Excel，Python全都靠边站，这才是数据分析应该有的样子

首先我们选择FineBI的分组表组件，使用FineBI的内置销售DEMO业务包，找到合同事实表，将合同签约时间的年份、月份字段拖拽到分组表的行表头，然后将合同金额字段拖拽到指标栏进行求和汇总(还可以修改汇总方式为求最大值、最小值、平均值等等)，即可完成每个年月的销售额基础数据统计。

2.数据排名

接下来我们继续用FineBI来新增一个每个月合同金额的排名列，直接点击添加计算指标，计算方式选择组内排名，根据合同金额进行降序方式排名即可得到每个月的合同金额排名。

3.数据过滤

下面我们只想看2015年和2016年的数据，那么在FineBI中直接对合同签约时间的年份字段进行过滤，然后选择2015年和2016年即可。

4.累计求和

在看每个月度的合同金额数据时，我们往往可能需要把每个月份的合同金额进行累加，以计算截至到当月的总目标达成率。

这个在FineBI中添加合同金额月度累计值计算指标，然后对合同金额进行组内累计求和，然后再进行组内所有值计算得到合同金额年度总值，最后直接用合同合同金额月度累计值除以金额年度总值即可得到当月的年度目标达成率。

5.同比环比

计算完每个月的合同金额达成率之后，再分析每个月的同比环比数据自然是需要的。对于同期环期和同比环比，我们可以直接在FineBI中添加计算指标，然后选择对应计算方式即可，非常简单，这样一来我们的基础数据分析统计就完成了。

6.条件格式

在统计好基本的数据指标之后，可能会需要添加一些条件样式以便于观察数据，例如我们这边可以通过FineBI给合同金额指标添加图表样式标记，使得当月大于5000000合同金额的数据标绿色，小于5000000的则标红色。

另外再对每个月的合同金额同期比数据添加条件样式，使得当月同比去年同期增长的数据打上上升标记，下降的则打上下降标记。通过以上的简单操作，看似复杂的一个企业月度合同数据分析案例就轻松完成!

四、总结

下面这个动图展示了一个图表的制作，其他都类似的，如果不懂可参见FineBI官网的帮助文档。

当然，其实以上只是FineBI强大功能中的冰山一角，限于篇幅，这边暂时先给大家分享这么多。

首先是工作流程上，BI工具打破了传统信息部门开发报表，业务人员查看报表的滞后数据流程，通过轻量便捷的BI平台使得最有分析需求的业务人员也能轻松分析出自己所需要的数据结果。

其次是大数据的处理性能上，FineBI提供的FineIndex+FineDirect双数据引擎则分别满足实时和大数据量的计算需求，秒级刷新的页面响应，让领导看数据不再经历漫长等待。

最后，FineBI除了解放业务人员之外，最大的贡献应该是对企业。上了FineBI之后，让业务人员也能基于业务基于指标去做特定主题的数据分析，进而为公司经营出谋划策，做到全员都能用好数据，实现阿米巴式模式全员经营，这样一来，企业经营业绩指标不蒸蒸日上才怪呢。

（编辑：济南站长网）

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