excel二维数据对比分析怎么做汇总

excel二维数据对比分析怎么做汇总

要在Excel中进行二维数据的对比分析并汇总,可以通过使用透视表、条件格式、SUMIF函数、VLOOKUP函数等方法实现。其中,透视表是最为常用和强大的工具,因为它不仅能快速汇总数据,还能灵活地进行数据的筛选和分类。首先,确保你的数据已经整理好,列标题清晰,数据无误。选中数据区域,插入透视表,并选择合适的行和列标签,最后在值区域放入需要汇总的指标。这样,你就可以轻松地进行数据对比和汇总了。

一、透视表进行数据汇总

透视表是Excel中非常强大且灵活的工具,它可以快速汇总和分析大量数据。要创建透视表,首先需要确保数据源是干净且结构化的。数据源的每一列应该有一个清晰的标题,并且数据中不应有空白行或列。选中数据区域后,点击“插入”选项卡,然后选择“透视表”。在弹出的对话框中,选择“新工作表”或“现有工作表”来放置透视表。

在透视表字段列表中,可以将不同的字段拖动到行、列、值和筛选区域。例如,如果你想对比不同产品在不同区域的销售情况,可以将“产品”字段拖到行标签,将“区域”字段拖到列标签,将“销售额”字段拖到值区域。这时,透视表会自动汇总并显示各个产品在不同区域的销售额。

透视表的优势在于它的灵活性和动态更新功能。当你的数据源发生变化时,只需刷新透视表,它就会自动更新汇总结果。此外,透视表还可以进行数据的分组、筛选和排序,这使得数据分析更加高效和直观。

二、使用SUMIF函数进行汇总

SUMIF函数是Excel中另一个常用的工具,用于根据特定条件对数据进行汇总。SUMIF函数的语法为:SUMIF(range, criteria, [sum_range]),其中range是你要评估的范围,criteria是你用来定义哪些单元格将被汇总的条件,sum_range是实际要汇总的数值范围。

假设你有一张销售数据表,包含产品名称、销售区域和销售额三列数据。你希望汇总某一特定产品在所有区域的销售额。你可以使用如下公式:

=SUMIF(A:A, "产品名称", C:C)

其中,A列包含产品名称,C列包含销售额。这样就可以汇总所有符合条件的销售额。SUMIF函数的一个变体是SUMIFS函数,它可以根据多个条件进行汇总。例如,你不仅要汇总某一产品的销售额,还要限定在特定区域内,可以使用SUMIFS函数:

=SUMIFS(C:C, A:A, "产品名称", B:B, "区域名称")

这种方法非常适合用于简单的数据汇总,尤其是当你只需要对单一或少数几个条件进行汇总时。

三、使用VLOOKUP函数进行数据对比

VLOOKUP函数用于在数据表中查找特定值,并返回同一行中其他列的值。它的语法为:VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup]),其中lookup_value是你要查找的值,table_array是包含数据的表格范围,col_index_num是返回值所在的列序号,range_lookup是一个可选参数,指定是否进行近似匹配。

假设你有两张表格,一张包含产品销售数据,另一张包含产品成本数据。你想要对比每种产品的销售额和成本,可以使用VLOOKUP函数:

=VLOOKUP(A2, '成本表'!A:B, 2, FALSE)

这个公式将在成本表中查找与销售表中A2单元格相匹配的产品名称,并返回成本数据。通过这种方式,你可以将两张表格中的数据进行对比,从而找出销售和成本之间的差异。

VLOOKUP的局限性在于它只能从左到右查找,且查找列必须是表格的第一列。为了克服这些局限,可以使用INDEX和MATCH函数的组合。这两个函数的组合可以实现更加灵活的数据查找和对比。

四、条件格式进行数据对比

条件格式是一种非常直观的工具,用于突出显示满足特定条件的数据。通过使用颜色、图标或数据条,你可以快速识别出数据中的异常或特定模式。

假设你有一张包含多个产品销售额的数据表,你希望高亮显示出销售额超过某一阈值的产品。选中销售额列,点击“条件格式”选项卡,选择“高亮单元格规则”,然后选择“大于”。在弹出的对话框中,输入你的阈值,并选择一种高亮颜色。

除了基本的高亮规则,条件格式还提供了更多高级选项,例如数据条、颜色刻度和图标集。数据条可以直观地显示数值的大小,颜色刻度可以根据数值范围显示不同的颜色深浅,图标集可以用不同的图标来表示数值区间。

条件格式的一个重要特点是它的动态性。当数据发生变化时,条件格式会自动更新,不需要手动调整。此外,你还可以结合使用多个条件格式规则,以实现更复杂的数据对比和分析。

五、使用图表进行数据对比

图表是数据可视化的重要工具,通过图表可以更直观地进行数据对比和分析。Excel提供了多种图表类型,例如柱状图、折线图、饼图、散点图等。每种图表都有其特定的用途和优势。

假设你有一张包含不同产品在多个季度销售额的数据表,你希望通过图表来对比各个季度的销售情况。选中数据区域,点击“插入”选项卡,选择适合的图表类型,例如柱状图。生成图表后,你可以通过调整图表元素(如图例、轴标签、数据标签等)来优化图表的可读性。

柱状图适合用于比较不同类别的数据,尤其是当你有多个系列的数据需要对比时。折线图则更适合用于显示数据的趋势和变化,例如时间序列数据。饼图适合用于显示部分与整体的关系,但不适合用于比较多个类别的数据。散点图则适合用于显示两个变量之间的关系。

通过图表,你可以更直观地识别出数据中的模式和趋势,从而为数据分析提供更有力的支持。

六、数据透视图进行深度分析

数据透视图是透视表的可视化形式,它可以将透视表中的数据以图表的形式展示出来,从而更直观地进行数据分析。创建数据透视图的方法与创建透视表类似,选中数据区域后,点击“插入”选项卡,选择“数据透视图”。

在数据透视图字段列表中,可以将不同的字段拖动到行、列、值和筛选区域。例如,如果你想对比不同产品在不同区域的销售情况,可以将“产品”字段拖到行标签,将“区域”字段拖到列标签,将“销售额”字段拖到值区域。这样,数据透视图会自动生成相应的图表。

数据透视图的优势在于它的互动性和动态更新功能。当你的数据源发生变化时,只需刷新数据透视图,它就会自动更新图表。此外,数据透视图还可以进行数据的分组、筛选和排序,这使得数据分析更加高效和直观。

七、使用Power Query进行数据处理

Power Query是Excel中的一个强大工具,用于数据的获取、清洗和转换。通过Power Query,你可以从多个数据源(如Excel文件、数据库、网页等)获取数据,并对数据进行清洗和转换,以便后续的分析和处理。

假设你有多个包含销售数据的Excel文件,你希望将这些文件的数据合并到一个表格中进行分析。可以使用Power Query进行数据合并。打开Power Query编辑器,选择“从文件”选项,然后选择“从文件夹”。在弹出的对话框中,选择包含所有销售数据文件的文件夹。Power Query会自动读取文件夹中的所有文件,并将数据合并到一个表格中。

Power Query的优势在于它的自动化和可重复性。你可以将所有的数据处理步骤保存为查询,当数据源发生变化时,只需刷新查询,所有的处理步骤会自动执行。此外,Power Query还提供了丰富的数据转换功能,如数据筛选、分组、合并、透视等,使得数据处理更加灵活和高效。

八、使用Excel宏进行自动化操作

Excel宏是使用VBA(Visual Basic for Applications)编写的程序,用于自动执行一系列操作。通过编写宏,你可以将重复性的任务自动化,从而提高工作效率。

假设你需要定期对销售数据进行汇总和分析,可以编写一个宏来自动执行这些操作。打开Excel的VBA编辑器,创建一个新模块,然后编写相应的代码。例如,以下代码可以自动创建透视表并生成相应的图表:

Sub CreatePivotTable()

Dim ws As Worksheet

Dim pt As PivotTable

Dim pc As PivotCache

Dim rng As Range

Set ws = ThisWorkbook.Sheets("数据表")

Set rng = ws.Range("A1:C100")

Set pc = ThisWorkbook.PivotCaches.Create(xlDatabase, rng)

Set pt = pc.CreatePivotTable(TableDestination:=ws.Range("E1"))

With pt

.PivotFields("产品").Orientation = xlRowField

.PivotFields("区域").Orientation = xlColumnField

.AddDataField .PivotFields("销售额"), "销售总额", xlSum

End With

ws.Shapes.AddChart2(251, xlColumnClustered).SetSourceData Source:=pt.TableRange1

End Sub

宏的优势在于它的自动化和可重复性。通过编写宏,你可以将复杂的操作简化为一个按钮点击,从而节省大量的时间和精力。此外,宏还可以与其他Excel功能(如透视表、图表、条件格式等)结合使用,实现更复杂的自动化操作。

九、使用Power Pivot进行高级数据分析

Power Pivot是Excel中的一个高级数据分析工具,用于处理和分析大型数据集。通过Power Pivot,你可以创建复杂的数据模型,定义计算列和度量值,并进行高级的数据分析。

假设你有一个包含多个表格的数据集,例如销售数据、产品数据和客户数据,你希望将这些表格的数据关联起来进行分析。可以使用Power Pivot创建数据模型。打开Power Pivot窗口,导入所有的数据表,然后在“关系”视图中定义表格之间的关系。通过定义关系,你可以将多个表格的数据关联起来,从而进行复杂的数据分析。

Power Pivot的优势在于它的处理能力和数据建模功能。Power Pivot可以处理百万级别的数据,并提供了强大的数据建模和计算功能,如DAX(Data Analysis Expressions)语言,使得数据分析更加灵活和高效。此外,Power Pivot还可以与其他Excel功能(如透视表、图表等)结合使用,实现更复杂的数据分析和展示。

十、使用数据验证进行数据输入控制

数据验证是Excel中的一个功能,用于控制用户输入的数据,以确保数据的准确性和一致性。通过数据验证,你可以限制输入的数据类型、范围和格式,从而减少数据错误和不一致性。

假设你有一个包含销售数据的表格,你希望确保输入的销售额是一个正数。选中销售额列,点击“数据验证”选项卡,选择“数据验证”。在弹出的对话框中,选择“整数”,并设置最小值为1。这样,当用户输入负数或非数字时,Excel会弹出警告提示,要求重新输入。

数据验证的优势在于它的简单易用和实时性。通过设置数据验证规则,你可以在数据输入时即时检查数据的准确性,从而减少后续的数据清洗和处理工作。此外,数据验证还可以与其他Excel功能(如条件格式、公式等)结合使用,实现更复杂的数据控制和验证。

十一、使用数据透视表和条件格式结合进行分析

数据透视表和条件格式是Excel中两种非常强大的工具,它们可以结合使用,以实现更复杂和直观的数据分析。通过数据透视表,你可以快速汇总和分类数据,而条件格式则可以高亮显示满足特定条件的数据。

假设你有一张包含产品销售数据的表格,你希望通过透视表汇总各个产品的销售额,并使用条件格式高亮显示销售额超过某一阈值的产品。首先,创建一个数据透视表,将“产品”字段拖到行标签,将“销售额”字段拖到值区域。然后,选中透视表中的销售额列,点击“条件格式”选项卡,选择“高亮单元格规则”,并设置条件。

结合使用数据透视表和条件格式的优势在于它的灵活性和直观性。通过数据透视表,你可以快速汇总和分类数据,而条件格式则可以即时高亮显示关键数据,从而使得数据分析更加高效和直观。此外,这两种工具还可以与其他Excel功能(如图表、公式等)结合使用,实现更复杂的数据分析和展示。

十二、使用外部数据源进行数据分析

除了Excel本身的数据处理和分析功能,你还可以连接和分析外部数据源,如数据库、网页、文本文件等。通过连接外部数据源,你可以获取最新的数据,并将其导入到Excel中进行分析。

假设你有一个包含销售数据的数据库,你希望将数据导入到Excel中进行分析。打开Excel,点击“数据”选项卡,选择“从其他来源”,然后选择“从SQL Server”。在弹出的对话框中,输入数据库服务器名称和登录凭据,选择要导入的数据库和表格。Excel会自动将数据导入到工作表中,你可以使用透视表、图表等工具进行分析。

连接外部数据源的优势在于数据的实时性和准确性。通过连接外部数据源,你可以获取最新的数据,并将其与Excel中的数据结合进行分析,从而提高数据分析的准确性和时效性。此外,Excel还提供了丰富的数据连接和导入选项,使得数据获取和分析更加灵活和高效。

十三、使用数据合并和拆分进行数据处理

数据合并和拆分是Excel中的两个常用数据处理操作,用于将多个数据源合并为一个表格,或将一个表格拆分为多个部分。通过数据合并和拆分,你可以更灵活地处理和分析数据。

假设你有多个包含销售数据的工作表,你希望将这些工作表的数据合并为一个表格。可以使用Excel的“合并”功能。点击“数据”选项卡,选择“合并”。在弹出的对话框中,选择要合并的数据范围和工作表,并选择合并方式(如求和、平均值等)。Excel会自动将数据合并到一个表格中。

数据合并和拆分的优势在于它的灵活性和易用性。通过数据合并,你可以将多个数据源整合为一个表格,从而简化数据处理和分析工作。通过数据拆分,你可以将一个复杂的表格拆分为多个部分,从而更灵活地进行数据处理和分析。此外,这两种操作还可以与其他Excel功能(如透视表、图表等)结合使用,实现更复杂的数据处理和分析。

十四、使用公式和函数进行数据计算

公式和函数是Excel中最基本和最常用的工具,用于进行各种数据计算和处理。Excel提供了丰富的内置函数,如SUM、AVERAGE、IF、VLOOKUP等,使得数据计算和处理更加灵活和高效。

假设你有一张包含产品销售数据的表格,你希望计算每个产品的平均销售额,可以使用AVERAGE函数。选中要计算的数据区域,输入公式:

=AVERAGE(B2:B100)

其中,B2:B100是要计算的销售额范围。Excel会自动计算并返回平均销售额。

公式和函数的优势在于它的灵活性和强大功能。通过使用公式和函数,你可以进行各种复杂的数据计算和处理,从而实现数据的高效分析和处理。此外,公式和函数还可以与其他Excel功能(如透视表、图表、条件格式等)结合使用,实现更复杂的数据分析和展示。

十五、使用数据表进行数据管理

数据表是Excel中的一种特殊功能,用于管理和分析结构化数据。通过数据表,你可以更方便地进行数据的筛选、排序和汇总,从而提高数据管理和分析的效率。

假设你有一张包含销售数据的表格,你希望将其转换为数据表,以便进行筛选和排序。选中

相关问答FAQs:

FAQ 1: 如何在Excel中进行二维数据对比分析?

在Excel中进行二维数据对比分析通常涉及使用图表、数据透视表和条件格式等工具。首先,确保你的数据格式正确,通常以行和列的方式组织。接下来,可以通过以下步骤进行分析:

  1. 数据整理:确保你的数据列有清晰的标题,每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。避免空行和空列,以确保分析的准确性。

  2. 使用数据透视表:数据透视表是分析二维数据的强大工具。选择你的数据范围,点击“插入”选项卡中的“数据透视表”。在弹出的对话框中选择新工作表或现有工作表,点击“确定”。然后,你可以将不同的字段拖放到行、列、值和过滤器区域,快速生成汇总数据。

  3. 条件格式化:通过条件格式化,可以直观地对数据进行比较。例如,可以为特定范围内的数值应用颜色编码,以便一目了然地识别高低值。选择数据区域,点击“开始”选项卡中的“条件格式”,选择合适的格式规则。

  4. 图表分析:创建图表可以直观地展示数据之间的关系。选择需要比较的数据,点击“插入”选项卡,选择适合的图表类型(如柱状图、折线图等)。图表可以帮助你快速识别趋势和异常值。

  5. 公式比较:使用Excel中的公式进行数据对比。例如,可以使用IF函数来判断两个数据集之间的差异,或使用VLOOKUP函数来查找某一表格中的数据在另一表格中的匹配情况。

FAQ 2: 在Excel中如何处理多个二维数据集的对比?

当需要处理多个二维数据集时,可以采取以下步骤来确保对比分析的有效性:

  1. 数据整合:将多个数据集整合为一个主表格,确保每个数据集的结构相同。可以使用“复制”和“粘贴”方法,或者使用Power Query工具进行更复杂的数据整合。

  2. 分组和分类:使用数据透视表将数据分组,可以基于不同的分类标准(如时间、地区、产品类型等)进行对比。通过设置不同的行和列字段,便能轻松比较不同组别的数据。

  3. 交叉表分析:交叉表是一种非常有效的对比工具,可以帮助你分析两个变量之间的关系。通过在数据透视表中设置多个维度,可以生成交叉表,从而深入分析数据。

  4. 使用图表进行对比:可以创建组合图表,将多个数据集同时呈现。例如,可以使用柱状图显示一个数据集,用折线图显示另一个数据集。这样可以在同一图表中直观地比较不同数据集之间的关系。

  5. 数据清洗与预处理:在对比分析之前,确保所有数据都是干净的。删除重复项、填补缺失值、统一数据格式等都是重要的步骤。使用Excel的“数据”选项卡中的“删除重复项”和“查找与替换”功能可以帮助你进行数据清洗。

FAQ 3: 如何在Excel中生成二维数据对比分析报告?

生成二维数据对比分析报告的过程可以分为几个关键步骤,确保报告的专业性和易读性:

  1. 确定报告目标:在开始报告编写之前,明确分析的目标和受众。了解受众的需求可以帮助你选择合适的数据和分析方法。

  2. 数据分析:在Excel中进行深入的数据分析,使用上述提到的数据透视表、条件格式和公式等工具进行分析,获取关键信息和洞察。

  3. 创建图表和数据可视化:在报告中使用图表来增强数据的可视化效果。选择适合的图表类型,并确保图表清晰易懂。添加图表标题和数据标签,使信息更加直观。

  4. 撰写分析结果:在报告中详细描述你的分析结果,包括发现的趋势、异常值和可能的原因。使用清晰的语言,确保受众能够理解。

  5. 总结与建议:在报告的最后部分,提供总结和建议。基于分析结果,给出合理的建议或后续行动方案,帮助决策者做出明智的决策。

  6. 格式化与排版:确保报告的排版美观。使用一致的字体和颜色,确保标题、段落和图表之间有合理的间距。使用页眉和页脚来增加专业性。

通过以上方法,可以有效地在Excel中进行二维数据对比分析,生成高质量的分析报告。这不仅能帮助你更好地理解数据,还能为团队和决策者提供有价值的洞察。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准,或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题,您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈,帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。

Rayna
上一篇 2024 年 8 月 25 日
下一篇 2024 年 8 月 25 日

传统式报表开发 VS 自助式数据分析

一站式数据分析平台,大大提升分析效率

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作
可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel
可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL
内置50+图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事
可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布
BI分析看板Demo>

每个人都能上手数据分析,提升业务

通过大数据分析工具FineBI,每个人都能充分了解并利用他们的数据,辅助决策、提升业务。

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

FineBI助力高效分析
易用的自助式BI轻松实现业务分析
随时根据异常情况进行战略调整
免费试用FineBI

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

FineBI助力高效分析
丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景
打通不同条线数据源,实现数据共享
免费试用FineBI

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

FineBI助力高效分析
告别重复的人事数据分析过程,提高效率
数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私
免费试用FineBI

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

FineBI助力高效分析
高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担
协作共享功能避免了内部业务信息不对称
免费试用FineBI

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

FineBI助力高效分析
为决策提供数据支持,还原库存体系原貌
对重点指标设置预警,及时发现并解决问题
免费试用FineBI

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

FineBI助力高效分析
融合多种数据源,快速构建数据中心
高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI
免费试用FineBI

帆软大数据分析平台的优势

01

一站式大数据平台

从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现。所有操作都可在一个平台完成,每个企业都可拥有自己的数据分析平台。

02

高性能数据引擎

90%的千万级数据量内多表合并秒级响应,可支持10000+用户在线查看,低于1%的更新阻塞率,多节点智能调度,全力支持企业级数据分析。

03

全方位数据安全保护

编辑查看导出敏感数据可根据数据权限设置脱敏,支持cookie增强、文件上传校验等安全防护,以及平台内可配置全局水印、SQL防注防止恶意参数输入。

04

IT与业务的最佳配合

FineBI能让业务不同程度上掌握分析能力,入门级可快速获取数据和完成图表可视化;中级可完成数据处理与多维分析;高级可完成高阶计算与复杂分析,IT大大降低工作量。

使用自助式BI工具,解决企业应用数据难题

数据分析平台,bi数据可视化工具

数据分析,一站解决

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作

可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel

数据分析平台,bi数据可视化工具

可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL

数据分析平台,bi数据可视化工具

图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事

数据分析平台,bi数据可视化工具

可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布

数据分析平台,bi数据可视化工具

每个人都能使用FineBI分析数据,提升业务

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

易用的自助式BI轻松实现业务分析

随时根据异常情况进行战略调整

数据分析平台,bi数据可视化工具

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景

打通不同条线数据源,实现数据共享

数据分析平台,bi数据可视化工具

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

告别重复的人事数据分析过程,提高效率

数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私

数据分析平台,bi数据可视化工具

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担

协作共享功能避免了内部业务信息不对称

数据分析平台,bi数据可视化工具

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

为决策提供数据支持,还原库存体系原貌

对重点指标设置预警,及时发现并解决问题

数据分析平台,bi数据可视化工具

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

融合多种数据源,快速构建数据中心

高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI

数据分析平台,bi数据可视化工具

商品分析痛点剖析

01

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

02

定义IT与业务最佳配合模式

FineBI以其低门槛的特性,赋予业务部门不同级别的能力:入门级,帮助用户快速获取数据和完成图表可视化;中级,帮助用户完成数据处理与多维分析;高级,帮助用户完成高阶计算与复杂分析。

03

深入洞察业务,快速解决

依托BI分析平台,开展基于业务问题的探索式分析,锁定关键影响因素,快速响应,解决业务危机或抓住市场机遇,从而促进业务目标高效率达成。

04

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

电话咨询
电话咨询
电话热线: 400-811-8890转1
商务咨询: 点击申请专人服务
技术咨询
技术咨询
在线技术咨询: 立即沟通
紧急服务热线: 400-811-8890转2
微信咨询
微信咨询
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
投诉入口
投诉入口
总裁办24H投诉: 173-127-81526
商务咨询