数仓实践：数据开发需要了解的 BI 数据分析方法

前言

数据仓库开发往往离不开与数据表的交互。但完成数据表的开发后，工作就结束了吗？

显然不是。我们还需要深入思考如何对数据进行分析以及如何呈现结果，这是挖掘数据价值的重要环节。通过数据分析与可视化，可以更直观地揭示数据背后的规律，为业务决策提供支持，从而实现数据赋能，助力业务发展。

本文将带你了解以下内容：

• 帕累托分析方法与数据可视化
• RFM分析与数据可视化
• 波士顿矩阵与数据可视化

通过这些方法，你将掌握如何用数据讲故事，更好地服务业务目标。

帕累托分析与数据可视化

基本概念

帕累托分析法（Pareto Analysis），也被称为 ABC 分析法，或我们常说的 80/20 法则。该方法基于这样一个核心理念：80% 的结果通常由 20% 的关键因素决定。

帕累托分析法在各个行业中有着广泛的应用，其目标是帮助人们识别和聚焦于最重要的少数关键因素，从而优化资源分配并提高效率。例如：

• 零售行业：分析商品销售额，找出贡献最大的一部分商品，优化库存管理。

• 制造行业：识别造成质量问题的主要缺陷，集中改进核心环节。

• 客户管理：利用 RFM 模型结合帕累托分析，定位带来高价值的客户群体，制定精准营销策略。

• 项目管理：分辨影响项目进度和成本的关键瓶颈，优先解决最重要的问题。

• 举个栗子</