在我们的理想化构想中，数据分析师如同诸葛亮一般，运筹帷幄之中，决策千里之外。他们似乎拥有无尽的资源，可以随心所欲地运用各种方法和模型。在这样的前提下，数据分析师理应能轻松驾驭复杂的数据，通过精湛的分析技巧揭示出潜藏在数据背后的深刻洞见。
然而，现实中的数据分析工作远非如此简单。优秀的数据分析报告并不是简单地套用模型和方法就能得出的。相反，它需要分析师具备深厚的专业知识、敏锐的洞察力和灵活的思维方式。他们必须能够根据实际情况选择最合适的分析方法，而不是盲目地套用模板。
此外，数据分析师还需要与企业内部各个部门紧密合作，确保所收集的数据准确、完整且具有代表性。他们的工作成果不仅仅是一份报告，更是对企业未来发展的有力支撑。通过精准的数据分析，他们可以帮助企业识别市场趋势、优化运营策略、提升竞争力。
难道真的没有一个BI软件可以实现数据分析零门槛吗？
当然不是，近期了解到一款DeepBI数据分析软件，它就已经实现了让数据分析面向大众。今天我们一起来看一下DeepBI 与 FineBI 对9行数据做一篇分析报告的对比。
数据来源
数据来源于美国某连锁零售超市的2010-2018年的经营数据，共9行11列
数据介绍：
总收入=商品销售收入+会员费收入
总成本=商品成本+运营费用+税
商品毛利=商品销售收入-商品成本
净利润=总收入-总成本
全部会员为总会员人数，付费会员是贡献会员费的会员人数
FineBI分析报告过程
看到这个数据是不是很震惊，总共9*11列的数据，就这么点数据能分析出啥，还想要一份详尽的数据分析报告，简直就是天方夜谭！！
但是数据分析还是要做的，既然没有头绪，那就先来套数据分析模型吧！是否可以将数据按照用户群体划分，使用RFM模型来完成呢？然而，想象是美好的，现实是骨感的，第一步就给Pass了，因为当前拿到的都是按照年度汇总的数据，并没有具体的商品和用户的信息，此法不通。
后来围绕分析主题和已有的数据，打算先从整体上对超市的经营情况进行分析，然后根据每个指标对应的关系进行拆解，先总后分，也就是使用的多维度拆解的分析方法。把握北极星指标，也就是针对净利润展开分析。
首先是净利润本身，通过对比不同年份的数据，对公司的整体情况进行评价，了解企业的发展趋势和变化。而净利润=收入-成本，再对收入、成本进行多维度的分析，在分析收入的过程中，还对会员数据进行了分析，层层拆解以分析超市的整体盈亏情况，如下图所示。
主要分以下四个部分：
1.总体分析：展示总体的利润、收入以及成本的数据趋势，了解企业的盈亏情况。
2.收入分析：比较总收入、商品销售收入和会员费收入的趋势和占比，了解各类收入的变化情况和贡献比例。
3.成本分析：比较总成本、商品成本、税和运营费用的占比和趋势，了解各类成本的构成比例以及比例的变化趋势。
4.会员分析：分析全部会员人数和付费会员数的趋势，以及会员费及客单价的情况，了解会员结构和贡献比例。
总体分析
在对数据进行总体分析版块，需要对超市的整体发展做一个初步评价，从整体上来看超市的发展状况，因此将净利润、总收入、总成本以及会员费收入这四个关键指标进行了增率计算。即：(本年的数据-上年的数据)/上年的数据。
接着合并本年和去年数据，由于数据集中没有展示上年的数据，故增加一个辅助列，通过公式：去年年份=年份-1来计算去年年份，然后通过左右合并的形式把去年的数据加入数据集当中。
字段设置，为了让今年数据与去年数据作区分，使用字段设置功能对字段作区分。
计算核心指标环比增长率，考虑到第一年的数据为null，遂用if语句将其环比增长率设置为null，防止出现分母为空计算错误的情况。具体公式见下图，并按此方法完成总成本、总收入、净利润的环比计算。
这样我们就完成了经营分析信息的初步整理了，并把这个数据集命名为经营分析数据表。
总收入分析
涉及到总收入的数据分别是会员费收入、商品销售，对于分类的展示需要再新建一个数据集
我们使用了Fine BI列转行功能，发现把对应字段名字放到列字段了，并分别给出对应的数值，以前在sql上要用case when，完了之后还要用union all上下合并。
还用了条件标签列，把收入和成本的指标分的清清楚楚，最后还计算了每一项的占比。这个分类数据集就做好了，命名为经营分析收支占比表。
总成本分析
总成本由商品成本、运营费用以及税收3大类组成，同上，需要明确各类在总成本中所占的比例，因此先需要计算各类在总收入中所占的比例，这里与收入分析使用同样的数据集。
商品分析
让我们回到一开始做的经营分析数据表。为商品分析增加一些计算指标吧，作为零售企业，商品的分析尤为重要，商品成本控制很大程度上代表了利润空间，于是用商品成本/商品销售收入计算商品成本控制率。
会员分析
最大的收入来源不就来源于会员么，会员分为付费会员和普通会员，注意这里的普通会员并不是不付费，而只是没有给会员费，两者都是提供消费的群体。
首先对会员平均消费金额进行计算，等于每一个会员平均购买商品的金额，计算公式是：商品总收入/全部会员数，但是注意这里的单位不同，需要进行转化处理。
即使是只有两个层次的用户，也得进行分层管理和分析！！先计算了会员数量的占比，发现每一年基本都是一样一样的，都是55%，推断出付费用户占比基本保持不变。
FineBI可视化报告
看一下仪表板内的报告可视化吧
总体分析
通过观察后得出以下结论：
1.净利润从2010年的13.0亿美元增至2018年的31.3亿美元，反映超市的盈利能力较好，经营状况良好，但净利润浮动较大，仍需控制好成本；
2.总成本从2010年的766.5亿美元，到2018年的1384.4亿美元，说明超市在发展的同时，其成本也在逐年增高，但增速放缓，说明超市能够有效地控制成本。
3.总收入也从2010年的779.5亿美元，增至2018年的1415.7亿美元，上涨近一倍，说明超市的业务规模扩大，可能占据了相对较大份额。
总收入分析
结论：总收入由商品销售、会员费收入构成
1.商品销售占总收入的98%，会员费收入占比2%，意味着超市的主要盈利来源是其销售的商品，且商品销售一直处于稳步增长的状态，表示超市售卖情况良好；
2.会员费收入虽然仅占比2%，比例并不高，也并非可以忽视，虽然不是总收入的较大贡献角色，但与商品销售几乎是相同的增长趋势，未来应该着重于提高会员消费力度，以增加会员费收入。
3.尽管会员费收入在整体营收中所占份额相对较小，但其增长趋势却持续而稳定。从2010年的16.9亿美元增长至2018年的31.4亿美元，这一增长不仅证明了会员业务的稳健发展，更凸显了其潜力。尤其是自2015年以来，会员费收入的增速明显加快，这为进一步拓展会员业务提供了有力支撑。
总成本分析
结论：总成本由商品成本、运营费用、税构成，商品成本所占比重最大，为88%，运营费用次之，占比10.1%，税的占比最小1.1%
1.总成本从2010的766.5亿美元到2018年的1384.4亿美元，有明显的增长；
2.商品成本由2010年的680.0亿美元到2018年的1231.8亿美元，随着超市的发展，商品成本也在不断增加；
3.运营成本随着超市的发展，虽然增长不是很明显，但也在逐年发生变化；
4.税收虽占比最小，但增速较快，不过自2017年开始下降，说明超市在合理合法的情况下，明显优化了税务结构；
5.虽然运营成本、税收总额相对商品成本较小，但若加以调整，总成本或有所下降。
商品毛利分析
结论：商品毛利 = 商品销售收入-商品成本，随着年份的增长，商品销售收入和商品成本在逐步增长，其中，
1.尽管商品成本从2010年的680.0亿美元增加到2018年的1231.8亿美元，但商品销售收入的增长更为显著，从726.6亿美元跃升至1384.3亿美元。这表明在这一时期内，商品销售收入的增长速度超过了商品成本的变化；
2.商品毛利也在随着时间在日益增长，说明超市除了做好销售以外，也很好地控制了成本。
3.尽管商品成本从2010年的680.0亿美元增加到2018年的1231.8亿美元，但零售行业在成本控制方面仍然保持有效的内部控制策略，使得商品成本控制率基本保持稳定。理想的成本控制目标是将商品成本占商品销售收入的比重维持在85%至95%的范围内。为实现这一目标，零售企业可以进一步实施有效的成本控制措施，例如选择提供更高质量且价格合理的供应商，以优化采购渠道和降低成本。通过持续的成本控制努力，零售企业可以在保持竞争力的同时，提高盈利能力。
会员分析
结论：
1.会员人数与付费会员人数随着年份的变化在增加，说明超市一直在办理会员制活动，通过会员制对用户进行挽留和刺激多次消费；
2.超市的付费会员在整体会员人数中占据了约55%的比例，这一数字超过了半数，显著体现了超市提供的会员福利具有较好的吸引力。这可能意味着超市为会员提供了如积分兑换、折扣优惠、赠品等多种增值服务，从而激励了更多消费者选择成为付费会员，并享受这些独特的福利
3.但自2011年开始，付费用户占比基本保持不变，会员转化率也处于下跌状态，超市需要加大在会员方面的经营力度。
4.客单价近两年有所提升，建议继续保持优势，如增加产品种类、提高产品质量、优化产品价格、提供更好的服务。
FineBI最终的结论
超市经营表现良好
1.净利润、总收入从2010年开始到2018年间，基本保持增长趋势；
2.总成本虽也在逐年增高，但增速放缓；
3.会员费收入一直在保持增长的趋势，比较稳定，且自2015年增速较快。
值得借鉴点
1.总收入从2010-2018年，几乎翻了一番，说明超市的业务规模扩大，可能占据了相对较大份额；
2.会员费收入虽然仅占比总收入2%，但一直保持稳步增长的状态，且付费会员人数也基本保持总会员人数的55%，超过一半，这表明会员服务较好；
3.商品毛利也在随着时间在日益增长，说明超市除了做好商品销售以外，也很好地控制了成本；
4.税收虽占比最小，但增速较快，不过自2017年开始下降，说明超市在合理合法的情况下，明显优化了税务结构。
建议
1.2012年开始，会员转化率基本处于下跌状态，需要加大力度对现有用户进行维系并吸引更多新用户加入，可以考虑提升会员福利的质量和多样性，例如定制化产品推荐、专属折扣券等，也可以通过数据分析和用户反馈来了解会员的需求和行为习惯，从而针对性地改进会员服务；
2.运营成本、税收在总成本中占比共12.2%，虽份额较小，但也一直处于增长的状态，还需要对运营费用和税收结构进行优化，尽可能降低总成本。
使用FineBI总结
太不容易了，拖拖拽拽，数据集在一起的时候，字段很容易拖错，有时候一不小心有可能使之前的操作也功亏一篑。再有根据可视化图表进行总结得出结论。
DeepBI分析报告过程
上传数据集后，我们可以把任何问题直接抛给DeepBI，让它为我们工作：
总体分析及可视化
这个图表呈现了某连锁零售超市从2010年至2018年的净利润、总收入以及总成本数据。从这些数据可以看出以下几点：
净利润（Net Profit）：随着时间的推移，净利润持续上升，这表明公司的盈利能力在增强。
总收入（Total Revenue）：随着每年的增加而增加，反映了公司销售收入的增长趋势。
总成本（Total Cost）：总成本与总收入增长相似，说明了公司在扩大业务规模的同时，能够有效地控制成本。
怎么样？是不是不敢相信？不但数据可视化展示出来，而且分析报告也不需要我们自己编写了。
为了不啰嗦，后面的截图就不再把报告复制出来了。
总收入分析及可视化
总收入分析可视化需要从收入占比、商品销售及会员费收入变化、收入占比趋势着手，我们不用仪表板了，来看一下分别可视化到底有多简单：
收入占比：
没错就是简单提需求就可以。
商品销售及会员费收入变化：
收入占比趋势：
我们再让DeepBI总结一下：
总成本分析及可视化
成本占比：
税和运营费用成本变化：
年度成本占比趋势：
商品毛利分析及可视化
商品成本以及销售收入变化趋势：
商品毛利趋势：
商品成本控制率：
会员分析及可视化
会员人数变化趋势：
DeepBI最终结论
我们还是把问题丢给DeepBI，让它进一步得出结论，看截图：
让我们再来看一下DeepBI能在这9行数据中给出什么建议：
有这样的提问就能出结果的BI工具，你还会选择传统的BI工具自己绞尽脑汁去思考数据关系、再拖拖拽拽以及组织语言编写报告吗？
使用DeepBI总结
有了DeepBI真的不需要再费脑筋组织语言编写报告了，数据可视化也不需要自己拖拖拽拽和自己学习如何运用函数了，简直太方便了，一句话实现数据可视化。
最后总结
只有实际经历过的人才知道这样的数据分析是多么的让人无助，但是DeepBI的出现已经开启了数据分析新时代，不需要拖拖拽拽，不需要自己再苦思冥想数值之间的关系生成可视化图，更不需要有任何代码基础和复杂的函数基础。
使用传统BI工具，一般的数据报告怎么样也得1-2天时间才能完成，而且需要我们有一定的数据分析基础，需要数据可视化的话还得有SQL语言和Python基础等等，以及报告编写能力。
而DeepBI仅需几分钟便能自行完成，这真是大大的“降本增效”！不需要任何编程基础，有了DeepBI人人都是数据分析师，真是实现了“数据分析零门槛”。
DeepBI已经在GitHub开源：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
有兴趣的朋友可以用其他的软件也做一下数据分析报告，数据集很简单，自己根据文章开头截图就能自己做出来，再和DeepBI对比一下，如果有比它更好用的BI数据分析工具大家可以评论区留言!
