
CDA持证人简介:
万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3878?targetId=6829&preview=0
设想你是连锁零售电商的运营负责人,面临季度备货难题:各门店、多品牌,如何确定合理的备货量以避免库存积压或订单流失?答案在于数据驱动。我们将通过分析历史销售数据,为备货决策提供支持。这需借助BI(商业智能)系统,它能将数据转化为洞察,辅助决策。
需求梳理可采用5W2H模型:
看,这么一梳理,是不是清晰多了?可视化看板搭建整个过程主要分为三步:
我们将通过一个电商备货案例,阐释如何从零开始搭建BI看板,化解数据繁杂带来的困惑,提升数据洞察力。
高质量、结构清晰的数据是BI的基石。
电商案例中常用星型模型,包含一个事实表,包括销售明细事实表order_main,记录销售日期、门店、品类、品牌、销售额、毛利等;多个维度表如“门店维度表dim_store”、“品类维度表dim_category”、“品牌维度表dim_brand”。这些表通过键值关联。
推荐免费在线工具SQLPub,它免安装,支持SQL练习(DML, DQL, DCL),并可部署BI,适合学习和实践数据仓库搭建。可用其创建维度表、事实表并导入数据。
数据仓库绪后,需搭建BI系统。
选择需结合需求、预算、团队技能等。FineBI个人版免费,易于上手。
主流BI软件多支持一键式安装
启动服务(如安装目录/opt/FineBI/bin下使用nohup ./finebi &)。
浏览器访问 http://服务器IP:端口号/webroot/decision 进入系统。
在FineBI中配置数据连接,连接到先前搭建的数据仓库(如MySQL)。
这是数据分析成果的最终呈现。
选择合适的图表:
电商备货案例中,可能用到柱形图(对比销量)、折线图(分析趋势)、饼图(品类占比)等。
数据可视化是对数据分析业务人员的基本技能要求,也是CDA数据分析师一级的重要考点,如果想提升自己数据可视化的能力,可以在CDA认证小程序找到相关模拟题进行练习。
好的BI看板能讲述数据故事。在FineBI等工具中,可通过拖拽字段与图表组件绑定,快速生成图表,并设置筛选器、钻取、联动等交互功能。
电商备货看板可包含:
这些图表帮助运营负责人掌握销售状况,为备货计划提供数据支持。
搭建BI系统和看板的益处显著:
本文梳理了从业务需求到数据建仓、系统部署及看板搭建的全过程。这仅为入门引导,数据分析领域广阔,BI技术应用广泛。
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数据分析需持续学习、实践与思考。如果大家想查看万老师完整版分享视频,可以微信扫码免费学习。
在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》,预测了未来五年内增长最快的十大岗位,其中就包括了数据分析师和科学家、数字化转型人员。
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