脑洞大开之感。

先简单介绍一下透视表的如何入门？注：以下分析全部是基于excel2007版本的截图

首先你的数据源应该是这样的一维数据表格，且第一行不能有空值

把鼠标放到数据域的区域内的任何地方，然后依次点击excel面板上的数据-数据透视表-数据透视表（别点数据透视图）-（在弹出的对话框中点）确定，此时你就创建了一个数据透视表了，如下图：

各位看官，你们数据透视表就算入门了。然后就可以将右边图中的字段拖拽到数值、行列标签和报表筛选中去生成各种分析报表了，如图。

是不是很简单？是不是瞬间就掌握了一门新技术！你还可以瞬间做出这样的透视表：

除了将价格进行分段处理外，还可以快速生成月、季、年报告，完全不需要公式。

注意我前面的措辞，以上这些报表都是瞬间完成，根本不需要公式，分列等乱七八糟的东西，厉害了我的Excel。在我这几年的数据分析培训中，发现有一大半号称会透视表的人其实并不会这些简便用法，今天我就奉献三招简便而不简单的透视表用法，保证将你的效率提高几百倍。

1、透视表的分组功能

在不会透视表的分组功能前，很多人是将数据源中的日期通过分列或公式的方法拆分成月、季、年。其中月、年的公式还比较简单，季度的判断会复杂一些，于是各种if语句的嵌套，水平高点的人则用vlookup解决。

其实完全不需要这样复杂，用公式的方法除了费时费力外，还会造成文件变大，运行速度变慢。其实透视表早就有这种通用问题的解决方案。

这就是透视表的“分组”功能，超级无敌简单的功能！ 步骤如下图：生成一个如图的透视表，选中日期中的任一单元格，再点选项，最后选将所选内容分组的按钮。| 注意：2013版本的分组功能在分析-组选择中。

点击后会弹出一个如下的对话框，什么也别想，先把月、季、年全部选中，然后点击确定，ok大功告成。

此时你会发现你的字段中，多了一个季度、年的字段，下图的销售日期则被赋予月字段的意义。

透视表也成为下左图这样了，将年、季度拖拽到列标签中就成为一份完美的年报表了（下右），so easy！

透视表的分组功能就是这样牛逼，更牛逼的是它能对所有数字（包括日期）格式的字段进行分组，比如价格段分组、工龄分组......

方法大同小异，只是在分组设置区域的设置略有不同，下图是将零售价拖拽到行标签，选择分组后弹出的对话框（下左图）。起始和终止值是数据源中的最小、最大值，步长是系统自动推荐。不过一般情况系统推荐不是最优的分组段，所以可以自己修改这三个值，如下右图。

右图其实是将零售价分成了四段，点击确定后就成为如下的图表。将成交金额换成百分比就成为前面第四张图的格式了。

将工龄、年龄、会员购买频率等分组是一样的道理，就不累述了，大家自己研究吧。好用吧？有没有被震惊到？当然会这些功能的表哥表妹会觉得是小儿科，别急，往下看。

2、透视表算同比和环比

在计算同比和环比时很多人是先用透视表生成年、月的数据，然后再用计算器或excel的单元格设个公式来计算。麻不麻烦？其实透视表有现成的算法，就看你get到没有。

先把透视表按如下格式放置（上为字段年，左为月，中间的值根据需要放置）：

找到数据透视表字段列表，点击成交金额边上的三角，再在弹出的列表中选“值字段设置”。

又出现一个如下的新对话框，依次选择值显示方式-普通旁边的那个三角-差异百分比。最后点击确定。

继续选择。同比是年vs年，所以基本字段选“年”（环比则选“月”），基本项选“上一个”，就是今年和上一年对比（就是同比），一般都是选上一个。基本项也可以选具体的年，那就是定基比的分析了，不懂定基比为何物的请自己百度。最后确定，静等奇迹的发生。

看看这是不是你们想要的东西？2017年为空值是因为没有2016年的数据可对比，2020年5月后为-100%也是没有数据的原因。

环比也是可以滴！

如果你看到这儿有种想马上打开电脑实操一下的冲动，说明我已经打动你了，还等什么呢？当然下一个功能也许更有用。

3、透视表添加公式

透视表不仅仅限于数据源中有的字段，我们其实可以根据业务逻辑生成新的字段，而这些新的字段并不需要在数据源中出现，只需要有对应的逻辑关系就行。

我们仔细看上面的数据源，除了目前已经有的7个基本字段外，其实还隐藏着折扣率这个指标，逻辑是折扣率=成交价÷零售价。同样我们并不需要在数据源中新增一个折扣率的字段，虽然我知道你们绝大多数是这样干的！

首先选中透视表中任意单元格，再依次选择：选项-公式-计算字段。| 注意2013版本excel的公式在项目和集中。

接下来在弹出的对话框中进行公式逻辑的配置。名称输入你新增的字段名（不能和已有字段名重复），在字段中选中对应的字段点击“插入字段”，这个字段就会出现在公式中。有几个字段就需要插入几次，然后把对应的逻辑关系写到公式中（折扣率=成交价÷零售价）。

最后点击确定，大功告成。折扣率成为一个新的字段，通过拖拽其他字段就可以随心所以的分析折扣了，如下图。

怎么样？数据透视表就是应该这样玩的，这样三招肯定会让你平日的工作效率提升一大截的。明天你就可以拿这三招到公司去show了，根据我培训时的经验，绝对迷倒一大片。到时记得回来感谢我哦！

你还在因为不会复杂函数，搞不定同环比，向老板交不上一份满意的报表而苦恼吗？没关系，今天就来教你们制作同环比的简单方法~

到底什么是同环比呢？

同比：某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较，如今年的6月比去年的6月，本周的周一比上周的周一等等。

环比：某个时段与其上一个时长相等的时段做比较，比如本周环比上周等等。

1）环比增长率=（本期数－上期数）/上期数×100%。

2）同比增长率=（本期数－同期数）/同期数×100%。

小伙伴们看了公式有木有懵懵的呢~ 即使在Excel中套用公式依然会很麻烦，那么我就来教大家怎么一键分析同环比。

一、有了 BDP ，一键搞定同环比分析

打开BDP个人版，在工作表界面，上传需要分析的Excel数据表（或对接数据源），点击“新建图表”，就可以开始制作数据图表啦！

二、同环比分析-以环比增长率为例

作为超市集团的管理者，想要分析，2016年每月相比于前一个月销售额情况，应该怎么做呢？

将字段【发货日期-按月】、【销售额】拖拽至维度和数值栏，添加一个次轴，用户环比分析。点开次轴【销售额】，选择【高级计算】-【同比/环比】-选择【环比增长率】便可查看对比情况。有了BDP，一键搞定同环比分析~

三、自定义同环比

对于一些特殊情况的对比需求，如双十一和双十二的销售额对比情况，此时便可以通过自定义对比功能实现，点开次轴【销售额】，选择【高级计算】-【同比/环比】-【自定义对比】，通过简单拖拽调整对比日期的偏移量，即可进行自定义的对比操作。如下图~

上述场景是基于时间字段作为维度来进行分析的，那么当维度是地区、产品、客户、渠道等各种非时间类字段，又想要实现同环比时，又该如何操作呢？别着急，BDP的简单拖拽来帮你！

四、轻松应对－维度为非日期字段

当我们想要分析2015年8月各地区的销售利润时，此时的维度为【地区】非日期字段，点击【销售额】-选择【高级计算】-【同比/环比】，此时看到有【普通】和【基于日期筛选】两个功能。如下图：

1、普通：快速选定时间粒度

在设置界面，快速选定时间粒度（按年/季/月/周/日），一键勾选对比类型，无需手动增加筛选项。

2、基于日期筛选：灵活调整筛选条件

当我们分析2015年12月份各地区的销售额时，只要在筛选器中设置日期范围为2015年的12月1日至12月31日。而“基于日期筛选”中的年同比的日期范围将自动调整为2014年的12月1日至12月31日。

类似“本周至今对比上周同期”等复杂的日期筛选需求都可以通过【基于日期筛选】模式实现啦~

讲了辣么多，主要是我们同环比的功能太强大了！不仅简单易操作，还能灵活高效的设置你想要的自定义同环比～最后再来一张完整的同环比功能分析图，是不是觉得很有高大上的感觉，那就快点登陆BDP个人版吧。

做业务分析、做业务报表的人都离不开和数据打交道。一般我们要做一次统计分析报告，比如月底的销售业绩汇报，可能就要提前向IT部门提需求，让他们把我们需要的数据取数来，然后他们会写SQL把数据遍历出来，然后一份excel发给你。最后呢，我们拿着这份Excel，吭哧吭哧写函数、用透视表，画图表、帖报告。

听着貌似流程很简单，但有一次，小编就是这么悲催：

我要做6月销售数据的统计分析，于是就向IT部门提需求，说把对应的CRM的数据取出类给我。

1个小时后，数据邮箱发我了，唉哟不错，效率很快。但是78M，不可能有这么大的数据，况且我电脑打不开，数据一定有问题。

于是我就跑去询问情况，看了数据库的数据，扫视了几下，明显看到大量订单取消的数据，还有字段缺失的。这些数据于我无用，好吧，怪我需求提出的不清楚，于是我又向IT同事说明了我的需求。期间又强调了几次，最后总算按着需求给了我一份excel，但是数据有378986行，我那内存仅不知道是2G还是4G的电脑，愣是花了2分钟打开，然后当我全选+新建数据透视表时，电脑卡机了，Excel程序关闭了。

卡吧卡吧，我心想，这样一份数据，我要先汇总成单日的销售额，还要拿着这个数据和另外一张客户名单合并，分析ABC类客户的销售份额，想想都要放弃了。

太高估自己了，最后还是舔着脸向IT提需求，然他们直接写代码帮我出这份报表，然后又是无尽的沟通，花了2天拿到了这张报表。

细细回顾这样一个过程，从提需求——取数，多多少少会遇到这样的问题：

1、需求响应不够及时和灵活，一般企业信息部人员工作都是比较繁忙的，对于业务部门提出的数据分析需求可能需要排期等待好几天时间才能有所响应。

2、需求沟通存在误差，业务人员最终拿到的数据结果可能并不是最初想要的那些数据，可能由于沟通表达上的传递导致存在一定偏差。

3、Excel是万能的，但一旦数据量庞大，要写的函数多，真是挺影响效率的，而且在某些数据分析统计场景下，表现的不够丰富灵活，不如代码操作。

......

想必大家也深有所感，如果有这样的工具，能够早早的帮你把数据准备好，或者说你有账号权限拿到自己需要的那部分数据，能自动的把数据ETL清洗；再者，在统计分析方面，内置常用的函数，拖拽生成报表和图表，不用写函数，不用数据透视表，也不用VBA；每周每月固定格式的报表能直接自动导出。简直完美！

这样的分析工具确实有，小编在此给大家推荐一款，效率胜过Excel，操作感类似透视表的数据可视化神器——FineBI！

关于FineBI

关于FineBI，可能很多小伙伴或多或少了解过这款商务智能工具，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，与之同行的还有Tableau、PowerBI等。

你可以把它视作为是可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果；你也可以把它作为报表工具，因为它具有强大的可视化数据分析能力；你还可以把它看作是数据分析工具，因为如果你有数据，你想分析，可以借助FineBI做一些探索性的分析，其内置等数据模型、图表。

但严格定义来讲，他其实一款自助式BI。常常被用作大数据前端展现的工具，对接hadoop、Spark等平台，有了这一款工具之后，IT部门只需要将数据按照业务模块分类准备好，业务部门即可在浏览器前端通过鼠标点击拖拽操作轻松得到自己想要的数据分析结果。

它的操作就像是Excel中的数据透视表，相信很多小伙伴儿特别是已经在职场已经混迹很多年的小伙伴儿，对Excel中的数据透视表非常熟悉，没错，FineBI的操作堪比一个升级版的数据透视表。

它不仅仅可以将原始的一维表数据透视为二维表格，它还可以将原始数据直接透视成多维图表，流程跟用Excel做数据透视表几无二致。

分析过程

如上图所示的一个企业月度合同数据分析案例，如果使用Excel透视表，可以将年份、月份字段拖拽到行区域，将合同金额字段拖拽到数据区域以完成每个年月的合同金额统计，但是对于求组内排名、组内累计值、累计达成率、同比环比等计算，Excel透视表处理起来则比较麻烦了。

之前强调过数据处理的效率和类数据透视表的操作性，如果用FineBI，是如何一步步简单快速完成的？用一个安利来展示一下！小伙伴们也可以到FineBI官网下载安装，边学边体会！

1.分组统计

首先我们选择FineBI的分组表组件，使用FineBI的内置销售DEMO业务包，找到合同事实表，将合同签约时间的年份、月份字段拖拽到分组表的行表头，然后将合同金额字段拖拽到指标栏进行求和汇总（还可以修改汇总方式为求最大值、最小值、平均值等等），即可完成每个年月的销售额基础数据统计。

2.数据排名

接下来我们继续用FineBI来新增一个每个月合同金额的排名列，直接点击添加计算指标，计算方式选择组内排名，根据合同金额进行降序方式排名即可得到每个月的合同金额排名。

3.数据过滤

下面我们只想看2015年和2016年的数据，那么在FineBI中直接对合同签约时间的年份字段进行过滤，然后选择2015年和2016年即可。

4.累计求和

在看每个月度的合同金额数据时，我们往往可能需要把每个月份的合同金额进行累加，以计算截至到当月的总目标达成率，这个在FineBI中添加合同金额月度累计值计算指标，然后对合同金额进行组内累计求和，然后再进行组内所有值计算得到合同金额年度总值，最后直接用合同合同金额月度累计值除以金额年度总值即可得到当月的年度目标达成率。

5.同比环比

计算完每个月的合同金额达成率之后，再分析每个月的同比环比数据自然是需要的。对于同期环期和同比环比，我们可以直接在FineBI中添加计算指标，然后选择对应计算方式即可，非常简单，这样一来我们的基础数据分析统计就完成了。

6.条件格式

在统计好基本的数据指标之后，可能会需要添加一些条件样式以便于观察数据，例如我们这边可以通过FineBI给合同金额指标添加图表样式标记，使得当月大于5000000合同金额的数据标绿色，小于5000000的则标红色。另外再对每个月的合同金额同期比数据添加条件样式，使得当月同比去年同期增长的数据打上上升标记，下降的则打上下降标记。通过以上的简单操作，看似复杂的一个企业月度合同数据分析案例就轻松完成！

分析总结

除了以上的一些分组统计、数据排名、累计值&&所有值、同比环比、条件格式的基础分析功能之外，FineBI还具有强大的ETL处理能力，例如多表JOIN、UNION、关联模型、行列转换、对多层级数据构建自循环列等等，许多原本我们可能需要使用SQL或者Kettle等复杂ETL工具来实现的功能都可以在FineBI中轻松进行可视化配置，可极大提高数据的处理效率。

大屏数据可视化

最后还值得一提是，除了强大的数据自助式分析能力，FineBI还可以做可视化大屏！

公司综合运营驾驶舱：

如上图所示的一些综合数据大屏应用，在数据都已经准备好的前提下，想做可视化其实也就是用FineBI在通过鼠标拖拖拽拽的事情~基本在15分钟左右就能轻松搞定！

文不如表，表不如图，一图胜千言。但有一个前提，那就是：标准。

Excel版商业图表

Excel中有多种图表可供选择，但常常无法选出我们真正需要的，这里给出从简单图表到专业图表的“三条黄金规则”，从此便可以把几乎任何数据转换为专业的商业图表。

三条黄金规则是：

方向(Orientation)：是否在显示与时间相关的数据？意图(Task)：想要传达什么信息？形状(Shape)：想要对什么类型的数据进行可视化？

下面详细讲解每一步的操作细节。

第一步:判断作图方向

黄金规则一：时间用横向图，类别用纵向图。大部分商业图表可归为横向或纵向两大类。所以首先确定应该从什么方向来显示数据。是横向还是纵向。先从最常见的商业图表开始，例如柱状图和条形图，折线图和区域图，点图以及针形图，瀑布图，差异图等。有了合适图才能做出决策。

时间型：横向图

时间型分析使用水平方向图表，如下:

构成型：纵向图

包括构成型在内的非时间型情况使用垂直方向图表，如下:

时间型：水平方向图表如果数据类别是年份、季度、月份、周、天或者时间值，那就使用这类时间型图表。时间总是从左到右表示，禁止从上到下，这是符合常人理解的基本原则。当然可以对其他类别数据也使用水平方向图表，但可能会带来的问题是多标签及X轴水平标签间隔过密等。除非只是表示少量类别数据，否则应该尽量遵守本规则。如下所示：

构成型：垂直方向图表对离散数据对象（如：类别及构成型的产品、客户、账户等）使用垂直方向图表。如：垂直条形图、垂直点图、垂直瀑布图或垂直泡图等。相对于水平方向图表，垂直方向图表有两大优势：

可以更容易显示数据类别标签。可以嵌入到表格数据中，从而建立“表格-图表”融合式报表。

如下所示：

其他图表方向图表还有不容易用方向来划分的，如：饼图、雷达图等；再有就是表示多维度信息的图表类型，如：散点图或气泡图等。以下是常见按方向划分的图表类型及使用场景：

只要可能，应尽量避免使用圆形（多极）图表，如：饼图、环形图以及雷达图。除非类别很少（2~3个），可以考虑使用饼图。

第二步 明确表达意图

黄金规则二：选择合适的图表表达信息。大多数BI/报表/可视化工具都会提供大量图表可供选择。所以必须提前深刻理解并遇见读者在阅读时可能产生的分析行为及思维来选择。这就要充分考虑想要传达的意图。例如：想简单传达一种时间趋势，或是比较不同产品的销售额，或者表达实际与预算的差异，同比增长，特定产品对整体的影响等。这里给出一个常规参考：构成分析(类别比较)构成分析是最基础的分析类型，读者通过直观观察图表数值来比较不同类别。如下：

这种类别比较通常遵循以下规则：

找到特定数值(如：找到特定产品的销售额)比较不同类别的值排序(根据值建立不同类别的排列顺序)高亮显示数据 (如：异常值、特别值等)

每当按此显示类别时，要重点考虑类别的顺序问题。通常需要按值大小排序，一些特别的情况会按照类别重要度、自然顺序排列。注意尽量不要按照字母顺序排列，除非是手机通讯录可以例外。时间序列 (趋势)分析时间序列（趋势）分析与构成分析类似，只是用时间型数据表示类别（如：年份、季度、月份、周、日期或时间）。依据不同情形，读者将视下面不同的图表为特定的分析类型：1. 找到特定值(如：最后一个月的销售额)2. 比较两个值3. 观察数据趋势 (如：线性增长，季节性趋势等)如下所示：

部分-整体比较

如果需要评估部分与整体的关系(如：爆款产品占全部产品的销售额).这种分析有利于迅速发现每种组成部分相对于整体的重要性。使用条形图即可(当然，如果类别很少也可以使用饼图)，如下：

差异分析

差异分析是商业报表的基础。理解距离目标或预算的差异以及相对增长率是几乎所有企业的核心需求。使用“加减”图来显示这些差异（基于构成或时间的均如此），如下：

使用“综合差异”图来显示实际值与差异，也正是因为实际值与差异同时显示，人们可以同时获悉不同差异的显著性以及差异相对实际的幅度，如下：

提示：差异图是成功的商业报告的核心要素。应该始终关注变化与差异。(分析其实就是从差异中发现问题)

贡献度分析

贡献度分析是部分-整体分析的一种特殊情况，其又可分为两种：（1）差异贡献度以及（2）类别贡献度。对于贡献度分析，使用瀑布图。贡献度分析通常回答的商务问题是：为什么总体发生变化，以及怎样的变化。下面是4个典型的例子：

上述四个案例分别从不同角度给出了诠释，至少我们看到瀑布图绝不是只有一种，也绝不是只有一种语义。

提示：瀑布图是贡献度分析的最佳可视化选择。

相关性分析

相关性分析用来评估两个变量是否有相关性，还可用来定位异常点。通常使用散点图进行相关性分析，如下所示：

注意：两个变量之间存在相关性并不意味着他们构成因果关系。

组合分析

对于3个变量的组合式分析（如：产品、客户、供应商、工厂等），使用气泡图：

第三步 选择恰当形状

黄金规则三：同类图表中选择最佳的图形。

一旦确定了正确的图表和可视化方案，接下来做出最后一步：在这类图表中具体用哪种形式呢？人们常常不严谨考虑要表达的是什么数据，如果用柱形图，也总是使用默认形式的柱状图。其实应该针对不同的值类型选择不同的形式，这通常称之为：同类图表选型。如下所示：

例如：表示价格的柱形图比表示收益的柱形图要细。这是很符合直觉的：收益通常比价格要大很多，而表示收益率则可用针形图（就是常说的“棒棒糖”图）。考虑到收益率是一个比率，没有任何单位，所以其图形使用没有宽度的针形。思考下无宽度的针形表示比率，细的表示价格，正常的表示销售额或收益。当读者看到商业报告的图形时，不用看标签就是在看的是什么，这就是专业级报告。这尤其适用于那些不断重复的过程，如月度报告中。

提示：拒绝千篇一律地默认一种柱形图，根据不同的KPI值类型使用不同的柱状类型。

与柱形图的同类图表选型类似，还可以使用相同的模式应对实际、预算、预测、去年同期。如：

有关如何有效的表达，参考IBCS（国际商务交流标准）获得更多信息。

商业图表的一致性至关重要！

如果商业报告里只有一个图表也就不存在一致性的问题了，问题就在于通常一份商业报告中含有很多商业图表，才能充分传达信息给到读者。通常一份商业报告由多页构成，一个BI仪表板也很能是多屏的，这就导致一致性问题变得非常重要。正如红绿灯总是同样的颜色和形状表示始终如一的含义一样，商业报告中的元素也必须是一致的。也就是说，应该使用同样的形状、颜色、模式等来表示始终如一的含义。

提示：正如红绿灯的同样颜色和形状总是意味着同样的含义，商业报告、仪表板也应该保证这种一致性。

如何强调某个值或趋势

人类视觉认知心理学已经印证，图表本身其实已经确定了人们理解图表的方式，不同的图表形状将传达不同的信息。例如有些图表适合强调单个值，而有些则适合显示趋势，如下所示：

虽然从此图也能看出趋势，不过每个柱形的高度以及清晰的间隔则更容易引导我们去比价这些值（例如比较七月和八月）。当时间区间不多且能图形显示可充分容纳列和X轴各类别标签时可采用此图。

此图的线性趋向明显地反映了趋势，即使各个标记点也标识了不同的单个值。此图相对于能够显示单值的不同，更容易引导理解值的变化趋势。

此图已经没有能支撑单值比较的明显迹象，想要比较相邻月份的值差异变得很难。现在只剩下一条能够反映趋势的线。

提示：使用柱形进行值的比较，使用线形揭示变化趋势。

因此，不同的形状从视觉认知上直接影响人们的感知。从纵向的柱形到渐渐水平线形，如下：

还是不知道如何进行选择？这里有两个技巧可以参考：

如果单值重要性更高，选择上述靠左的图形 (如：年度或月度销售额) 以及当你希望读者来比较彼此的值时(如：月度环比)。需要注意的是图形外观上应该足够大，至少能显示出所有列和X轴各类别标签。如果宏观趋势更重要，选择上述靠右的图形。另外，如果没有足够的空间显示列或X轴各类别标签，应尽量选择线形图。

小结

图，以酷炫吸引眼球，但大道至简，商业需要的是在瞬间获取价值，而不是淹没在信息中。这些图在Excel中没见过对吗？那他们都是Excel做的，而且我们只需要有限的几种商务图表就可以表示几乎所有商业标准信息(而不是追求酷炫，何况这也已经很酷炫了)。

场景案例：制作产值与环比增长情况图

数据源表：

数据源

效果图：

效果图

开始操作：

1、选中数据源，插入一张柱形图，并修改图表类型为组合图。设置：

产值：图表类型为-带数据标记的折线图

环比增长：图表类型为-簇状柱形图，勾选次坐标

制作条形图

2、设置柱形图的填充颜色为蓝色，并添加数据标签；

通过调整分类间距的大小，改变柱形图两柱形之间的间距距离。

调节距离

3、设置折线图的标记点显示方式

①设置折线图，线条填充样式为：无线条

②设置标记点：数据标记选项为原型，大小为35

填充颜色为：白色

标记表框为蓝色：5磅，线条类型为粗细结合式

制作标记点

4、设置数据标签及轴坐标

1.点击选中次坐标，在设置坐标轴格式中，更改坐标轴的最大值为1，即100%

2.点击环形图的数据点以后，单击鼠标右键，选：添加数据标签

3.选中数据标签后，在设置数据标签格式中，更改标签位置为：居中

微调

5、设置图表标题，删除冗余刻度线条

如果觉得坐标轴的数值比较多的话，可以通过设置坐标轴格式，更改主单位的大小进行调整。

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在日常的工作中，我们对于公司产品的销售额、竞争对手以及市场推广都会用到同比、环比以及同比\环比增长率进行分析，通过剖析这些数据变化的内在原因，来帮助企业制定更好的营销策略。而在通常用的excel表格里，我们是无法直接能查看到同比、环比、同比增长率、环比增长率的，需要花费很长时间去找这些数据，然后再进行统计，并运用函数，才能计算得出，十分麻烦。

　　 今天，就教大家一个新技能，一键自动生成环比、同比、以及环比/同比增长率分析。坐好板凳，听课时间开始啦！

　　第一招：用快速功能直接计算 同比值

　　第二招：用系统自带的函数公式进行计算 同比值

　　同理：第一招：用快速功能进行计算：同比增长率

　　第二招：用系统自带函数公式进行计算 ：同比增长率

　　然后，就可以直接在一张分析报表上得到本期，同期，同比增长率分析

　　是不是so快？　　相对应的环比以及环比增长率，也可以通这这两种方法进行操作，是不是节省了很多时间~~