| 最近在看下面同学在讲BI产品设计POC方案时，时常会听的一头雾水不知道他想表达什么，或者说没能get到他的观点，而是长篇小作文的洋洋洒洒，没有故事，没有观点，没有，没有图表，没有结论。这个在面对客户讲解我们的产品解决方案时是致命的，别人在行业里深耕多年业务经验自然比你资深很多，而你对这个行业都不了解，更很难通过你的产品服务来打动客户，虽然讲了很多，但都是皮毛，别人也只是听听而已不会有太大感触。
数据 那商业分析思维到底是什么？自然，我们在商业分析中最重要的判断依据就是来自业务经验和数据，业务经验更多考察的一个人在这个行业的思考，接触业务的方方面面沉淀，而数据到底能看到什么？面对冰冷的数据你怎么才能有数据思维和方法论。 《企业数据化管理变革》书中说：数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。” 量化，是我们通过数据来观察分析的来得到可以辅助决策判断的重要方式 比如我看到今年3月份销售额17w有明显下跌，怎么去分析？ 描述性分析 概念：使用几个关键数据来描述整体的情况，描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 结合现有的数据指标和维度，我们有很多可以分析的维度，围绕客户的地区、性别、年龄，制造商的，产品的类别，订单的销售大区等。 销售大区：005大区销售额占比突出，001/003/004大区各占比20%，而002大区占比较少 省自治区：省份较少，各省份差异比较明显 制造商：夏普、safco占比突出，苹果、诺基亚、佳能等占比一般 性别：女性占比为主 产品名称：各类型产品销售额占比差异较大 通过以上各个维度的分析占比可以大概了解今年3月的销售额占比情况，而比较难有一个决定性的分析结论。 诊断性分析 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。 业务变好/变坏了，除了知道这个结果外，我们还需要通过数据进一步了解为什么会这样。 比如通过业务经验判断觉得销售额的变化和销售大区、客户性别都有很大关系，通过2月3月的销售大区对比发现005大区下降2w、002大区下降10w都是比较能明显看出。 通过性别分析男女都下降较多，其中男性下降达到15w左右。 通过量化的一些下钻对比能够发现变化差异较大的情况，这很依赖分析者的经验。在诊断性分析中，就需要去分析业务结果和很多因素的相关性。当然，怎么能较快速地定位到分析哪些因素和结果的关系，要基于对业务的理解。可以大家一起头脑风暴分析业务数据，也可以去调研，或者深度访谈一些业务关键角色，让他们给一些输入，我们才可能知道从哪些维度去分析数据更合理。 预测性分析 预测性分析就是提前评估后续可能会发生什么？在工作中的场景，经常就是利用现有数据进行测算，评估业务接下来的发展。 比如我们可以通过历史2022年2月前的数据来预测今年3月的销售额情况，根据算法预测的发现历史的销售额有周期的规律，预测今年3月的销售额在55w左右，这和实际只有17w有较大的出入。 不难发现，通过传统的描述、诊断、预测分析等，我们能够在业务中大概了解现状问题以及大概的原因，但一方面特别依赖业务分析人员的经验和技能，另一方面也因为这种常规问题要花大量的时间去分析。 那有没有比较好的数据分析工具呢？目前市面上大部分的BI分析工具类似像tableau、powerbi很多以可视化为主的工具属性，加上本身为国外的产品对内支持一般，在实际的应用中还是会有一些问题和困难。
MagicBI 目前magicbi的解决方案是把常规的趋势分析、出众分析、下钻、相关性分析、异动归因都集成到产品上，通过选择某个异常指标直接选择需要分析的维度，就可以直接算法分析出相应的贡献度和对比差异。 如分析2022年3月销售额下跌的原因，对比上个月能发现销售额有25w的下跌，环比下跌58%。 而变化最大的原因分别为男性销售额下跌14%，贡献度最大。 销售大区002大区下跌10w，贡献度其次。 类别里家具下跌7w，贡献度第三。 通过这种报表一键式归因，能够快速定位到变化的原因，以及实现各种维度的交叉分析。 另外通过自然语言的查询结果，不再需要依赖需要掌握业务分析人员掌握SQL的技术能力，能够直接通过一些关键词查到数据结果也是一大技术亮点。 MagicBI商务总监 吴小进 18268159685 wuxiaojin@digitalpredict.cn |
商业分析思维怎么锻炼？数据？图表？结论？
最近在看下面同学在讲BI产品设计POC方案时，时常会听的一头雾水不知道他想表达什么，或者说没能get到他的观点，而是长篇小作文的洋洋洒洒，没有故事，没有观点，没有数据，没有图表，没有结论。这个在面对客户讲解我 ......
这篇内容能帮你快速理解什么
通过更完整的主题说明和结构表达，帮助用户更快抓住重点，也让搜索系统更容易识别页面主题。
让访问者快速理解当前问题、可行方法以及下一步应该继续看案例、看服务还是直接沟通。
文章页不只是获取流量，也承担继续阅读、查看服务和发起咨询的承接作用。
继续了解这个主题前，你可能还关心这些问题
为什么这类主题适合写成文章？
因为很多用户会通过问题词、对比词和方案词进入网站，文章页越清楚，越容易覆盖更具体的需求。
为什么文章页不能只有正文？
仅有正文不利于继续浏览和转化,文章页还需要总结、问答、相关推荐与咨询入口来承接用户。
看完之后下一步可以做什么？
可以继续看同类文章、服务页与案例页,也可以直接沟通官网升级与搜索优化需求。
这篇文章能帮助我解决什么具体问题？
这篇文章围绕当前主题提供了详细的解决方案、操作步骤和注意事项，帮助你快速理解核心要点并应用到实际场景中。
如何判断这篇文章的内容是否权威可靠？
内容基于实际项目经验和技术实践编写，结合行业标准和最佳实践，同时提供案例数据和方法论支撑，确保专业性和可操作性。
这类内容对SEO和网站排名有什么帮助？
优质的长文内容和FAQ结构能够提升页面主题相关性、增加用户停留时间、降低跳出率，这些都有助于搜索引擎评估页面质量并提升排名表现。
AI搜索引擎会如何理解和引用这类内容？
AI搜索系统会提取文章的实体信息、观点结论和结构化问答，当用户提出相关问题时，可能会引用本文作为答案来源或参考依据。
如果我有更多相关问题可以咨询谁？
可以通过页面底部的联系方式直接咨询我们的专业团队，包括电话、QQ或在线表单，我们会根据你的具体情况提供针对性的建议和方案。
这篇文章和同类内容有什么不同之处？
本文不仅提供理论知识，还包含实战经验、避坑指南和可执行的行动建议，同时兼顾传统SEO和新兴的GEO生成式搜索优化视角。
多久需要更新一次这类内容以保持时效性？
建议每季度审查并更新一次关键数据和案例，如果涉及技术工具或算法变化则需要更频繁地维护，确保内容持续为用户提供准确价值。