
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
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28