摘要：万木，CDA L1持证人，某电商中厂BI工程师 ，5年数据经验1年BI内训师，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。

一、CDA持证人介绍

万木，CDA L1持证人，某电商中厂BI工程师 ，5年数据经验1年BI内训师，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。

设想你是连锁零售电商的运营负责人，面临季度备货难题：各门店、多品牌，如何确定合理的备货量以避免库存积压或订单流失？答案在于数据驱动。我们将通过分析历史销售数据，为备货决策提供支持。这需借助BI（商业智能）系统，它能将数据转化为洞察，辅助决策。

需求梳理可采用5W2H模型：

What（对象）：零售电商产品销售情况。

Why（目的）： 基于历史数据，支撑未来备货。

Where（空间）：各零售门店。

When（时间）：至少过去半年的历史销售数据。

Who（参与）： 产品（SKU）与门店。

How much（度量）：核心指标包括销售额、销量、占比等。

How to do（方法）：制定备货策略。

看，这么一梳理，是不是清晰多了？可视化看板搭建整个过程主要分为三步：

BI数据建仓 -> BI系统部署 -> BI看板搭建。

我们将通过一个电商备货案例，阐释如何从零开始搭建BI看板，化解数据繁杂带来的困惑，提升数据洞察力。

三、BI数据建仓：奠定分析基础

高质量、结构清晰的数据是BI的基石。

数据库系统（ERP、CRM等）。

企业前端操作平台。

外部渠道。

（2）数据存储与建模：

电商案例中常用星型模型，包含一个事实表，包括销售明细事实表order_main，记录销售日期、门店、品类、品牌、销售额、毛利等；多个维度表如“门店维度表dim_store”、“品类维度表dim_category”、“品牌维度表dim_brand”。这些表通过键值关联。

（3）建仓工具：SQLPub

推荐免费在线工具SQLPub，它免安装，支持SQL练习（DML, DQL, DCL），并可部署BI，适合学习和实践数据仓库搭建。可用其创建维度表、事实表并导入数据。

四、BI系统部署：选择与配置

数据仓库绪后，需搭建BI系统。

BI软件选型：

Tableau/PowerBI：功能强大，生态成熟，学习资源丰富。

FineBI：国产优秀代表，贴近国内用户习惯，尤其在复杂报表和企业级应用有优势，本文案例多用此软件。

永洪BI：国产优秀产品，敏捷BI和大数据分析表现不俗。

Windows

Linux

主流BI软件多支持一键式安装

根据提示完成安装。

在FineBI中配置数据连接，连接到先前搭建的数据仓库（如MySQL）。

五 、BI看板搭建：可视化呈现洞察

这是数据分析成果的最终呈现。

选择合适的图表：

比较类（不同门店销售额）：柱形图、条形图。

构成类（各品牌销售额占比）：饼图、环形图、百分比堆积图。

序列/趋势类（半年销售额变化）： 折线图、面积图。

描述/分布类（价格区间商品销量分布）： 直方图、散点图。

电商备货案例中，可能用到柱形图（对比销量）、折线图（分析趋势）、饼图（品类占比）等。

数据可视化是对数据分析业务人员的基本技能要求，也是CDA数据分析师一级的重要考点，如果想提升自己数据可视化的能力，可以在CDA认证小程序找到相关模拟题进行练习。

从数据到洞察，让看板“活”起来：

好的BI看板能讲述数据故事。在FineBI等工具中，可通过拖拽字段与图表组件绑定，快速生成图表，并设置筛选器、钻取、联动等交互功能。

电商备货看板可包含：

核心KPI概览：总销售额、总销量、平均客单价等。

门店销售表现：各门店销售排行、同比/环比增长。

品牌销售分析：各品牌销售占比、畅销/滞销榜单。

品类销售结构：各品类销售贡献度。

销售趋势分析：按时间（日/周/月）展示整体及重点品类/品牌趋势。

这些图表帮助运营负责人掌握销售状况，为备货计划提供数据支持。

六、BI系统的价值

搭建BI系统和看板的益处显著：

高效联动与实时更新： 数据仓库、BI系统、看板协同工作，数据更新后看板准实时反映。

全面记录与便捷维护：操作有日志记录，方便维护优化。

解放生产力：告别手工制表，聚焦分析与洞察。

数据驱动决策：决策更科学、精准。

本文梳理了从业务需求到数据建仓、系统部署及看板搭建的全过程。这仅为入门引导，数据分析领域广阔，BI技术应用广泛。

推荐资源：

SQLPub (在线SQL练习和BI部署)

DataGrip (数据库管理工具)

FineBI (国产BI软件，可下载试用)

帆软帮助文档 (FineBI详细文档)

来源：CDA数据分析师