文末有个小小的福利~
现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。
就拿零售行业来说吧，中国零售业所面临最大挑战就是顾客和市场需求复杂多变，比起人的经验主义来做决策，只有实时的数据分析和反馈才能适应更快的变化。
零售的本质离不开人、货、运这三个核心，如果围绕这三个核心提升运营的效率，那么即可实现可预测、可指导的“数据化管理”。
一提到零售行业，最经典的，最能让大家想起来的可能就是超市了，今天就和大家讲讲超市的数据分析，怎么才算是数据驱动运营。
其实问题可以主要为两方面，一方面是超市数据分析应该关注哪些指标？另一方面是超市数据分析用什么样的软件会更方便，最好这个软件就直接能解决我分析的困难。
超市数据分析应该关注哪些指标？
一般来说，一个超市的运营分析，可以从客户、商品、物流、销售四个维度进行分析，这四个维度，其实每一个都可以深挖，比如客户分析，我们又可以拆分成很多点：客户交易量排名，客户分布散点图，客户交易次数等。
预测那一块是数据挖掘，暂时不做讲解，如果把前面四个维度分析透彻，那么足矣从数据驱动运营了。
用什么软件做数据分析？
你要知道，超市的数据量是非常非常大的，而且是实时变动。一个Excel遇到大数据就会卡死，更别说实时更新数据有多麻烦了。
所以这种复杂的数据分析，就会用到专业的数据分析工具了，也就是人们经常说的BI工具。
国外的顶尖BI工具是Tableau，但因为是国外软件，一是产品的设计和国人的思维模式有很大的不同，二是只有代理商，所以售后服务就很差，要知道BI工具不可能不出问题，那么出问题之后的解决方案就显得很重要。
所以在这里我推荐国产BI工具，首当其冲的就是帆软公司出品的敏捷分析工具FineBI，它的spider引擎能做到飞速处理大数据，同时能真正做到让业务人员自助分析，拖拖拽拽即可生产可视化仪表盘！
接下来就给大家带来FineBI的操作实战。
一、下载并激活
虽说这是一款企业级的数据分析软件，但是对于个人来说是永久免费的，我从帆软官网上免费下载并激活，登录之后，就可以打开到这个页面。
B/S架构，在浏览器上就可以操作，各个模块都一目了然。
二、数据准备
1、数据连接
点击创建数据连接，新建一个数据连接，输入自己的用户名和密码，点击测试连接，成功了就可进行下一步。
2、数据导入
添加业务包，先将已经准备好的数据导入，可以是SQL，可以是Excel形式，也可以是数据库形式，我们这里添加的是Excel数据集。
3、数据清洗
一般的中大型公司都会有专门的IT人员对数据进行处理，将废数据扔掉，留下有用的数据，FineBI中带有的自助数据集就很好的解决了这个问题。
什么叫自助数据集？就是你将未清洗的数据导入之后，我们可以将我们后面需要分析的数据一个个挑选出来，这一步其实就相当于ETL，只不过省去了写代码的烦恼。
比如我们想分析某个地区的平均配送时长，看看是否有订单量大且配送时间很长的地区，如果有，那么就要对该地区的物流进行发力了，不然在这个速度即服务的年代，用户可能就会换一家购买了。
分析思路是这样的：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。
（1）地区平均配送天数分析
①选字段
我们要分析的是不同地区的平均配送时长，那我们需要的就是数据就是地区、订货日期、发货日期、订单号，点击插入的数据集，挑选这些数据列。
②新增列
这是为了算出每单的配送天数，那么逻辑也很简单，公式为：天数=发货日期-订货日期
③分组汇总
这是FineBI里一个比较重要的功能，是指将同一类型的数据进行整合，比如：
存在一些合同的销售数据，保存在数据库中的数据均是按照日期来存储的，但是业务员在前端分析时只需要统计各年份的数据，便可以创建自助数据集使用分组汇总功能提前对数据进行按年份的汇总，方便在前端的分析。
我们要求出6个不同地区的总时长和总订单数，就要选择分组汇总，分组汇总还会去重计数。我们将地区进行分组，把时间和订单数进行汇总。
④新增列
之后我们用总时长/总订单数，就可以求出每个订单的平均时长。
⑤排序
将平均时长按从大到小的顺序排好，并更改一下命名，然后保存就可以了，一个维度就分析好了。
剩下的自助数据集做法也是一样，最后一共要做出如下的7个数据集。（超市数据分析是原始数据，所以不算）
三、数据分析
建立好自助数据集之后，就要对数据进行分析了。
1、地区平均配送时长和订单量分析
（1）创建仪表盘
（2）进行分析
将地区拖入横轴，将时长和订单数拖入纵轴，即可得出：
到这里，平均配送时长和订单数的分析已经做好了，但是我们分析到最后，能看出什么问题吗？
可以看到，华东地区的订单数量是最多的，但是平均时长也是最大的，所以我们可以提高该地区的物流配送效率，这样才会有更多的订单。
华北西南地区的订单较少，但是为什么配送时长也要这么久？是物流的原因还是发货的原因？
根据图可以看出很多问题，从而去改进，以便获得更多增长。
接下来就按照同样的操作方式，得出以下几个图。
各城市利润分析：
产品销售额分析：
产品利润分析：
地区销售额排名：
最终仪表盘：
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