【从0到1玩转轻分析】第二章-使用轻分析需要掌握的能力

往前回顾：

【从0到1玩转轻分析】第一章-认识轻分析

上一篇主要简单介绍了轻分析的概念介绍，从一定的概念到落地使用当然还是得具备一些能力的加成，才能更得心应手。本文的目的即让大家掌握使用轻分析所需的关键能力，以及为什么这些关键能力对于有效利用轻分析工具至关重要。

一、业务流程理解

定义：业务流程是值企业为实现特定的业务目标而进行的，而业务理解是对业务目标、业务流程和业务环境的深入了解，也能更好的与业务部门沟通。
重要性：

• 明确目标：深入的业务理解可以确保数据分析的方向和目标与业务需求一致，没有良好的业务理解，数据分析可能会偏离正确的方向，甚至项目失败。

• 高效沟通：拥有深厚的业务知识可以让我们更好地将业务部门的需求转化为系统的实现方案，同时也能将技术解决方案以业务语言传达给客户，减少沟通成本，提高沟通效率。

• 识别问题：通过深入了解业务流程，能够显著提高问题识别和解决能力，及时发现业务及需求中存在的问题和挑战，为客户提供针对性的解决方案。

• 需求管理：在收集客户需求的过程中，客户的想法往往具有较高的不确定性和多变性。通过专业的业务理解，我们可以对客户提出的各种需求进行及时且合理的评估与反馈，无论是成本考量还是技术实现难度，都能给予客户明确的指导，避免不必要的误解和成本增加。

• 策略制定：基于对客户业务现状和业务流程的深刻理解，可以制定出更加贴合实际、有效的数据分析策略。例如，当客户仅仅表示希望“做大屏”、“做看板”时，我们需要进一步挖掘其背后的真正需求，如关注的核心指标、期望达到的效果等，从而提供更加精准的服务。

总结：满足客户的需求，控制项目的成本，实现项目的交付，双赢才是最终的目的！

二、数据可视化

定义：数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示，以便更直观地理解和分析数据。
从以下几个方便给大家分享以下：（不是专业UI，轻点喷）：

• 颜色：颜色可以帮助区分不同的数据类别，突出重点信息，合理使用颜色可以增加图表的视觉吸引力，使观众更容易关注和理解数据。（切记花里胡哨五颜六色是不可取的！）

用的最常见的就是红色和绿色了吧，红色通常表示警告或紧急或下降，绿色则表示安全或成功或上升，同比上升同比下降用对应的颜色体现反而是加分项。

• 图表：相比于纯文本描述，图表能够更快地传递信息，合理使用图表在数据分析中能加快理解速度，提高数据的说服力。

常见图表类型及其应用场景:

• 饼图：适用于显示各部分占整体的比例-----举例：各地区销售额占比。




• 折线图：适用于展示时间序列数据的变化趋势-----举例：本年各月销售额。

    

• 柱状图：适用于比较不同类别之间的数值差异/比较不同类别的数据-----举例：本年各月不同产品销售额。

  
  

• 业务指标：适用于展示关键数值-----举例：本年销售额和销售单数。

  
  

• 地图：适用于展示数据的地理分布-----举例：销售额分布。

  
  

• 环形进度图：适用于展示单一目标的达成情况-----举例：采购订单的入库情况。

  
  

针对大多数客户的需求，选择合适的图表类型是非常重要的，这不仅能够使数据更加直观，还能帮助客户更好地理解分析结果。对于系统中内置的图表我们可以多多尝试，看见不同的效果，以便选择更适合更匹配需求的图表样式。

三、熟悉星空后台和数据库（非必要但加buff）

以下建议甲方IT和乙方掌握，甲方业务员有兴趣的也可以了解。

• BOS:
  掌握BOS平台配置，熟悉BOS中的各种控件；
  了解系统数据在数据库表中的存储关联逻辑，知道如何通过BOS查找单据对应的表结构。

• SQL能力：尽量有，实在不满足，可暂时跳过，但是会影响实现部分需求，掌握SQL能力可以大幅提升数据分析的灵活性和深度，满足更多复杂的需求。数据库和BOS两个是相辅相成的，通过BOS找表结构，通过编写SQL加工输出成自己想要的数据。之前就有说过轻分析只是一个工具，并不是万能的，以“赋能人人”为目标，让每个人都可以通过拖拉拽满足自己要的数据。理想很美好，现实很骨感，在我遇到的甲方需求里，直接拖拽完成的不多。轻分析基于立方体模型做聚合运算，适用于数据的简单统计，而甲方很多报表的需求都得通过写SQL来满足。或许只是我遇到...对于一些局限性我会在后续的文章中举例子。