2023数据分析实战指南零代码专题

前言 当 我 们 回 顾 数 据 分 析 的 历 史 ， 可 以 看 到 这 一 领 域 的 巨 大 变 革 和 不 断 演 进 。 从 最 早 的 手 工 计 算 ， 到E x c e l统 计 表 格 ， 再 到 如 今 的 在 线 分 析 工 具 和 人 工 智 能 ， 数 据 分 析 一 直 在 不 断 发 展 。 数 据 分 析 的 历 史不 仅 是 技 术 和 方 法 的 进 步 ， 也 是 企 业 和 决 策 方 式 的 变 革 。 在 这 个 数 字 化 时 代 ， 不 仅 是 大 型 企 业 ， 中 小 企 业 也 越 来 越 认 识 到 数 据 分 析 的 重 要 性 ， 数 据 分 析 已 经 成为 企 业 管 理 的 重 要 支 撑 。 生 产 线 的 每 一 次 操 作 运 转 、 货 物 的 每 一 次 出 入 库 、 网 站 每 一 次 的 点 击 、 搜 索 、购 买 等 交 互 行 为 ， 都 留 下 了 数 字 足 迹 。 这 些 数 字 蕴 含 着 无 限 的 可 能 性 ， 企 业 不 再 依 赖 过 去 的 经 验 和 直觉 来 做 出 决 策 ， 而 是 利 用 数 据 分 析 来 指 导 经 营 决 策 。 其 不 仅 能 够 揭 示 过 去 的 趋 势 和 模 式 ， 还 可 以 预 测未 来 的 机 会 和 挑 战 、 帮 助 了 解 客 户 需 求 、 优 化 业 务 流 程 、 提 高 产 品 质 量 ， 而 取 得 竞 争 优 势 。 更 重 要 的 是 ， 我 们 相 信 数 据 分 析 不 应 该 是 一 项 复 杂 和 艰 深 的 专 业 技 能 。 它 可 以 变 得 简 单 ， 甚 至 可 以 没有 技 术 门 槛 。 简 道 云 作 为 一 款 承 载 了 数 据 从 进 入 到 处 理 、 分 析 可 视 化 全 流 程 的 零 代 码 工 具 ， 为 这 一 构想 提 供 了 新 的 可 能 性 。 它 使 数 据 更 加 易 于 进 入 和 保 存 、 使 数 据 分 析 的 过 程 更 易 于 理 解 和 普 及 ， 极 大 地降 低 数 据 分 析 门 槛 。 无 论 是 一 家 初 创 公 司 还 是 一 家 集 团 型 企 业 ， 都 可 以 通 过 简 道 云 来 挖 掘 数 据 潜 力 ，将 数 据 变 成 行 动 ， 将 见 解 变 成 成 功 。 本 书 将 从 数 据 分 析 的 基 本 概 念 出 发 ， 逐 步 解 析 数 据 分 析 的4大 关 键 流 程 。 此 外 ， 本 书 提 供 了2 0多 个 业务 场 景 的 数 据 分 析 实 例 ， 通 过 对 每 个 实 例 从【分 析 思 路-分 析 过 程-分 析 结 论】进 行 剖 析 ， 帮 助 读 者 们更 好 地 理 解 数 据 分 析 在 企 业 实 际 管 理 中 的 应 用 。 另 外 ， 这 些 分 析 的 模 板 ， 我 们 也 都 在 对 应 篇 章 中 进 行了 分 享 。 无 论 您 是 企 业 管 理 者 、 业 务 经 理 、 分 析 师 、 还 是 普 通 业 务 人 员 ， 这 些 实 例 都 将 帮 助 你 更 好 地理 解 如 何 应 用 数 据 分 析 来 解 决 实 际 问 题 。 目录 解析数据分析0 1 1.1数据分析是什么1.2数据分析历史演变1.3数据分析在经营管理中的重要性1.4企业数据分析难点1.5零代码产品在企业数据分析中的优势 数据分析的流程0 2 7 2.1明确分析目的2.2数据收集2.3数据加工处理2.4数据分析与可视化2.5总结和建议 数据分析操作实例200 3 统计分析类 •生产计划完成率分析•质量分析•设备分析•库存周转率分析•ABC分析•市场推广ROI分析•商机分析•客户RFM分析 目录 •销售业绩分析•售后分析•企业经营分析 业务报表 •ERP业务报表 数据大屏 •生产效率驾驶舱•生产质量驾驶舱•企业经营分析驾驶舱•销售业绩分析驾驶舱 企业数据分析案例0 4 64 上海西门子高压开关有限公司：数据驱动业务创新业务报表类富丽制衣厂：数据分析在传统制衣业的革命性应用百得（苏州）：工厂数字化运营助力管理效率提升港华燃气：数字化使反馈效率提高96%，零代码助力中小企业加“数”跑！四川众友：零代码构建计划、采购、报工、质量的全流程，锻造数字智能工厂 第 一 章解 析 数 据 分 析 数据分析是什么？1.1 DEFINITION OF DATA ANALYSIS 数据分析是一种通过收集、清理、转换和解释数据来识别有关数据集中模式、趋势和关联的过程。数据分析旨在用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用的信息，发挥数据的作用，以支持决策制定、了解现象、解决问题和预测未来趋势。 也就是说，把隐藏在一大批看起来杂乱无章的数据中的信息集综合提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律，帮助人们做出判断，以便采取适当行动的方式，就是数据分析。 在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。 这里举2个例子： 质量控制和生产优化 电商平台的库存管理 一 家 电 子 商 务 公 司 需 要 管 理 大 量 的 库 存 ，包 括 各 种 商 品 。 他 们 希 望 确 保 货 物 在 任何 时 候 都 有 足 够 的 库 存 以 满 足 客 户 的 需求 ， 但 又 不 希 望 库 存 过 多 ， 以 减 少 成 本和 避 免 积 压 。 一 家 汽 车 制 造 商 想 要 确 保 其 生 产 线 上 的每 辆 汽 车 都 符 合 高 质 量 标 准 ， 同 时 最 大程 度 地 减 少 废 品 和 不 合 格 产 品 的 产 生 。 数据分析的价值 数据分析的价值 通过数据分析，公司可以监测销售趋势、季节性需求以及各种产品的畅销情况。这有助于预测未来的需求，制定库存管理策略，确保适量的库存，并减少过多库存的风险。数据分析还可以帮助识别慢销产品，从而优化库存，减少浪费。 通过传感器和自动化设备收集的大量数据，制造商可以实时监控生产线。数据分析用于检测任何异常情况，预测潜在问题并采取纠正措施。通过分析生产过程的数据，可以优化设备维护、提高生产效率，减少废品，从而提高产品质量。 数据分析历史演变1.2 HISTORYOF DATA ANALYSIS 大部分学者会用数据模型、大数据技术的演变来概括数据分析的演变历史，这是基于技术角度。本书将从应用角度切入，认为数据分析的真正演变趋势是逐渐普适化。 1.纸笔表格时代 在过去，数据分析是一项繁重的工作，通常依赖于手工数据记录和计算。人们使用纸笔和表格来记录数据，进行简单的统计和分析，由于古代纸笔昂贵且文化普及程度低，数据分析能力只有少数贵族群体掌握。这个时代，因完全靠手工处理，分析速度慢且容易出错，数据的保存、溯源、复杂分析等都是难题，阻碍了数据分析的广泛应用。 2.电子表格和Excel的崛起 随着计算机技术的进步，电子表格软件如Excel的出现带来了重大改变。它们使数据分析更加高效，减少了手工计算的需要。人们可以使用公式和函数来执行各种计算，从而更容易地进行数据分析。然而，电子表格在处理大规模和复杂数据时仍显不足，限制了进一步的分析深度，单机的数据存储与处理模式也难以满足现在实时更新的数据分析需求。 3.商业智能工具（BI工具）时代 BI商业智能工具的兴起标志着数据分析技术的重要进步。BI工具允许用户实时更新数据源、进行数据建模，创建交互式仪表板、报告和数据可视化，从而更深入地理解数据。这些工具，如国内主流的FineBI，提供了业务人员自助分析的可能，推动了数据分析在企业中的广泛应用。但BI工具在国内的普及并不如预期高，主要应用于具备一定数据能力建设的中大型企业。 4.业务+分析一体化时代 基于BI工具在国内普及度不高的现实情况，尤其是其高昂的价格、运维成本以及对企业间数据标准和前期数据治理的高要求，使得大部分中小企业难以使用BI级别的数据分析能力。因此，“业务+分析一体化”的平台逐渐受到更多企业的青睐。零代码工具如简道云在这一领域引领了一场革命。通过简化数据处理和可视化的技术，这类工具允许非技术人员轻松创建业务应用，并在应用中灵活地实现业务数据的收集、加工处理与可视化分析。这不仅降低了数据分析的门槛，也使众多中小微企业能够参与到数字化转型浪潮中，充分挖掘数据价值，实现数据分析的普适化。 数据分析在企业经营中的重要性1.3 IMPORTANCE OF DATA ANALYSIS 数据分析在企业经营中具有极其重要的作用，它对企业的决策制定、降低成本、效率提升和业务发展产生深远的影响。以下是数据分析在企业经营中的重要性体现： 基于事实的决策 t数 据 分 析 为 企 业 提 供 客 观 的 、 基 于 事 实 的 信 息 ， 帮 助 决 策 者 制 定 明 智 的决 策 。 不 再 依 赖 主 观 猜 测 ， 而 是 依 靠 数 据 来 支 持 决 策 ， 降 低 决 策风 险 。 t洞察市场和客户需求 帮 助 企 业 更 好 地 了 解 市 场 趋 势 、 客 户 需 求 和 竞 争 情 况 。 这 有 助 于 企 业 调整 战 略 ， 提 供 更 适 应 市 场 的 产 品 和 服 务 ， 发 现 新 的 产 品 或 服 务机 会 。 提高效率和生产力 t通 过 数 据 分 析 ， 企 业 可 以 优 化 人 力 、 物 力 和 资 金 等 资 源 的 分 配 和 利 用 ，这 有 助 于 降 低 成 本 、 提 高 效 率 ， 从 而 提 升 盈 利 能 力 。 风险管理 t数 据 分 析 可 以 用 于 监 测 和 管 理 风 险 ， 比 如 生 产 预 警 、 市 场 风 险 、 运 营 风险 等 ， 及 时 的 风 险 识 别 和 应 对 可 以 降 低 潜 在损 失 。 快速应对市场变化 t数 据 分 析 提 供 了 实 时 的 监 测 和 反 馈 机 制 ， 使 企 业 能 够 迅 速 调 整 策 略 和 战术 ， 以 应 对 市 场 变 化 和 机 遇 。 企业数据分析难点1.4 DIFFICULTIESIN DATA ANALYSIS 需要明确的是，目前没有一套能同时解决中大型企业和小微企业数据分析难题的解决方案。但零代码工具能够在一定程度上对以上问题进行改善，下一小节将阐述零代码工具在企业数据分析中的具体优势。 零代码产品在企业数据分析中的优势1.5 ADVANTAGES OF ZERO-CODE PRODUCT IN DATA ANALYSIS 这里我们用简道云的产品能力为大家举例，企业使用简道云这款零代码产品进行数据分析具有多方面的优势，主要包括： 总体来说，简道云作为一个零代码搭建平台，其在数据分析方面的主要优势在于易用性、快速部署、灵活性和个性化定制能力，大大减低了数据分析的门槛，使得企业能够更加高效和灵活地进行数据分析，支持数据驱动的决策制定。本书在下一章节，将深入探讨零代码工具在数据分析全流程中的能力表现，这将一定程度上解决中小微企业以及大型企业的边缘业务的数据分析难题，为它们带来更多机遇和竞争优势。我们始终坚信，新工具的崛起会使数据的应用和传播变得更加广泛。 第 二 章数 据 分 析 的 流 程 数据分析流程图如下： 明确分析目的2.1 E X P L I C I TP U R P O S E 首先，企业需要明确其数据分析的目标和问题。这是数据分析流程中的关键一步，决定了整个分析工作的方向和意义。具体步骤如下： 清晰的数据分析思路是整个过程的基础，提供了明确的指导，确保数据的收集、处理和分析是有条不紊的。想清楚之后，就可以开始制