京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
多项目还能进行拆分对比分析?怎么可能嘛!
今天想好好跟大家分享一个好用的数据功能,分享之前先来看几个实际的工作场景~
月底了,需要展示各省份本月的订单量分布,总不能用30多条折线显示吧,一堆密密麻麻的线没人想看吧!
想对比分析团队里10个销售经理业绩完成的情况,要出10张图表一一对比,这也太麻烦了吧?
店铺有成百上千个SKU,老板要对比查看每个SKU的销售数据,难道要我做N个图表吗?
负责的网站有几十个推广渠道,想一一对比每个渠道的转化效果,一张图表展示不了效果肿么办?
类似的“痛苦”很多人都遇到过,当涉及到数据多维度对比分析时,比如上面的例子:不同日期维度不同地域维度的数值对比,往往一张数据图表并不能直观地展示效果,又不想直接用表格呈现一“坨”数据,这时”对比拆分”功能就显得尤为重要!
介绍“对比拆分”之前,先普及一下维度、对比、数值(数据小白一定要看,大神可以忽视)是什么:
维度:是事物或现象的某种特征,可以简单理解是X轴,如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用的维度,时间前后的对比称为纵比,如用户数环比上月增长10%;同级单位之间的比较,简称横比,如不同省份人口数的比较、不同公司收入的比较;
对比:当横比、纵比都要涉及的时候(如不同日期不同地域),就需要对比啦!
数值:即指标/度量,用于衡量事物发展程度的单位,可以简单理解是Y轴;
工作场景1:O2O/电商网站想要了解近期各省市的订单金额分布情况,需要的维度:日期、地区,需要的数值:订单金额,先看“美颜”前后对比图吧~
(“美颜”前)
(“美颜”后)
“美颜”前各省的数据堆在一起,N条折线就像一团杂乱的毛线,数据给人的感觉也是一团乱,根本不想看,也无从下手,更别说用数据驱动运营了。
再看看“美颜”后的图表,很清晰地展示各个省份的数据量和变化趋势,图表瞬间转成小清新,感觉美美哒!连老板都夸我,好开心~
赶紧来看看“美颜”过程:
第1步:打开BDP,上传需要分析的工作表,在编辑图表页面将日期(付款日期)拉到维度栏、地区(收货省份)拉到对比栏,订单金额拉到数值栏,记得顺手调个稀饭的颜色;
第2步:在右下方勾选“按对比拆分”,瞬间就出现多个迷你动图啦!不喜欢默认的显示,还可以寄已调整单屏显示的行列数量哦~
酷炫的亮点来了:当你把鼠标hover到数据上,同时按下alt键,就能看某一天各省市的数据啦!左右滑动鼠标还有惊喜哦!
工作场景2:半个月过去了,销售总监想要了解截止目前为止各个销售经理的业绩完成情况;需要的维度:时间、人员名称,需要的数值:合同金额
柱状图只能简单展示每个人本月的订单金额,并不能看出目标完成的进度如何,更别说能直观对比每个人完成的情况了。
计量图的确能展示目标完成的进度,但是只能通过筛选一一查看每个人的进度,并不能一下子展示所有人的。
好了,“对比拆分”又上场啦,拆分后就变成酱紫,噔噔噔~~~(具体操作见上一个例子)
哇塞,每个人的业绩完成情况太直观了。半个月过去了,完成50%及以上的只有3个,总监应该好好鼓励他们,争取更好的业绩,还有7人连50%都没有达到,那就要一一找了解下情况,找到原因及时改进,尤其是低于是30%的销售:
是不是在跟进大客户,项目是否靠谱,是不是属于后半个月发力,大项目能否填补之前的落后?不能的话要怎么做才能达标?
是不是本月跟的客户太少?那应该积极主动去寻找销售线索。
还是跟了很多项目,但成交率很低,那成交率很低的原因又是什么:地域问题、客户性质 or 其他原因呢?根据不同原因有针对性地进行调整。
……
原因有很多,总监可以根据这张图表一一找人了解情况,及时寻找原因并做出调整,争取让本月业绩更上一层楼,这不就是数据和图表呈现的意义嘛!
上述场景都很常见,也只是参考。最后,总结下对比拆分的适用场景:涉及多维度对比分析、同时需要分类呈现数据结果。目前,BDP支持对指标卡、计量图、折线图、柱柱图和条形图按照对比拆分为多个图形。要好好学习对比拆分功能,学好能助你调整、优化运营策略,也许会有意想不到的效果哦~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27