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一款 0 門檻輕松易上手的數據可視化工具

新聞 開發工具
在職場中有一項共識是:數據驅動業務價值。業務在產品、運營、開發、技術支持、銷售等環節都有著大量的數據需求, 市面上也出現了很多 BI 可視化工具,但如果能同時具備以下特性,則可以稱為一款優秀的 BI 工具

在職場中有一項共識是:數據驅動業務價值。業務在產品、運營、開發、技術支持、銷售等環節都有著大量的數據需求, 市面上也出現了很多 BI 可視化工具,但如果能同時具備以下特性,則可以稱為一款優秀的 BI 工具:

  • 簡易接入數據

  • 拖拽式生成圖表

  • 快速計算數據

  • 定期發送周報

  • 支持移動端+PC 端

  • 不用錢

結合以上特點,來介紹一款由騰訊 TEG 團隊打造的輕量級數據可視化工具—— 小馬 BI 。

先簡單介紹一下這款產品。

0 門檻,想得出來就做的出來

通過簡單的拖拽 就可以使用已接入的數據,編輯你的數據看板,所見即所得:

小馬提供多達 26 種組件,涵蓋“文本、表格、指標卡、折線圖、柱形圖、餅圖、面積圖、地圖、雷達圖、漏斗、散點圖、熱力圖、詞云”等所有主流可視化圖表。

幾乎能夠滿足你的一切數據可視化需求,隨心所欲的挖掘業務數據的內涵,快速搭建你的業務看板。

一款 0 门槛轻松易上手的数据可视化工具

 

甚至可以支持文本的動態變量(也就是連 文字描述里面的數值都可以自動更新 。)

跨平臺,隨時隨地享受數據之美

PC 端導入用戶,接入數據,進行簡易的頁面設計,即可發布給到對應有權限的用戶進行查看;在移動端上,還支持支持通過微信公眾號接收報表推送。  

 

一款 0 门槛轻松易上手的数据可视化工具 

下面詳細介紹下使用這款工具完成數據處理可視化的流程。

一.數據接入

小馬 BI 的數據表接入分為“Excel 上傳”、“SQL 建表”、“云端數據庫”、“API 數據接入”、“多表關聯”、“數據聚合”、“SQL 創建合表”等 7 種方式。  

 

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其中最常用的當屬“SQL 建表”和“云端數據庫建表”兩種方式。以“SQL 建表”為例。首先要填寫基礎信息和選擇鏈接的數據庫,接下來就可以自由發揮。

小馬支持包含:

“MySQL”、“PostgreSQL”、“SQLSever”、 “Oracle”、 “Elasticsearch”、“Hive”等主流數據庫類型。  

 

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采用實時直連數據庫方式并不存儲數據,所以無需擔心數據泄露。當然如果由于數據敏感性不能授權數據庫連接也沒關系,小馬同樣支持通過 API 方式進行數據接入。

二.數據處理

數據接入完成后就可以根據需要進行簡單的 ETL。

小馬支持對數據表字段名稱、類型進行編輯操作,同時可以使用“計算字段”的功能加工處理一些分析過程中需要使用到的字段,比如我們想計算商品的利潤率,就可以用原表中“利潤”/“銷售額”得到。 

 

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除此之外小馬也能支持維表和數據表的關聯,比如原表中銷售地區是數字代號,只需要上次一張代號與地區的關系維表,并在字段類型中選擇關聯維表就可以完成關聯操作。 

 

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三.可視化分析

數據處理完成后就可以開始進行可視化分析,首先計入“頁面設計”,點擊左上角的新增頁面可以根據需要選擇“新增頁面”或“新增大屏頁面”。頁面建立完成后可以使用多達 28 種圖表組件及篩選器。 

 

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Step1.用文本組件和注釋功能給你的頁面做一個解釋說明。 

 

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Step2.通過指標表組件配置動態時間/固定時間的銷量等核心信息,實時數據一目了然。 

 

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Step3.用折線圖配置時間(可按小時、日、月、年聚合)銷售走勢,通過篩選器進行地區/時間范圍篩選,了解趨勢概況。 

 

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Step4.了解銷售趨勢后再商品類目進行細化分析,總結品類的銷量情況,可使用柱狀圖,并在圖表中設置下鉆來洞察子類目的詳情。 

 

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Step5.接下來使用地圖組件來看下每個地區的銷售情況,同樣使用下鉆功能進行省市的切換。 

 

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Step6.除此之外,還可以進一步結合,通過設置聯動組件來分析不同品類在不同地區的銷售表現,輔助定制庫存周期等策略 

 

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Step7.到這里已對公司大致經營狀況有所了解,接下來我們看下單個 SKU 的銷售表現。使用表格組件選擇需要分析的維度和數值,對關鍵性指標進行排序。還可以設置指標閾值或預警,當滿足條件時 highlight 展示或推送。 

 

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Step8.看完了商品銷售數據后,我們對銷售人員的業績進行考核分析,這里就可以用到排行榜組件來展示各個維度下(地區/時間)銷售人員的業績排名。 

 

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Step9.同樣我們也可以按供貨率、交貨期、良率、賬期等對供應商進行對比分析。這里用到詞云組件來按銷售額來發現優秀供應商。  

 

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Step10.為了方便查看篩選,頁面上還可以加上全局篩選組件,從多個維度進行頁面級的篩選過濾。

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至此我們已從“實時數據”、“整體趨勢”、“品類分析”、“區域分析”、“商品分析”、“銷售人員分析”、“供應商分析”幾個維度了解到了公司經營狀況。

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 騰訊技術工程
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