CDA持證人簡介：

萬木，CDA L1持證人，某電商中廠BI工程師 ，5年數據經驗1年BI內訓師，高級數據分析師，擁有豐富的行業經驗。

學習入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3878?targetId=6829&preview=0

一、電商備貨的挑戰與BI的價值

設想你是連鎖零售電商的運營負責人，面臨季度備貨難題：各門店、多品牌，如何確定合理的備貨量以避免庫存積壓或訂單流失？答案在于數據驅動。我們將通過分析歷史銷售數據，為備貨決策提供支持。這需借助BI（商業智能）系統，它能將數據轉化為洞察，輔助決策。

需求梳理可采用5W2H模型：

• What（對象）：零售電商產品銷售情況。
• Why（目的）： 基于歷史數據，支撐未來備貨。
• Where（空間）：各零售門店。
• When（時間）：至少過去半年的歷史銷售數據。
• Who（參與）： 產品（SKU）與門店。
• How much（度量）：核心指標包括銷售額、銷量、占比等。
• How to do（方法）：制定備貨策略。

看，這么一梳理，是不是清晰多了？可視化看板搭建整個過程主要分為三步：

BI數據建倉 -> BI系統部署 -> BI看板搭建。

我們將通過一個電商備貨案例，闡釋如何從零開始搭建BI看板，化解數據繁雜帶來的困惑，提升數據洞察力。

二、BI數據建倉：奠定分析基礎

高質量、結構清晰的數據是BI的基石。

（1）數據來源：

• 數據庫系統（ERP、CRM等）。
• 企業前端操作平臺。
• 外部渠道。

（2）數據存儲與建模：

電商案例中常用星型模型，包含一個事實表，包括銷售明細事實表order_main，記錄銷售日期、門店、品類、品牌、銷售額、毛利等；多個維度表如“門店維度表dim_store”、“品類維度表dim_category”、“品牌維度表dim_brand”。這些表通過鍵值關聯。

（3）建倉工具：SQLPub

推薦免費在線工具SQLPub，它免安裝，支持SQL練習（DML, DQL, DCL），并可部署BI，適合學習和實踐數據倉庫搭建?？捎闷鋭摻?a href='/map/weidubiao/' style='color:#000;font-size:inherit;'>維度表、事實表并導入數據。

三、BI系統部署：選擇與配置

數據倉庫緒后，需搭建BI系統。

BI軟件選型：

• Tableau/PowerBI：功能強大，生態成熟，學習資源豐富。
• FineBI：國產優秀代表，貼近國內用戶習慣，尤其在復雜報表和企業級應用有優勢，本文案例多用此軟件。
• 永洪BI：國產優秀產品，敏捷BI和大數據分析表現不俗。

選擇需結合需求、預算、團隊技能等。FineBI個人版免費，易于上手。

BI系統部署（以FineBI為例）

• Windows
• Linux

主流BI軟件多支持一鍵式安裝

根據提示完成安裝。

啟動服務（如安裝目錄/opt/FineBI/bin下使用nohup ./finebi &）。

瀏覽器訪問 http://服務器IP:端口號/webroot/decision 進入系統。

在FineBI中配置數據連接，連接到先前搭建的數據倉庫（如MySQL）。

四、BI看板搭建：可視化呈現洞察

這是數據分析成果的最終呈現。

選擇合適的圖表：

• 比較類（不同門店銷售額）：柱形圖、條形圖。
• 構成類（各品牌銷售額占比）：餅圖、環形圖、百分比堆積圖。
• 序列/趨勢類（半年銷售額變化）： 折線圖、面積圖。
• 描述/分布類（價格區間商品銷量分布）： 直方圖、散點圖。

電商備貨案例中，可能用到柱形圖（對比銷量）、折線圖（分析趨勢）、餅圖（品類占比）等。

數據可視化是對數據分析業務人員的基本技能要求，也是CDA數據分析師一級的重要考點，如果想提升自己數據可視化的能力，可以在CDA認證小程序找到相關模擬題進行練習。

從數據到洞察，讓看板“活”起來：

好的BI看板能講述數據故事。在FineBI等工具中，可通過拖拽字段與圖表組件綁定，快速生成圖表，并設置篩選器、鉆取、聯動等交互功能。

電商備貨看板可包含：

• 核心KPI概覽：總銷售額、總銷量、平均客單價等。
• 門店銷售表現：各門店銷售排行、同比/環比增長。
• 品牌銷售分析：各品牌銷售占比、暢銷/滯銷榜單。
• 品類銷售結構：各品類銷售貢獻度。
• 銷售趨勢分析：按時間（日/周/月）展示整體及重點品類/品牌趨勢。

這些圖表幫助運營負責人掌握銷售狀況，為備貨計劃提供數據支持。

五、BI系統的價值

搭建BI系統和看板的益處顯著：

• 高效聯動與實時更新： 數據倉庫、BI系統、看板協同工作，數據更新后看板準實時反映。
• 全面記錄與便捷維護：操作有日志記錄，方便維護優化。
• 解放生產力：告別手工制表，聚焦分析與洞察。
• 數據驅動決策：決策更科學、精準。

本文梳理了從業務需求到數據建倉、系統部署及看板搭建的全過程。這僅為入門引導，數據分析領域廣闊，BI技術應用廣泛。

推薦資源：

• SQLPub (在線SQL練習和BI部署)
• DataGrip (數據庫管理工具)
• FineBI (國產BI軟件，可下載試用)
• 帆軟幫助文檔 (FineBI詳細文檔)

數據分析需持續學習、實踐與思考。如果大家想查看萬老師完整版分享視頻，可以微信掃碼免費學習。

在數字化浪潮中，數據驅動決策已成為企業發展的核心競爭力，數據分析人才的需求持續飆升。世界經濟論壇發布的《未來就業報告》，預測了未來五年內增長最快的十大崗位，其中就包括了數據分析師和科學家、數字化轉型人員。

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