Excel太烦、python太难，我用它就能轻松搞定数据可视化

小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。

众所周知，超市的数据量十分的大，而且是实时变动的，小李平时做数据分析都是用的Excel，处理一些小数据量的数据很方便，但一碰到大数据量就会卡死，更别说实时更新数据了，而且用excel做一些复杂可视化步骤十分繁琐。

就拿一个简单的综合分析仪表板来说，用 Excel做就需要用到表格函数、AVERAGEIF函数、INDEX函数、MATCH函数等十几个函数，以及堆积条形图、簇状柱形图、信息图、带数据标记的折线图、簇状条形图等几种图型，就算是熟练excel的也要做上半个小时。如果涉及到数据地图、图表联动、钻取等复杂可视化，还要用到数据透视表、VBA。

很多热爱算法的朋友会用python或R来做数据分析和可视化，Python包含很多强大的统计学和数学工具，比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，Matplotlib库包含丰富的可视化图表，R的可视化功能也很强大，但对于代码基础差的人来说，要短期上手比较困难。

其实现在市场已经出现了不少专业可视化分析软件，数据处理和分析流程都比较方便，国内比较有名的有国产的FineBI和国外的tableau。就拿我熟悉的FineBI来说，它的定位是一款自助分析软件，不需要编程和函数，拖拽数据字段就可以自动生成图表，而且内置了丰富的高级可视化图表，对大部分数据分析师来说是不错的选择。下面我就用FineBI来给大家简单做个超市运营数据分析仪表板。

下载安装

FineBI官网下载安装后，输入激活码激活，个人版是永久免费的，登录之后，就可以打开到这个页面。

数据链接导入

点击数据准备，新建数据连接，输入用户名和密码，链接数据库

添加业务包，把已经准备好的数据导入，可以直接添加sql数据集或者Excel数据集，我们把超市运营数据导入。

数据清洗加工

数据导入好了，下一步就是清洗数据，然后根据分析指标进行数据处理，这一步用Finebi做十分方便，它提供了自助数据集的功能，可以对数据进行过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排序等操作，而且采用的是步骤式的操作，比较符合我们的思维习惯，每一步都可以增删改。

添加好数据表后，选择我们分析要用的字段，然后根据我们的分析指标，进行求平均、分组求和等一系列的计算。

先求出每个订单的配送时长（利用公式：到货日期-发货日期），然后将同一地区的数据进行汇总，可以得到每个地区的总订单数和总时长，再拿总时长/总订单数，就可以得到平均每个地区的配送时长。

详细的步骤我就不再赘述，按照我们的分析指标准备好要用的数据集：

数据可视化分析

建立好自助数据集之后，就要对数据进行分析了。创建仪表盘，把分析字段拖入横轴、纵轴，就可以自动生成图表。

比方说我们要做一个地区平均配送时长和订单量分析，把地区拖入横轴，将时长和订单数拖入纵轴，即可得出：

在图表选择的时候，FineBI可以根据的拖入的纬度和指标智能推荐合适的图表，对于一些数据分析新手来，省去了纠结图表选择的难题。

接下来新建图表组建，用同样的方式将其他的分析图表做好，在仪表板上自由布局，这样一个简单的仪表板就完成了，过程中完全不要一行代码。

除了这样简单的仪表板制作，FineBI还可以实现更加炫酷高级的可视化效果，比如像下面的这种：