在企業經營過程中，經常需要對數據上升或下降的原因進行分析。通常的做法是驗證性數據分析，即對原因進行假設，再通過數據分析進行求證。

如果數據維度較多，則驗證難度會成倍上升，需要消耗大量人力和時間。

永洪BI新推出的數據洞察功能，能夠幫助用戶高效分析業務數據增長、減少的原因，為用戶減少大量重復工作。

例如過濾數據、數據對比等圖表分析的過程，只需要簡單的一步點擊，就可以知道影響較大的維度，直觀看到每個維度中造成數據差異的主要因素。

#01

接下來，我們開始介紹數據洞察的應用。

以下列柱圖為例，第二季相比第一季銷售額減少，我們想要知道導致第二季銷售額減少的原因是什么。

以前我們需要手動過濾去對比分析每個維度來提煉影響因素，現在我們直接在標記處右鍵就可以看到數據洞察的入口，點擊即可開始分析數據、提煉信息。

點擊后出現數據洞察報告，報告將會根據本數據集上所有維度字段，對當前數據和上一數據進行對比分析，列出影響較大的因素，默認以瀑布圖的形式呈現，同時也支持切換為堆積柱狀圖查看具體數據分布。

從市場級別的角度看，可以直觀地看出第二季度中，一級市場的銷售額是增長的，造成第二季度銷售額總和下降的原因，是二級市場銷售額的大幅減少。

當我們將鼠標懸浮在二級市場銷售額差值上，可以看到二級市場的銷售額在第二季度具體減少的值——1352。

根據市場分布分析，從瀑布圖我們可以看出除東部市場以外，西部市場、南部市場、中部市場的銷售額均呈現下降。

切換為堆積柱狀圖我們可以看到，中部市場和西部市場是主要的消費市場，因此可以得知中部市場銷售額的大幅減少，應該引起重視。

接下來我們將分析產品種類的影響，我們可以了解到，第二季度相比第一季度咖啡的銷售額有提高，而濃縮咖啡的銷售額呈大幅下降。

因此可以得知，濃縮咖啡是主要影響第二季銷售額的產品種類。

#02

數據洞察只能分析對比日期嗎？當然不是。

數據洞察不僅支持日期列維度，也支持普通維度列，可以基于任何維度列對標記進行數據解釋。

例如下圖，我們可以利用數據洞察，分析西部市場的銷售額為何高于南部市場。

在產品種類維度中，我們可以看出茶、花茶的暢銷，是西部市場銷售額高于南部市場的主要原因。

#03

數據洞察不僅能夠幫助用戶分析，還可以幫助用戶制作報告。

數據洞察生成的圖表在制作預覽查看時，都支持導出為圖片。在制作報告時，還支持放入報表中作為報告的一部分直接呈現。

圖表工具欄提供“添加到報表”，點擊即可添加，添加后可以對該圖表進行編輯操作。

以上就是關于數據洞察的應用介紹，是不是很簡單呢？

結合該功能，可以高效地提煉分析出每個維度影響數據變化的主要因素，節約一定的分析時間，快去試試吧~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的还找不到数据异常原因？这份教程赶快拿走的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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