数据分析上手难？2招帮你快速生成高质量数据可视化报表
2022-03-17 11:07:03
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在提倡数字化、精细化管理的当下，企业对于员工的数据分析能力要求自然也越来越高。比如现在很多公司都在要求会计部门提交的财务数据报表，也必须要有清晰、美观的图形化表达和分析。
但从实际情况来看，普通业务人员毕竟没有长期从事数据分析相关工作的经验，缺乏数据分析思路和方法的积累，即使经过了培训掌握了工具使用方法，在使用BI工具搭建可视化分析场景时，总是显得有点“笨拙”，无从下手。要么是不知道该如何合理选择图形组件和设计布局，要么是配色配的乱七八糟越看越low，花了大把时间努力尝试，做出来的报表、大屏，还是达不到使用标准。
针对这种情况，今天小T就为大家传授两招“移花接木”大法，让青铜也能一秒切换王者状态，实现快速构建高质量可视化数据分析图表。
还是以财务数据可视化分析为例，很多财会人员会局限在自己以往的工作经验中，还是习惯于传统报表模式，只知道将相关数据指标罗列，一旦遇到趋势对比、异常数据标注等特殊分析需求，就不知道到底应该使用哪些图形组件去搭建可视化数据分析场景。
这个时候，为了帮助业务人员提高数据分析的效率，我们就可以选择把有以往类似数据分析需求的场景直接拿过来复用，这样普通业务人员只需要更换下数据字段和过滤条件，就可以很快完成可视化数据分析报告。
这在Tempo BI之中很容易做到，下次如果团队中其他同事想要使用你的自定义场景，你只需要将这个场景页一键保存为个人模板，再申请共享，待系统管理员审核通过后，保存的个人模板就可以变为公用模板，供当前系统平台的其他账号用户去快速复制应用，是不是超方便~
一键模板应用还能帮助企业实现日常业务报表的标准化场景设计。比如在招商银行的Tempo BI应用案例中，该银行先设计了统一风格的图标，logo，banner，边框，素材等，然后由专职数据分析人员生产并共享公共模板，最终实现企业内部几百个场景的统一化，标准化。
就算你的公司没有专职的美术人员帮忙设计标准素材，Tempo BI也能帮助审美苦手星人解决场景美化的难题。Tempo BI中提供了数套预置配色方案和大量背景图片以及丰富大屏模板，用户可以直接在系统模板的基础上进行替换，并按照自己的喜好将场景配色调整为最符合你需求的状态，零美术基础也能轻松做出作品级别的酷炫大屏，让场景美化不再难。
案例库应用
他山之石专治你的“汇报没思路”
熟练掌握了BI工具的基本操作之后，很多业务人员就不再只是满足于制作单一的数据分析图表，而想要围绕整个业务模块的开展状况，去搭建一个业务主题看板，让数据分析能够形成完整的业务故事线，让数据的价值能够明确固化成业务指标体系，帮助企业进行长远的业务决策。
但数据分析是门大学问，很多业务人员只熟悉自己专业领域的业务情况，遇到跨部门、跨行业协作的分析需求时，经常会出现不知道如何组织全业务流程的数据故事的尴尬状况出现。即使想要开展全业务板块的数据分析汇报工作，也不知道该从何处入手。
而现在，Tempo BI给大家提供了一个“抄作业”的捷径——案例库应用功能。Tempo BI中内置有大量美林数据多年行业服务经历中积攒的优秀可视化分析案例，用户可以通过浏览和使用案例库的方式，去了解自己感兴趣行业的典型案例，从中汲取灵感和设计素材。
也可以根据自身业务所处的行业选择合适的行业应用案例成果，直接参考套用，节省可视化设计的时间，提高工作效率，妈妈再也不用担心我做不出像样的可视化数据分析报告了。
案例库应用操作流程
STEP1：进入案例库
进入空间，点击页面左上角空间名称旁边的”+“，在展开的菜单中选择”案例库“，右侧的页面会刷新展示案例库的所有案例内容。
STEP2:选择案例
案例库以卡片的形式依次排列展示不同行业的案例信息，包括案例的名称、封面、所属行业和描述信息。
STEP3:创建应用
鼠标悬浮在单个案例卡片上，案例封面上会出现“基于案例创建应用“的按钮。点击按钮并弹出弹窗，在弹窗内可以对创建的应用名称和在空间内的位置进行设置，点击确定即可完成应用的创建。
STEP4:编辑应用
完成创建后，就可以在空间内看见对应基于案例库创建的完整应用，点击进入编辑页面也可以看到完整的场景页、图形组件和数据表等内容。
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今天小T介绍的“模板套用”和“案例库应用”这2个小技巧，能够帮助我们节省数据分析中场景编辑的时间，大幅度提高我们开发可视化数据分析场景的效率。同时在企业内部最大程度地利用和共享已经做好的资源和报表，帮助普通业务人员根据自己的工作目标灵活处理数据分析工作，做到企业工作的降本增效。
当然，Tempo大数据分析平台等工具虽然能帮助大家“偷懒”，但要想真正从小白变身为数据分析专家，还是需要在实际操作中不断提高自己的数据分析技能，掌握更多的数据分析方法论。悄悄告诉大家，小T已经在筹备零基础进阶数据分析师的相关训练活动啦，相关信息将会第一时间在Tempodata公众号中发布，敬请期待！
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