在许多行业的数据分析中，商业智能分析方法是最直接有效，也是最好解释的，能切实解决实际问题。如果跟老板汇报一个他急切想知道的情况，然后你用两个小时才做出来，最后还没跟老板说明白数字代表什么意思，我想老板会急的。之后我就在想，是不是能用Excel快速做商业智能分析？快速整理加工数据，在交互界面上展现可视化信息。我一直带着这个疑问开始研究Excel到底能不能做，但是多次尝试下来，我还是放弃了，照着Excel的高阶教程慢慢摸索，我花了5个小时做成了一个勉强能看的分析报表，却在读取几十万数据量时败下阵来。

当时在FineBI的产品说明会上，正好提到商业智能到底是什么，具备哪些应用场景。回来以后我就开始研究商业智能工具，如何将这些数据转变成具备商业指导性的结果。按照解决思路和业务逻辑去思考，去用工具布局，便有了以下总结的三类方法。

首先，商业智能报表到底是什么？商业智能是实现商业洞察的手段，把数据转换为智慧的过程。商业智能报表有商业洞察形式的报表，它需要几个步骤：业务理解、数据收集、数据处理、数据展现，这是传统解释。

再深入一些，商业智能应该具备最基本的功能，首先是技能上，懂得分析方法、业务知识，还要有实践技能。分析方法，商业智能最主要的分析方法就是基于业务的可视化分析。

技能中涉及到图表的制作技巧，静态图表和交互性图表。还有指标的构建，简易公式。

在做数据分析的时候，第一步是业务理解，它要求你去创建一个完全符合你业务形态的数据模型，这里任何公司任何业务都不是单一存在的，不是一个数据源能够描述全面的，你需要把所有涉及当前业务分析的相关数据都在一个项下，才能用数据描述你的业务，才能做有效的数据分析，不同数据源的数据搭建在一起，形成立方体，用视图模式，利用拖拽，可以非常方便的搭载。

接下来和大家分享利用商业智能FineBI分析的几类方法——对比分析，结构分析和其他分析。

对比分析，纵向对比，动态图表是这样的效果。

通过加入时间控件，将不同时间点的数据对比显示。但要根据业务情况选择时间属性，比如餐饮业对星期敏感性要比日期要高，做同比的时候不能拿日期做同比，要拿第几个月第几个星期做对比，这才有意义。

对比分析可分为横向对比、纵向对比、差异分析、预警分析、进度分析。

差异分析，雷达图是分析比较有效的一种手段。

比如标准值、平均值、计划值，标准对比，是及格还是优秀。

预警分析，可对一些关键的KPI指标进行监控，可以自定设置区间表示状态，然后进行对比。

结构分析

结构分析分为分组分析和杜邦分析。

杜邦分析主要用于财务，但是它也可以扩展到财务以外，所有有关系的都可以用到这种方法。然后是展开的其他的分析方法，比如变化分析，分析不同的商业阶段，虽然有些也可以用漏斗图来表达，但是把动态业务环境用图表表现出来有难度，杜邦分析类似于思维导图，用这种方法可以展现动态变化趋势。

如下图，不只看到关键指标什么样的情况，而且还知道它的详细构成是什么样的情况，是哪个指标最大程度影响了它的变化，领导从这个报表中可以得到更多的分析。

分组分析，这种就比较复杂，一般情况下用不到，但作为典型也要介绍一下。</p>

如下图，在基础的图表上增加了维度，也展示了具体的数值大小。

其他分析

螺旋式分析类似于透视分析。分析制做人员往往会给领导查看分析结果，静态的分析结果只能反映问题不能反映原因。螺旋式分析是FineBI提供给查看人员一种对分析进行再处理的方式，不涉及源数据。比如增加对比组、过滤、汇总。

业务式动态分析。比如看营收额情况，首先你要展示营收和去年的对比情况，看看增长率不如预期的问题。是划分到各个地区的指标来看，有哪些地区未达标，从时间层次来看，哪些时间明显势头不足。再从产品叫丢，有哪些产品的营收不理想甚至出现亏损情况，是否要放弃或者改良。有问题出现的地方思考以往决策上有过什么动作，是好是坏，影响权重有多少，再细分到细节。

最后总结一下商业智能分析的优缺点。优点是技术门槛低，业务人员可以直接参与进来。二灵活方便，可应对多变的业务环境。三是成本低，中小企业也可轻易入手。四是可最快速的响应数据更新，保证信息时效性。缺点也有，因为产品定位原因不能制作过于复杂的报表，具有大数据量的企业使用的话更能凸显优势。