【在bi中怎样做对比分析_如何做对比分析】

一、【BI可视化工具】Tableau-高级图表制作

1、帕累托图 帕累托图主要应用于二八定律，旨在揭示关键因素对整体影响的百分比。例如，要分析产品销售额的贡献比例，制作如下步骤：首先，绘制产品类别与销售额的条形图，根据销售额排序。计算累计销售额占总销售额的比例，并使用曲线图表示，确保累计销售额曲线与销售额数据在同一图表中。计算产品数量占总数量的百分比。

2、在将数据导入BI工具之前，进行数据清洗，确保数据的准确性和一致性。这可能包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等操作。 使用BI工具创建表格 Tableau：打开Tableau，连接到数据源。在工作区中，右键点击，选择“创建” - “表格”。在表格视图中，选择你想要添加到表格的字段。

3、在Tableau主界面，点击“其他数据库(JDBC)”选项。输入JDBC URL格式：jdbc：databend：//{user}：{password}@{host}：{port}/database？ssl=false，并选择MySQL方言。然后，选择需要操作的数据库和表，将表拖到分析区域。至此，你便可在Tableau中对Databend中的数据进行分析并绘制图表。

4、Tableau是一款商业智能领域的可视化分析软件。以下是关于Tableau的详细解软件定位与功能 商业智能工具：Tableau属于商业智能（BI）领域，专注于帮助用户查看、理解和分析数据。可视化分析：通过拖拽等操作，用户可以轻松创建图表，实现数据的可视化分析。

二、数据分析方法(一):对比与对标

1、对比是 数据分析 最基本的方法，通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中，对比得当可获得精准结论，但对比分析也存在陷阱，比如某产品近期销售数据在下滑，想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降，但是查看销售比（销售数/DAU）却在上升，所以只是因为DAU下降了。

2、对标数据的含义：对标数据是一种比较和分析的方法，主要是将企业内部数据与外部数据进行比较。这种比较不是为了简单排名，而是为了找到企业在运营过程中的优势和劣势，以及需要改进的地方。 对标数据的重要性：对标数据能够帮助企业明确其在行业中的位置，了解其与竞争对手的差距。

3、对比是识别事物的基本方法对比——横向、纵向及多维度对比比值比率背后的逻辑指标的逻辑与管理指标对标的层次和维度标杆管理与榜样的力量。 最常见的对比是大小的对比、数量的对比，例如销售额的对比、人数的对比、时间长短的对比。使用不同的对比指标会得到不同的结论。

4、对标是指对比其他优秀的同类事物或标准，以找出自身的差距和不足，进而进行改进和提升。对标的含义： 对标是一种比较和学习的策略，其核心在于寻找一个优秀的参照物，即“标杆”或“标准”。 通过对比自身与标杆在各个方面存在的差距，可以收集数据和信息，进行全面的比较分析。

5、对标：对标是指通过与同行业或同类型的其他组织进行比较和对比，寻找差距和不足之处，并从中获得启示和改进的方向。对标可以涉及各个层面，包括战略规划、运营管理、产品质量、市场营销等。 对表：对表是指查看、分析和比较已有的数据、指标或者模型，以便更好地了解特定领域或问题的情况。

6、对表的过程包括数据清洗、数据匹配、数据整合等多个步骤，目的是将数据进行规范化处理，确保数据的准确性和可比性，从而为后续的数据分析提供可靠的基础。对标的详细解释：对标则是一种管理策略和方法。

三、龙卷风图分析怎么看

1、龙卷风图分析主要看以下几点：识别龙卷风等级 在龙卷风图中，通常会用颜色、符号或数字来表示龙卷风的强度等级。一般来说，颜色越深、符号越大或数字越高，表示龙卷风强度越大。因此，第一步就是识别出龙卷风的等级，了解其可能带来的破坏程度。观察路径与影响范围 在龙卷风图上，通常会标明龙卷风的风暴路径和可能的影响范围。

2、龙卷风图分析主要通过以下步骤进行查看：导入并生成龙卷风图：在Power BI中，首先需要导入自定义的龙卷风图视觉对象。导入后，在“可视化”窗格中找到龙卷风图的图标，并点击以在画布上生成模板。此时，由于数据未填充，图表可能显示为灰色。填充数据：在“字段”窗格中，选择所有需要展示的数据字段。

3、首先，要创建龙卷风图在Power BI中，你需要导入自定义视觉对象。点击“导入”选项，从数据源中选择“TornadoChart.csv”文件。接着，你会在“可视化”窗格中看到“龙卷风图”的图标，点击它会在画布上生成模板，但此时由于数据未填充，图表会显示为灰色。

4、你好！龙卷风是一种涡旋：空气绕龙卷的轴快速旋转，受龙卷中心气压极度减小的吸引，近地面几十米厚的一薄层空气内，气流被从四面八方吸入涡旋的底部。并随即变为绕轴心向上的涡流，龙卷中的风总是气旋性的，其中心的气压可以比周围气压低百分之十。龙卷风是云层中雷暴的产物。

四、如何在BI系统中对同一数据进行多维度分析

1、现在的问题主要是，BI系统要有足够多的灵活性。能够让BI用户根据自身的需要来选择合适的纬度来进行分析。 多维度分析时所采用的数据应该一致 在对数据进行多维度分析时，为了提高分析结果的准确性，最好其采用的数据是相同的。

2、BI对数据的分析处理主要包括：建立数据仓库对数据进行预处理，以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，提取、合并有效数据形成全局视野。然后进行“智能运算”——联机分析处理，通过建模等形式进行多维分析数据；数据挖掘，在数据中寻找“规律”，将其转化为信息和知识。

3、新建即时分析 在FineBI中，首先新建一个即时分析。 将需要的坐标轴图组件拖曳至页面中。 进入配置界面 点击FineBI页面右上角的“点击进入配置界面”，为组件配置数据。 选择复用维度/指标 在左侧的数据选择面板中，可以看到“业务包字段”标签和“复用维度/指标”标签。

4、直观界面：在FineBI的数据分析模块中，用户可以使用直观的数据分析界面，通过拖拽、筛选、聚合等多种操作，对数据进行多维度的分析，无需编写复杂的SQL语句。数据处理功能：除了基本的数据分析功能，该模块还提供了丰富的数据处理和转换功能，如筛选、过滤、排序、分组、计算等，以满足各种数据分析需求。