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客戶黏著度是衡量客戶對於產品或者品牌信任度的一項重要指標，為了了解產品的優化和行銷策略的有效性，對客戶黏著度的分析是必不可少的。那麼，要如何快速進行對客戶黏著度的分析呢？本文將為大家詳細拆解顧客黏著度的指標，並教會大家使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">商業智慧自助分析工具FineBI</a>，快速實現對顧客黏著度的分析。快點擊下方按鈕，和軟妹一同開始簡單輕鬆的自助數據分析之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、什麼是客戶黏著度？</h2>客戶黏著度是衡量客戶對於品牌或者產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的依賴程度和再消費期望程度，是瞭解產品健康度的重要指標。客戶黏著度還可以細分為如下三個指標來進行衡量：1、初期黏著度：代表客戶擁有了初始興趣，產品抓住了客戶的痛點和需求，讓客戶產生了最初的好感，開始有持續使用的意向。2、持續黏著度：在用戶產生了持續好感之後，產品逐漸培養了用戶的使用習慣，客戶的產品體驗能夠不斷被優化，讓用戶持續使用。3、強烈黏著度：這一指標代表了用戶的忠誠度，在已經培養了用戶的使用習慣後，無論市場發生什麼變化，用戶依舊使用該產品，讓競品無法超越。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_b04803a202.png" alt="客戶黏著度"><h2>二、如何提升顧客黏著度？</h2>如何打造具有強烈黏著度的顧客群，讓消費者從建立初期黏著度的訪客，逐漸養成產品使用習慣，培養持續黏著度，到最後形成強烈黏著度，成為品牌或者產品的忠實顧客呢？顧客從訪客變成忠實客戶，從初期黏著度培養出強烈黏著度，大致經過了三個階段。對於企業來說，最重要的就是在這三個階段中，逐步增強顧客黏著度。<h3>1、培養初期黏著度，從訪客到會員</h3>對於還沒有對品牌形成黏著度的訪客客戶，可以利用會員制度，給不同等級的會員提供不同的優惠和資訊內容，是顧客體會到自己和其他消費者不同，逐漸培養起對品牌的認知和黏著度。一般對品牌沒有認知的消費者，不會直接加入會員，此時可以利用一些返現或者是優惠，作為一個刺激，邀請消費者在進行消費時加入會員。<h3>2、經營持續黏著度，從會員到回購</h3>對於已經購買，並對品牌形成了初期黏著度的顧客，之後的重點將在於經營持續黏著度，即提高回購的頻率，並在此基礎上不斷提升客單價。企業可以利用現金或者積分回饋制度，讓顧客每次下單的消費金額，都可以轉化為積分以供下次使用，積分還可以用來兌換禮品等，這樣能夠吸引顧客回購。同時，也可以根據時令，搭配一些會員回饋活動，讓顧客加強品牌認知度和參與感。<h3>3、建立強烈黏著度，從回購到轉介紹</h3>如今，消費者每天會接收到大量資訊，企業想要獲得新客變得越來越不容易。此時，如果能藉助已經具有強烈黏著度的顧客形成良好的口碑效應，讓更多潛在的或者新接觸產品的消費者看到來自其他消費者的推薦。那麼，就能夠不斷增強消費者對品牌的信任度和忠實度。企業可以利用現金或者積分獎勵等形式，鼓勵已經形成強烈黏著度的會員將產品推薦給未使用過該產品的好友、同事、家人，或者是幫助激活那些很久未使用產品的用戶。這一做法實際上是將部分行銷預算撥給會員，當新的顧客被激活來使用產品後，又可以以相同的方式鼓勵他們吸引更多潛在顧客，形成良性的會員成長循環。<h2>三、如何進行顧客黏著度分析？</h2>數據是企業重要資產，從行銷、購買、服務過程都會累積大量資料，而這些資料必須要做整合。在這個過程中，需要運用到商業智能工具、大數據分析技術，來實現更懂顧客的資料分析，從而調整我們接下來的行銷或是產品策略。那麼，應該如何進行顧客黏著度的分析並制定相應的策略呢？在這裡我們使用了<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">商業智慧自助分析工具FineBI</a>，FineBI是一款專業、簡潔、易用的自助分析工具，透過FineBI自助資料集功能，普通業務人員通過拖拖拽拽就能輕鬆地對資料做篩選、切割、排序、彙總等，自助靈活地達成期望的資料結果。FineBI還支援多種基礎類、高階類圖表，能實現豐富的資料視覺化效果。<img src="https://media.finebi.com/strapi/2864854214_2332800fb6.gif" alt="使用FineBI進行數據分析">它的易用性不僅體現在操作和介面上，也體現在數據處理上。FineBI內置了各種計算公式、過濾組件。基本告別SQL和代碼。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_bce644b478.png" alt="使用FineBI進行數據準備">同時，使用FineBI可以輕鬆搭建各種經典的數據分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業務洞察。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0a2bc4a80d_71cec352f1.png" alt="使用FineBI進行RFM客戶價值分析" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_0a2bc4a80d_71cec352f1.png 180w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_0a2bc4a80d_71cec352f1.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_0a2bc4a80d_71cec352f1.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_0a2bc4a80d_71cec352f1.png 1000w," sizes="100vw"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>提供包括製造業、醫藥、零售、金融等不同行業的業務主題分析場景，通過業務指標數據分析與展示，讓相關管理人員能夠輕鬆掌握業務動態。FineBI能將業務人員從資料處理和可視化的泥潭中解放出來，把更多精力投放到資料分析與資料管理和業務溝通上。下面就來實際演示一下，如何使用FineBI快速進行顧客黏著度分析。點擊下方按鈕，讓我們開始今天的學習吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI6.0&gt;&gt;</a></div></div><h3>1、客戶黏著度分析-資料準備</h3>首先，先將需要進行分析的資料進行準備和清洗。在這個範例中，我們使用了<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-1376.html">操作文檔</a>提供的範例資料。FineBI能夠從各種資料源中抓取資料進行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等資料庫，還支持SAP BW、HANA、Essbase等多維資料庫。還支持導入Excel數據，支持從R語言腳本導入數據。所以基本能對接各類資料源，打通並整合。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_f44e2a26e2.png" alt="使用FineBI進行資料準備">我們將範例資料上傳到FineBI後，新增自助資料集並命名為「使用者黏著度分析」，勾選「使用者登入表」的三個欄位，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_4376197ce0.png" alt="使用FineBI進行使用者黏著度分析"><h3>2、客戶黏著度分析-組件製作</h3><ul><li>查看一週登入次數超過兩次的人數走勢</li></ul>我們選擇使用趨勢面積圖來展示一週登入次數超過兩次的人數走勢1）將「聯絡電話」欄位轉換為指標，得到聯絡電話的去重計數（即所有使用者的數量）。如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_44586eeb7a.png" alt="使用FineBI進行使用者黏著度分析">2）對去重計數後的聯絡電話進行明細過濾，過濾得到一週內登入不止一次的使用者數量。3）拖入欄位「登入時間、聯絡電話」，製作趨勢面積圖。如此便完成了一週登入超過兩次人數的時間走勢圖。<ul><li>查看不同狀態的使用者一週登入超過兩次人數的走勢</li></ul>複製之前製作的組件，在其基礎上將「客戶狀態」拖入顏色欄並將「面積」改成「線」。如此便獲得「合作、潛在、跟進」一週登入兩次以上人數的走勢。其他走勢圖也可以按照上述方法如法炮製。<h3>3、客戶黏著度分析-分析結果</h3>最終，我們得到了一張用戶黏著度分析看板：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_eaea370162.png" alt="使用FineBI進行使用者黏著度分析"><ul><li>從第一個組件中，我們可以看到【05週—10週】一週登入兩次以上的人數持續上升；結合右邊的折線圖組件，可以看到上升最明顯的是潛在使用者。說明該時間段的活動或產品優化在用戶黏著度反饋上是有正向影響的，特別是對潛在使用者。</li><li>只登入一回的使用者佔 74.83% ，所以從整體看，用戶黏著度有待加強，需要使用一些策略來增加用戶黏著度。</li></ul>好了，對用戶黏著度的詳細解讀就到這裡，點擊下方圖片即可免費試用FineBI，快來親自動手試一試進行客戶黏著度數據分析的樂趣吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

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轉換率是衡量行銷活動成效的重要標準之一，英文即Conversion Rate。它的應用範圍非常之廣，購物網站的轉換率目標是獲得更多訂單，問卷調查的轉換率目標是獲得更多填寫的問卷⋯⋯轉換率越高，則意味著在獲得同樣的流量中能夠獲得更多的商業利益。提升轉換率是每一個老闆、行銷人、網站設計人員和相關業務人員需要重點投入的工作。那麼今天，我們就為你詳細解讀，什麼是轉換率？怎麼分析轉換率？如何快速製作行銷漏斗圖以定位轉換率的可優化之處？文中還會附上詳細的轉換率案例分析。本次範例使用了<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助式BI工具FineBI</a>，它簡單易用，只需拖拽操作即可進行數據分析。FineBI還擁有豐富的可視化和<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/chart-creation">圖表製作</a>功能，是業務小夥伴進行轉換率數據分析的神器！快點擊下方試用按鈕，和軟妹一起製作轉換率分析漏斗圖，開始今天的資料分析之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI6.0&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、轉換率是什麼？</h2>轉換率（Conversion Rate，CVR）指用戶到達網站之後，達成網站目標的概率。如果是電商購物網站，那麼可以使用完成付款做為轉換目標。例如，有100個用戶來到網頁，其中有10個人完成付款，那麼這個網頁的轉換率就是10%。如果網站是以讓用戶填寫詢價表單，留下聯繫方式為目標，那麼用戶來到網站後，按照流程填寫完詢價表單即為完成轉換目標。需要完成的轉換目標可以是「訂閱電子報」、「預約服務」、「下載軟體」⋯⋯等等，只要是網頁想達成的目標都可以作為轉換目標，用戶進行轉換的概率即為轉換率。<h2>二、如何進行轉換率計算？</h2>轉換率（conversion rate） = 轉換目標達成的次數 ÷ 網頁訪客數 * 100。轉換率的單位是百分比（％）<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_d81e076caf.png" alt="轉換率計算">根據不同的轉換目標和行銷目標，轉換率的計算方法也有所不同，比如：<ul><li>電商網站購買頁面的轉換率（％）=完成購買的人數 ÷ 頁面訪客人數 * 100</li><li>廣告投放轉換率（％）=轉換目標人數 ÷ 從該廣告進站的訪客人數 * 100</li><li>購物車轉換率（％）=加入購物車的人數 ÷ 訪客人數 * 100</li></ul><h2>三、如何製作轉換漏斗圖來分析轉換率？</h2>那麼，請開發人員在網站上進行埋點和資料統計後，拿到了一堆轉換率相關資料，我們應該如何對轉換率進行資料分析呢？轉換率代表著目標客群因應網站的行銷活動進行行動的比例，因此在品牌或產品的行銷歷程中，每一個環節對提升轉換率都至關重要。只要有一個環節的轉換率提升一倍，那麼最終的轉換結果就能提升一倍。因此，降低行銷漏斗中每一次的客戶（流量）流失，提升每個環節的轉換率，是為提升最終轉換率的關鍵。轉換率漏斗即從用戶的進入網站後的消費過程開始，從瀏覽商品、搜尋商品、加入購物車、生成訂單、款項支付、交易成功⋯⋯層層漏斗最終篩選出了精準的客戶群。最佳轉換率即從用戶進入網站開始，到最後的結賬過程，每次動作都能最大化地留住大多數客戶，提升最終成功的訂單數。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a8308f61bf.png" alt="使用者轉化漏斗圖">我們使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">大數據自助分析軟體FineBI</a>來進行轉化率漏斗的分析，FineBI是一款非常強大而靈活的資料自助分析軟體，擁有強大的資料處理能力。它能幫助業務人員快速進行資料分析，讓業務人員能充分瞭解並利用他們的數據，輔助決策、提升業務。如圖即為使用FineBI搭建的轉換率分析儀表板。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_e00780f426.png" alt="使用FineBI進行轉化率分析">說了這麼多理論，想必大家對如何製作轉換漏斗圖已經心裡有數了，下面就用一個例子帶大家進行一番實操演練，詳細演示使用FineBI製作轉換率商業模式視覺化分析報告的整個流程~點擊下方按鈕，一起開始製作今天的轉化漏斗圖吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1、轉換率分析-資料準備</h3>FineBI具有非常強大的資料準備功能，支援超過30種以上的數據庫表和SQL數據源，支持Excel、txt等文件資料集，支持多維資料庫、程序資料集的等各種數據源，適用於對實時性要求較高的資料分析場景。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_36f7277712.png" alt="使用FineBI進行數據連接">我們將作為範例的電商資料以Excel的格式上傳FineBI後，找到 FineBI 資料集「電商轉化分析」，並用它建立自助資料集，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_33b454dfc4.png" alt="使用FineBI準備數據"><h3>2、轉換率分析-資料處理</h3>在FineBI中，資料處理也十分便捷，通過FineBI中的過濾合併計算等功能，完全不需要寫SQL語句或者是其他代碼，就能快速進行資料的處理。我們先來統計不同行為階段使用者人數，點選「+ &nbsp;&gt; 分組彙總」，將行為階段分別拖入分組和彙總欄，彙總欄選擇「記錄個數」。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_de3861ecc6.png" alt="使用FineBI處理資料"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_9c9c5bed5c.png" alt="使用FineBI進行數據分組匯總">再對所有的使用者的轉換行為的前後順序進行排序。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_f03ce3212e.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">新增「新增欄」功能，命名為「排序合併列」，輸入公式：排序-1，以便後續進行左右合併，點選「確定」，為自助資料集表命名為「轉化率資料集-準備」並儲存，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_f5879bd5b5.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">之後，再需要計算出不同階段轉化資料。建立自助資料集，並選擇2.3節建立好的自助資料集，勾選除「排序」外的其他欄位，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_4dff7729b3.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">新增「左右合併」，選擇2.3節建立好的自助資料集，勾選合併欄位為「排序」和「行為階段1」，點選「確定」，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_cdddc1c209.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">選擇合併方式為「並集合並」，合併依據為「排序合併欄」和「排序」，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_fe018175b3.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">命名自助資料集為「轉化漏斗圖資料」並儲存。此時已經計算出不同階段轉化資料，只需要在儀表板介面將「行為階段1」與「行為階段11」相除即可得到不同階段轉化率。最後，建立計算欄位即可。建立儀表板，點選「確定」，選擇「轉化漏斗圖資料」，點選「確定」，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ea8dc065fb.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0aa791e358.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">點選「+」新增計算欄位，命名欄位為「轉化率」，輸入公式行為階段1/行為階段11，點選「確定」，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a8b13d4aa5.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖"><h3>3、轉換率分析-使用漏斗圖進行資料視覺化</h3>FineBI支援50多種圖表樣式，基本上涵蓋了市面上所有基礎類、高階類的圖表，並且還具有優秀的動態效果和強大的交互體驗。在使用時能夠根據需求設定各類特性，並且在行動端、LED大屏也能自我調整展示。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_49c30c63be.png" alt="FineBI支援多種資料視覺化圖表">在這裡，我們使用漏斗圖來呈現上一步處理完的資料，來呈現各個轉換環節的轉換率：選擇圖表型別為漏斗圖，將「行為階段」維度欄位拖入「顏色欄」，也可對行為階段顏色進行自訂，並設定過濾條件為「不為空」，點選「確定」，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0e801ca185.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">將「行為階段1」拖入大小欄中，並修改名稱為「人數」，將「行為階段」、[轉化率]、「行為階段1」拖入標籤欄，修改「行為階段」名稱為「最後行為階段」，並設定顏色字體等，將「行為階段」拖入細粒度，並按照[人數]降冪排列，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_f3124626b7.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_efb294be4b.png" alt="使用FineBI製作轉換漏斗圖">最終，一張反映各環節轉換率的漏斗圖就製作完成了。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_e3f6488b95.png" alt="使用FineBI製作的使用者轉換漏斗圖">使用FineBI製作漏斗圖是不是很簡單呢？但是紙上得來終覺淺，要想熟練掌握數據視覺化技巧還是要多實踐。趕快點擊下方圖片，親自動手製作一張轉化漏斗圖進行數據分析實操吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a><h3>4、轉換率分析-資料分析結論</h3>通過最終完成的轉換率漏斗圖，我們分析可得到以下結論：1）使用者從瀏覽商品行為到新增購物車行為這一流程，其轉換率為51.22%，反映出該平臺的商品介紹、圖片描述等對使用者有較強的吸引力；2）新增購物車到下單的轉換率較高，高達99.66%；3）但付款的轉換率只有50.34%，這是一個值得反思和優化的轉換率節點；4）通過資料分析猜測該平臺商舖支付渠道不完善，需要增加例如支付寶、PayPal等快捷支付渠道，降低平臺因為沒有提供使用者習慣性的支付渠道而導致使用者放棄購買行為的機率。除了漏斗圖，在FineBI建立的儀表板中，可以靈活使用多種圖表的結合來進行自主資料分析，FineBI具有極高的自由度，可進行多維度多層級的資料探索分析。比如，在下面這張儀表板中，除了使用剛才製作的漏斗圖，又結合了折線圖、圓餅圖、長條圖來更詳細地對轉換環節的各個維度進行資料分析。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="http://twdemo.finebi.com/webroot/decision/v5/design/report/2b1ca4ea5be34b2e9a2859c759e898e6/edit"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_717e1f4f59.png" alt="使用FineBI進行轉化率分析"></a>點擊圖片可查看Demo&nbsp;文中使用的電商範例資料和更詳細的操作步驟詳見<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-1123.html">操作文檔</a>。<h2>四、轉換率多少算高？如何提升每個環節的轉換率？</h2>轉換率能夠作為衡量網站行銷手段的標準，我們可以觀察每一個轉換環節的轉換率，是否有增長或者是降低，來調節每一個階段的行銷策略，進行持續的優化。至於說轉換率多少算高這個問題，實際上並沒有標準答案，不同轉換環節的轉換率會隨著行業的領域、產品的類型、網頁的設計、廣告投放的素材、行銷手段的不同而有所不同。建議使用資料分析軟體，如FineBI，製作資料分析的面板，時刻關注各環節的轉換率的波動情況。透過對資料的分析，對每個環節進行逐步調整與提升，並分階段進行檢查，才能最終優化並得到改善。對轉換率的詳細解讀就到這裡，點擊下方圖片即可免費試用強大的大數據軟體FineBI，幫助你快速進行資料分析，優化業務，提高轉化率！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

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什麼是dashboard儀表板？一文教你實現資料視覺化！

資料視覺化：五步打造戰情室，引領企業智慧決策！

儘管散佈圖在業界廣泛使用，但相信仍有很多人對其不甚了解。因此，軟妹今天就帶大家深入了解散佈圖，包括散點圖用途和製作方法。此外，軟妹還會給大家推薦免費的散點圖產生器，讓您能夠親身體驗散佈圖的魅力！軟妹這次使用的免費散佈圖產生器是<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助分析BI軟體FineBI</a>。FineBI操作簡單，小白也可以輕鬆上手，內置包括<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/pie-chart">圓餅圖</a>、<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/bar-chart">長條圖</a>和甘特圖等常用圖表，只靠拖拽就可以輕鬆製作種類豐富，形式各樣的精美可視化數據圖，實現自定義圖表分析~ 快點擊下方按鈕開始今天的散佈圖圖表分析之旅吧~<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1153/649;" src="https://media.finebi.com/strapi/_6fc1b438ad.gif" alt="製作散佈圖.gif" width="1153" height="649"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用圖表產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、圖表類型中的散佈圖是什麼？</h2>散佈圖，即散點圖，是一種常用的資料視覺化圖表類型，此類數據圖常用於呈現兩個變數之間的關係。散佈圖通過在坐標軸上繪製數據點，一個變數用於表示橫坐標，另一個變數表示縱坐標。透過散佈圖圖表分析，業務人員可以直觀地觀察數據點的分佈情況，辨認是否存在相關性或趨勢。散佈圖有助於揭示數據間的模式和關聯，進而提供更深入的數據分析和洞察。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_be5ff03d5c.png" alt="使用FineBI製作的散佈圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_be5ff03d5c.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_be5ff03d5c.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_be5ff03d5c.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_be5ff03d5c.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的簡單散佈圖</figcaption></figure>比如上圖就是一張使用FineBI製作的簡單散佈圖，使用一系列的星型散點在直角座標系中展示變數的數值分佈，使用者可以透過觀察發現不同品牌兩個指標之間的關係與相關性。<h2>二、散佈圖圖表分析有什麼用？</h2>在第一部分中，我們明確了散佈圖的定義並簡要介紹了散佈圖圖表分析的應用情境——用於比較變數之間的關係。現在，軟妹將帶大家更深入地探討散佈圖的主要應用，並通過資料視覺化軟體FineBI生成一張散點圖，配以具體的例子，讓您更生動地了解散佈圖數據圖的用途。準備好一同進入散佈圖的神奇世界了嗎？點擊下方試用按鈕讓我們開始探索吧！<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用散佈圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div>為了更好地解釋散佈圖圖表分析的意義，軟妹先使用FineBI製作了一張下圖所示的簡單散佈圖，展示了一組人羣身高體重的分佈資料，紅色代表女性，藍色代表男性：<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_9bffd00eb2.jpg" alt="使用FineBI製作的人羣身高體重的散佈圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的人羣身高體重的散佈圖</figcaption></figure>借這個例子，讓我們具體看看散佈圖圖表分析在數據分析中有著哪些重要的應用：1.相關性分析：散佈圖數據圖可以幫助我們快速觀察兩個變數之間的相關性。如果散佈圖圖表分析時呈現出一種趨勢，即隨著一個變數的增加，另一個變數也隨之增加或減少，則可以認為它們之間存在相關性。從我們的示例散佈圖中也可以看出一個簡單的事實：總的來說，人的體重會隨著身高增長而增長。2.趨勢預測：通過觀察散佈圖中的趨勢線或曲線，我們可以預測未來散點圖數據點的走向，並做出相應的決策。從散佈圖示例圖也可以看出男性身高比女性相對更高的趨勢。3.檢測離群值：散佈圖可以幫助我們快速識別可能的離群值，有時候可以重點參考。從示例圖中也可以看到距離其他點比較遠的幾個散點，表示不太常見的身高體重分佈。4.群組比較：如果散佈圖中的數據點分為不同的群組，我們可以比較這些數據圖群組之間的分佈和趨勢，從而進行圖表分析得出群組之間的差異和相似性。示例圖用紅藍配色區分了男女資料，方便使用者能夠直觀地感受兩者數據之間的不同。5.關聯性理解：散佈圖可以幫助我們理解兩個變數之間的關聯性，是否存在正向或負向的相關，以及相關程度的強弱。總的來說，散佈圖圖表分析能夠幫助我們更深入地了解數據，處理巨量資料，從而做出更準確的分析和預測，指導決策並提供有價值的洞察。<h2>三、散佈圖數據圖的類型</h2><h3>1.普通散佈圖</h3>最基本的散佈圖，將數據點以零散的方式展示在二維坐標軸上，用於觀察變數之間的關係。<img src="https://media.finebi.com/strapi/banner_16e2d52e71.png" alt="散佈圖banner.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_banner_16e2d52e71.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_banner_16e2d52e71.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_banner_16e2d52e71.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_banner_16e2d52e71.png 1000w," sizes="100vw"><h3>2.多維度散佈圖</h3>多維度散點圖是散點圖的一種展示方式，當我們需要觀察多個變數之間的相關關係時，逐個轉列它們間的簡單散點圖會非常繁瑣。然而，利用多維度散佈圖，我們可以同時展示各自變數間的散點，快速發現多個變數的主要相關性，這有效地克服了在平面上進行高維資料圖表分析的困難。以下散佈圖顯示了各地區銷售市場利潤與銷售額的關係：<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_38e3ae1f9f.jpg" alt="使用FineBI製作的多維度散佈圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_38e3ae1f9f.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_38e3ae1f9f.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_38e3ae1f9f.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_38e3ae1f9f.jpg 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的多維度散佈圖</figcaption></figure>通過第一第二部分，我們可以看出散佈圖此類圖表類型的優點在於能夠直觀地表現影響因素和預測物件之間的整體關係趨勢。散佈圖數據圖能夠通過醒目的圖表分析，清晰地反映變散點圖各散點間的形態變化和關聯情況，有助於模擬變數之間的關係。然而，散佈圖也存在明顯的缺點。散點圖在呈現上可能顯得比較混亂，主要用於觀察相關、分佈和聚合等特徵，其他圖表資訊無法完全展現。散佈圖需要足夠多的資料點，且資料之間必須存在相關性，才能呈現出較為有意義的結果。<h2>四、散佈圖產生器一鍵實現散點圖製作</h2>那麼，說了這麼多，到底如何才能快速製作一張專業又精美的散佈圖呢？接下來軟妹就給大家推薦一下能一鍵製作散佈圖的免費軟體——<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">商業智慧工具FineBI</a>，並帶領大家動手做一張散佈圖，让大家更好地了解散點圖的制作过程~<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>與普通的Excel此類辦公軟體不同，BI工具內置數據視覺化功能，能夠更加靈活地製作專業而美觀的數據圖表。拿FineBI為例，FineBI已經將包括折線圖、長條圖、圓餅圖和甘特圖在內的幾乎所有圖表類型集成到軟體中，可以和其他表格與圖表類型綜合使用，適合處理比較複雜的數據，BI工具一般為專業的數據分析軟體，適用於功能要求比較高的企業級用戶。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_f551ebdab4.png" alt="FineBI內置多種圖表類型.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_f551ebdab4.png 155w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_f551ebdab4.png 498w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_f551ebdab4.png 747w," sizes="100vw"><figcaption>FineBI內置多種圖表類型</figcaption></figure>FineBI內置的圖表支援多種場景使用，藉助資料視覺化呈現，幫助使用者更好地理解和分析資料。使用者可以根據需求選擇合適的圖表進行圖表分析~與Excel不同的是，使用FineBI可以避免經常重複製作圖表，相同的圖表作為範本可以簡單複用，也就是說，再複雜的圖表，也只需要做一次範本，之後套用範本就行了~下面軟妹就帶領大家使用FineBI快速生成下面這張散佈圖吧~<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1362/714;" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_9bffd00eb2.jpg" alt="使用FineBI製作的人羣身高體重的散佈圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_9bffd00eb2.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1362" height="714"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的人羣身高體重的散佈圖</figcaption></figure>該多維度散佈圖使用三種顏色的散點代表了不同渠道的銷售情況，通過散點分佈視覺化顯示了各地區銷售市場利潤與銷售額的關係。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用散佈圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1.資料准備</h3>首先，在製作散佈圖數據圖之前，要先準備好數據：FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_f52c2bfa40.jpg" alt="資料准備.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__f52c2bfa40.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__f52c2bfa40.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__f52c2bfa40.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__f52c2bfa40.jpg 1000w," sizes="100vw"><h3>2.建立組件</h3>在「圖表型別」中選擇「散點圖」，並將待分析區域維度下的欄位「身高」拖入橫軸，「體重」拖入縱軸，如下圖所示：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1153/649;" src="https://media.finebi.com/strapi/_e8e7dfc1d8.gif" alt="製作散佈圖.gif" width="1153" height="649"><figcaption>製作散佈圖</figcaption></figure><h3>3.美化組件</h3>將待分析區域維度下的欄位「銷售渠道」拖入「顏色」欄，即可建立成功，如下圖所示：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1155/649;" src="https://media.finebi.com/strapi/_7d74cee0e8.gif" alt="美化散佈圖.gif" width="1155" height="649"></figure>同時也可以在顏色設置中選擇推薦配色或自建配色，進行圖表分析自定義。至此，一張簡單的散佈圖就製作完成了！透過本文，軟妹帶領大家深入探討了散佈圖在資料視覺化圖表分析中的重要性和應用。探索了如何利用散佈圖揭示變數關係、支援趨勢分析，揭示資料背後的故事~ 同時，藉助<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">免費散佈圖產生器FineBI</a>也能輕鬆實現散點圖製作。無論專業的數據分析師還是初學者，掌握散佈圖知識在資料探索與傳達中都是非常重要的~到此為止，就是本次關於散佈圖的全部介紹了。理論知識總是有限的，只有親身實踐才能真正理解資料視覺化的奧妙。現在就立即點擊下方圖片免費試用FineBI，親自動手製作一張散佈圖吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="9adfc5e6-2140-4175-83d9-2df9d8c6e59d.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

一鍵生成散佈圖！免費散點圖工具打造個性化圖表分析！

資料視覺化

我們這次使用的圓餅圖產生器是<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">大數據分析軟體FineBI</a>，FineBI簡單易用，內置包括長條圖、甘特圖和折線圖等常用圖表，只靠拖拽就可以輕鬆製作種類豐富，形式各樣的精美可視化圖表~&nbsp;<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1152/648;" alt="製作餅圖.gif" src="https://media.finebi.com/strapi/_ffbadcc590.gif" width="1152" height="648"></figure>快點擊下方按鈕開始今天的數據視覺化之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用圓餅圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、圓餅圖是什麼？</h2>圓餅圖是一種常用的資料視覺化工具，用於呈現數據中各部分的相對比例。它以圓形為基礎，將數據按照不同類別或項目分割成多個扇形區域，每個扇形的面積與其所代表的數值成比例。透過圓餅圖，我們可以直觀地比較不同項目之間的相對大小，以及它們在整體中所占的比例。圓餅圖通常用於展示百分比、比例、份額等數據，特別適合用於呈現分類數據或呈現總數中各個部分的比例關係。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_45529bfc26.png" alt="使用FineBI製作的客戶分類價值餅圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_45529bfc26.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_45529bfc26.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_45529bfc26.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_45529bfc26.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的客戶分類價值餅圖</figcaption></figure>比如上圖就是一張使用FineBI製作的簡單圓餅圖，通過各色塊所佔的面積大小，我們就可以直觀地了解客戶價值分類所佔的比例，以及各個指標之間的相對比例，可以說是一目了然~ 點擊下方按鈕也來親自體驗一下用圓餅圖產生器FineBI進行圓餅圖製作吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用圓餅圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>二、圓餅圖可以用在何處？</h2>了解了圓餅圖的定義後，可以看出，顯然圓餅圖並非適用於所有類型的資料，那麼圓餅圖究竟適合用在何處呢？<h3>1.數據差異較大時</h3>當資料包含差異較大的數據時，適合使用圓餅圖來呈現。圓餅圖的目的是比較每個部分對整體的貢獻。以下圖這張普通餅圖作為例子來說，資料包含西南區（15.21%）、上海區（31.29%）、華北區（24.29%）等地區的銷售額佔比。這張圖表可以直觀地展示每個區域對總銷售額的貢獻程度。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_728a56a7cd.png" alt="使用FineBI製作的普通餅圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_728a56a7cd.png 240w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_728a56a7cd.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_728a56a7cd.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_728a56a7cd.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的普通餅圖</figcaption></figure><h3>2.資料中不包含時間</h3>如果資料的視覺化不需要展示時間，那麼圓餅圖會是一個適合的選擇。儘管其他一些圖表類型可以包含時間維度，但圓餅圖並不具備這個功能。在上圖的例子中，銷售資料的呈現無法顯示出這些銷售是何時進行的。圓餅圖無法展示資料隨時間的變化。<h3>3.數據組成成分相對比較少</h3>當樣本資料只包含幾個組成部分時，使用圓餅圖的效果是最好的。在上述例子中，銷售資料只涉及七個地區。隨著資料類別數量的增加，扇面的數量也會增加，這可能會使圓餅圖資料對比變得不太容易識別。<h2>三、圓餅圖的類型</h2><h3>1.圓環圖</h3>圓環圖是圓餅圖的一種變體，它把餅圖的中間部分移除，以便在圖表的中間添加更多標籤。圓餅圖和圓環圖的視覺化效果幾乎相同，用戶可以根據自己的審美和需求選擇使用圓餅圖或圓環圖。<img src="https://media.finebi.com/strapi/_cd60bae9aa.png" alt="圓環圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__cd60bae9aa.png 240w,https://media.finebi.com/strapi/small__cd60bae9aa.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__cd60bae9aa.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__cd60bae9aa.png 1000w," sizes="100vw"><h3>2.不同半徑圓餅圖</h3>不同半徑圓餅圖是一種特殊型別的圓餅圖，它使用不同大小的扇形半徑來表示不同資料的數量或重要性。通常情況下，扇形的面積與資料的大小成正比，但在不同半徑餅圖中，扇形的半徑決定了其面積，使得可以更直覺地比較資料之間的差異。不同半徑圓餅圖的主要用途是突出顯示某些部分，使其在圖表中更加顯著。透過使用不同的半徑，可以使一些扇形更大，進而強調其重要性或高於其他資料。這種圖表常用於強調特定資料點或資料集，並將其與其他資料進行對比。下圖就是使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的一張簡單的不同半徑圓餅圖，不同顏色的扇形表示區域銷售佔比，不同的半徑表示品牌銷售佔比。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_b9b13572c2.png" alt="使用FineBI製作的不同半徑圓餅圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_b9b13572c2.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_b9b13572c2.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_b9b13572c2.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_b9b13572c2.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的不同半徑圓餅圖</figcaption></figure>根據這張圖我們可以非常直觀地看出ZIPPO銷售額佔比最大的是華中地區，因為其扇形最大最突出。需要注意的是，不同半徑圓餅圖的使用需要謹慎，因為它可能會引起視覺誤導。如果不恰當地使用不同半徑，可能會使得比較資料變得困難。因此，在使用不同半徑餅圖時，需要確定清晰地傳達圖表的含義，並選擇適當的半徑大小以準確地表示資料之間的關係。<h3>3.多層圓餅圖</h3>多層圓餅圖，也被稱為巢餅圖或環形餅圖，是一種用於顯示多個層次資料的圖表型別。它由多個圓環組成，每個圓環代表資料的一個層次或分類。多層餅圖的主要用途是展示資料的層次結構或組成關係。每個圓環代表一個層次，而每個扇形表示該層次下的一個子分類。透過巢的方式，多層餅圖可以呈現資料的層級關係，使得使用者可以清晰地理解資料的組成和相對比例。這種圖表常用於顯示複雜的分類資料，例如組織結構、產品銷售層次、市場份額等。它可以幫助觀察者快速瞭解整體與細分類別之間的比例關係，以及各個子分類在整體中的相對重要性。 比如下圖就是一張使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的多層圓餅圖，內環不同色塊表示各個大區的銷售情況，外環表示各個大區細分的品牌銷售情況。 &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_ed6e5d0e2c.png" alt="使用FineBI製作的多層圓餅圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_ed6e5d0e2c.png 234w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_ed6e5d0e2c.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_ed6e5d0e2c.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_ed6e5d0e2c.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的多層圓餅圖</figcaption></figure>需要注意的是，多層餅圖在表示大量資料或層次較多時可能會變得混亂和難以解讀。因此，在使用多層餅圖時，要確定資料和層次結構的清晰性，並避免過度複雜化圖表，以保持可讀性和易理解性。<h2>四、圓餅圖產生器一鍵實現圓餅圖製作</h2>那麼，如何才能快速製作一張專業又精美的圓餅圖呢？接下來軟妹就給大家推薦一下能一鍵製作圓餅圖的免費軟體——<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">商業智慧工具FineBI</a>。比起市面上常用的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw/knowledge/finereport/the-best-excel-report-tool-in-2020-far-surpassing-excel.html">Excel</a>，內置<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/data-visualization">數據視覺化</a>功能的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/business-intelligence">BI工具</a>製作圖表更加靈活美觀。FineBI已經將包括折線圖、長條圖、圓餅圖和甘特圖在內的幾乎所有圖表類型集成到軟體中，可以和其他表格與圖表形式綜合使用，適合處理比較複雜的數據，BI工具一般為專業的數據分析軟體，適用於功能要求比較高的企業級用戶。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_592b9c8694.png" alt="FineBI支援製作各種類型的圓餅圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_592b9c8694.png 233w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_592b9c8694.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_592b9c8694.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_592b9c8694.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>FineBI支援多種類型的圓餅圖</figcaption></figure><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>擁有多種圖表類型和樣式，可以將資料視覺化呈現，幫助使用者更好地理解和呈現資料。使用者可以根據需求選擇合適的圖表來展示資料。並且不同於Excel經常需要重複做表，如果使用FineBI，相同的表格可以作為模板簡單複用，也就是說再複雜的圖表，也只需要做一次範本，之後套用範本就行了~下面軟妹就簡單講一講如何使用FineBI一鍵生成下面這張多層餅圖吧~ &nbsp;<figure class="image"><img style="aspect-ratio:991/439;" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_76a262991d.jpg" alt="使用FineBI自己動手製作的多層餅圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_76a262991d.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_76a262991d.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_76a262991d.jpg 750w," sizes="100vw" width="991" height="439"><figcaption>使用FineB製作的多層餅圖.</figcaption></figure>該多層餅圖內圈不同顏色的弧度分別映射每個區域的銷售額，外圈淺色切塊代表該區域下不同品牌的銷售額。快點擊下方按鈕和軟妹一起動手來做一做吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用圓餅圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div>1.資料准備 首先，在製作圓餅圖之前，要先完成數據準備：FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_f52c2bfa40.jpg" alt="資料准備.jpg">2.建立組件 點擊左下角“組件”按鈕，在圖表型別中選中“多層餅圖”，將分析所需字段拖入圖表中。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1152/648;" alt="製作餅圖.gif" src="https://media.finebi.com/strapi/_db6f743462.gif" width="1152" height="648"></figure>3.美化組件 選擇圖表配色方案，調整線寬的大小並設置一下數值格式。同時可設定標籤、提示、細粒度等~ &nbsp;<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1157/651;" alt="美化餅圖.gif" src="https://media.finebi.com/strapi/_3e65932df4.gif" width="1157" height="651"></figure>至此，一張簡單的多層圓餅圖就製作完成了！更加具體的視頻製作步驟可以參考FineBI幫助文檔：<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-274.html">多層餅圖</a>。<h2>五、圓餅圖製作建議</h2><h3>1.根據扇形的大小調整各個扇面的位置</h3>圓餅圖用於表示資料的各個部分佔數據的比例，每個扇面的圓弧大小與該部分的貢獻度成正比。因此，為了更好地呈現資料，最好根據扇面對整體的貢獻度進行排序。一種比較常見的方法是將最大的扇面放在圖表的右上角。<img src="https://media.finebi.com/strapi/_05180c10b2.png" alt="把最大的面積置於右上方.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__05180c10b2.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__05180c10b2.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__05180c10b2.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__05180c10b2.png 1000w," sizes="100vw"><h3>2.合併比較小的數據類別</h3>圓餅圖最適用於類別不多的資料，因為當類別數量增加時，扇面的大小會相應受到擠壓而變小。因此，為了保持圖表的可讀性，最好將扇面的數量限制在五個左右。如果數據的類別超過五個，可以考慮數據比較小的類別整合到一起，使讀者能夠更好地看清數據。<h3>3.避免使用過多視覺特效</h3>增添各種視覺特效，比如說3D效果，比如說陰影效果，一定程度上可以突出某些數據並增加圖表美感，但也可能會使得圓餅圖形狀發生扭曲，影響用戶理解數據。因此，為了避免影響圖表可讀性，建議只有在必要時才使用視覺特效來修飾圓餅圖。遵循這些建議可以確保製作出清晰、準確且可讀性高的圓餅圖，並幫助用戶從中獲得正確的信息和洞察。到此為止，這就是對圓餅圖的全部介紹了。理論知識總是有限的，只有親身實踐才能真正理解資料視覺化的奧妙。現在就立即點擊下方圖片免費試用FineBI，親自動手製作一張圓餅圖吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

免費圓餅圖產生器助你打造獨一無二的圓餅圖！

在上一篇文章中，我們詳細介紹了<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/gantt-chart">甘特圖</a>的製作方法，今天軟妹來聊一聊折線圖。折線圖同樣是大家在使用Excel時常用的圖表之一。但是，你真的了解什麼情況下最適合使用折線圖嗎？又該如何輕鬆套用模板來高效完成折線圖的製作？現在，就讓軟妹來為你一一拆解吧！本次折線圖製作使用了<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助式BI工具FineBI</a>，它簡單易用，只需拖拽操作即可進行數據分析。FineBI還擁有豐富的可視化和智能圖表功能，是業務小夥伴進行大數據分析的神器！快點擊下方試用按鈕，和軟妹一起開始資料分析之旅吧~<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_d6ffffa181.gif" alt="折線圖製作.gif" width="1166" height="656"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用折線圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、你還在用Excel製作折線圖嗎？</h2>提到需要呈現一段時間內的數據變化，折線圖無疑是眾人心中的首選圖表！對於那些經常處理資料的人來說，當需要比較多個變數並進行數據預測和分析時，折線圖是不可或缺的工具。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw/knowledge/finereport/the-best-excel-report-tool-in-2020-far-surpassing-excel.html">Excel</a>通常是製作折線圖的最常見工具，因為無需額外下載專業軟體。然而，使用Excel製作折線圖的過程相對繁瑣。每次都需要重複進行數據提取、建立和設定表格格式、添加公式以及繪製圖表，這樣的過程非常耗時且效率低下。尤其是在月末總結時，需要製作多個圖表時更加令人心累。此外，Excel的圖表樣式也相對單一，缺乏多樣性和美觀性。因此，本文將向您介紹如何利用專業的商業智慧軟體，輕鬆快速地製作出專業且美觀的折線圖。讓您在資料可視化的道路上事半功倍，呈現出令人驚艷的折線圖效果！<h2>二、折線圖是什麼？</h2>折線圖是一種常用的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/chart">資料可視化圖表</a>，用於顯示數據隨著時間、順序或連續變量的變化趨勢。它通過將數據點連接成線段的方式呈現數據的趨勢和變化。折線圖的水平軸表示時間或順序，垂直軸表示數值，而折線則表示數據點之間的連續性。下圖是用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">商業智慧軟體FineBI</a>製作的折線圖，在這三個折線圖中可以直觀地查看數據的變化趨勢，並對多個項目進行對比。在下面的折線圖中，橫軸表示時間，縱軸表示進度，這也是一般折線圖通用的形式。 &nbsp;<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1601/1077;" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_5af9edc60c.png" alt="使用FineBI製作的折線圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_5af9edc60c.png 232w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_5af9edc60c.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_5af9edc60c.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_5af9edc60c.png 1000w," sizes="100vw" width="1601" height="1077"><figcaption>使用FineBI製作的折線圖</figcaption></figure><h2>三、折線圖的用途</h2>那麼，折線圖在哪些情境下有用呢？折線圖可以有效地展示一段時間內的連續資料，通常根據一般的刻度設定，非常適合顯示資料的趨勢：1. 追蹤時間相關變數：折線圖對於追蹤各種變數在一段時間內的變化非常有用。以下是幾個例子： - 公關人員、品牌經理或公共關係專家可以使用折線圖來追蹤客戶在社交媒體上的排名，從而制定行銷活動計劃。 - 投資者可以使用折線圖來追蹤股票和其他財務利益的健康狀況。 - 醫療保健或公共衛生官員可以關注各種疾病的流行趨勢。2. 觀察趨勢： 折線圖能夠顯示重要事件發生的確切時間以及相關的起伏。例如，可以使用折線圖來檢測地震活動的異常情況。折線圖向讀者展示了他們應該尋找答案的方向。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:950/453;" src="https://media.finebi.com/strapi/_cb6df67346.gif" alt="折線圖範例.gif" width="950" height="453"><figcaption>折線圖範例</figcaption></figure>3. 發現和比較相關變數之間的模式： 折線圖可以顯示不同變數之間的互動關係。例如，通過比較預防性健康措施的增加與季節性感冒病例數量的減少，可以看出它們之間的關聯模式。<img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_f6b5b7e27d.png" alt="使用FineBI製作的折線圖模板.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_f6b5b7e27d.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_f6b5b7e27d.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_f6b5b7e27d.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_f6b5b7e27d.png 1000w," sizes="100vw">從技術角度看，結合使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助式分析BI工具FineBI</a>和<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw/">報表軟體FineReport</a>，可以進一步拓展折線圖的使用，既可以滿足部分業務分析需求也可以是整個業務系統，軟妹同事曾用它們開發一個考勤系統，同行也有用來開發會員管理系統、庫存管理系統、品質管理系統和<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/quality-management">採購管理</a>系統的成功案例~<h2>四、折線圖製作軟體選擇</h2>那麼，如何才能快速製作一張專業的折線圖呢？接下來給大家推薦一些製作折線圖的軟體。能用來製作折線圖的軟體工具大致分為三類：• Excel • 專門製作折線圖的專業圖表製作軟體 • 包含有折線圖功能的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/business-intelligence">專業BI工具</a>對這三類工具，可能每個人的看法都有差別，但大致的方向是一致的，大家可根據具體需要進行選擇：1、Excel 最為常見的製作折線圖的工具。但是過來人都知道，使用Excel製作折線圖相對繁瑣。需重複提取數據、建立表格格式、添加公式和繪製圖表，耗時且效率低，無法處理<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/massive-data">巨量資料分析</a>。且Excel的圖表樣式單一，缺乏多樣性和美觀性。2、專門製作折線圖的專業圖表製作軟體 專門製作折線圖的圖表製作軟體分為免費和收費兩種，功能也就有強有弱，適合只有折線圖一種圖表需求的用戶。3、包含有折線圖功能的專業BI工具 包含折線圖功能的BI工具，即該工具已經將折線圖集成到報表中，可以和其他表格與圖表形式綜合使用，適合處理比較複雜的數據，此類工具一般為專業的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/data-analysis">數據分析</a>軟體（例如<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>），適用於功能要求比較高的企業級用戶。 <img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_Report_82afbf58dc.gif" alt="FineReport支援多種圖表類型.gif"> FineBI擁有多種圖表類型和樣式，可以將<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/data-visualization">資料視覺化</a>呈現，幫助使用者更好地理解和呈現<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/massive-data">巨量資料</a>。使用者可以根據需求選擇合適的圖表來展示資料。並且不同於Excel經常需要重複做表，如果使用FineBI，相同的表格可以作為模板簡單複用，也就是說再複雜的圖表，也只需要做一次範本，之後套用範本就行了。<h2>五、折線圖製作方法</h2>接下來，軟妹就來演示一下，如何使用FineBI快速製作專業精美的折線圖。下圖為一個簡單的多係列折線圖，該圖展現了自 1800 年至 2017 年全世界能源消耗情況，圖中不同顏色的折線代表不同的能源型別（固態、液態、燃氣等）。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1455/692;" src="https://media.finebi.com/strapi/_15e9632412.jpg" alt="多系列折線圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__15e9632412.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__15e9632412.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__15e9632412.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__15e9632412.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1455" height="692"><figcaption>多系列折線圖</figcaption></figure>多係列折線圖用於在同一區域查看指標的變化趨勢，能直覺看出趨勢對比。點擊下方按鈕，和軟妹一起開始製作這張多係列折線圖吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用折線圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1.資料准備</h3>首先，在製作折線圖之前，要先完成數據準備：FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Excel檔案、Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<figure class="image"><img class="image_resized" style="aspect-ratio:1124/750;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1987c3933b.jpg" alt="數據准備.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__1987c3933b.jpg 234w,https://media.finebi.com/strapi/small__1987c3933b.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__1987c3933b.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__1987c3933b.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1124" height="750"></figure><h3>2.建立組件</h3>點擊左下角“組件”按鈕，在圖表型別中選中“多係列折線圖”，將分析所需字段拖入<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/chart">圖表</a>中。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_d6ffffa181.gif" alt="折線圖製作.gif" width="1166" height="656"></figure><h3>3.美化組件</h3>選擇圖表配色方案並調整線寬的大小。同時可設定標籤、提示、細粒度等。<figure class="image"><img class="image_resized" style="aspect-ratio:1920/968;" src="https://media.finebi.com/strapi/_77de2052fe.jpg" alt="美化組件.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__77de2052fe.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__77de2052fe.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__77de2052fe.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__77de2052fe.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1920" height="968"></figure><h3>4.調整組件樣式</h3>選擇「組件樣式」，點選「自適應顯示」，選擇「整體適應」，修改一下數值格式。<figure class="image"><img class="image_resized" style="aspect-ratio:1920/968;" src="https://media.finebi.com/strapi/_298106601d.jpg" alt="調整組件樣式.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__298106601d.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__298106601d.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__298106601d.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__298106601d.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1920" height="968"></figure>至此，一張多係列折線圖就完成了！是不是非常簡單呢~ 要想欣賞折線圖效果，可以把組件拖入儀表板中進行展示。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1455/692;" src="https://media.finebi.com/strapi/_15e9632412.jpg" alt="多系列折線圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__15e9632412.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__15e9632412.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__15e9632412.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__15e9632412.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1455" height="692"><figcaption>多系列折線圖</figcaption></figure>如果還有問題或者想要查看更加詳細的操作步驟，可以查看FineBI折線圖使用文檔：<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw6.0/doc-view-203.html">多系列折線圖</a>到此為止，這就是對折線圖的介紹了。理論知識總是有限的，只有親身實踐才能真正理解資料視覺化的奧妙。現在就立即點擊下方圖片免費試用FineBI，親自動手製作一張折線圖吧！FineBI簡單易用，只需拖拽操作即可製作圖表，零技術背景的小白也可輕鬆上手，快免費下載使用吧～<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

折線圖製作指南：快速呈現數據趨勢的必備技巧

在進行數據比較和趨勢顯示時，許多人選擇使用長條圖進行資料視覺化。那麼，什麼是長條圖？它有著怎樣強大的應用？又有哪些方法可以用來製作長條圖呢？今天軟妹就來詳細介紹一下長條圖資訊以及如何一鍵快速製作長條圖。在此次範例中，我們將使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助式BI工具FineBI</a>來製作視覺化圖表。FineBI簡單易上手，只需拖拽操作即可進行數據分析，同時內置了豐富的可視化圖表，可一鍵生成超過50種圖表。現在就點擊下方按鈕，和軟妹一起開始此次資料視覺化之旅吧！<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_c4bba26f33.gif" alt="製作長條圖.gif" width="1166" height="656"><figcaption>生成堆積長條圖圖表</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用長條圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、什麼是長條圖？</h2>長條圖是一種常見的資料視覺化圖表，用於比較不同類別或群體之間的數據。它通過使用矩形長條來表示數據的大小或數量。每個長條的長度通常與數據的數值成比例，並且在同一圖表中可以顯示多個長條以進行比較。長條圖的水平軸（x軸）用於表示不同的類別或群體，例如產品名稱、時間段、地區等。垂直軸（y軸）則用於表示數據的數值。每個長條的高度或長度直觀地展示了數據之間的差異，使觀眾可以迅速理解數據。<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_8d9e9f50a2.gif" alt="柱形長條圖範例.gif"><figcaption>柱形長條圖範例</figcaption></figure>長條圖可以應用於各種情境，例如比較不同產品的銷售量、展示時間段內的收入變化、比較不同地區的人口數量等。它也可以用於顯示數據的趨勢、比較項目的排名以及強調數據之間的差異。長條圖簡潔明了的視覺呈現使其成為數據分析和溝通的有力工具。<h2>二、長條圖和直方圖有什麼區別？</h2>直方圖和長條圖長得非常相似，常常有人把它們倆搞混。但實際上，直方圖和長條圖在功能和應用時機上有著明顯的差異，主要體現在以下幾個方面：<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_443d5ace7d.jpg" alt="直方圖和長條圖的區別.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__443d5ace7d.jpg 243w,https://media.finebi.com/strapi/small__443d5ace7d.jpg 500w," sizes="100vw"><figcaption>直方圖和長條圖的區別</figcaption></figure>基本上，長條圖呈現的是各組資料的大小，橫軸上的變數是類別型離散變數。長條圖的組距之間存在著間隔。有些人認為有間隔可以呈現分布的狀態並使直方圖和長條圖有所區隔，但也有人認為有無間隔的差異不大。通常情況下，長條圖的順序可以置換。然而，為了後續的決策制定方便，建議在繪製長條圖後，按照組別的大小進行排序。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1661/782;" src="https://media.finebi.com/strapi/_56aa36b5b1.png" alt="長條圖範例.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__56aa36b5b1.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__56aa36b5b1.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__56aa36b5b1.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__56aa36b5b1.png 1000w," sizes="100vw" width="1661" height="782"><figcaption>長條圖範例</figcaption></figure> 與長條圖相比，直方圖呈現的是資料分佈的結果，橫軸上的變數是數值型連續變數。通常情況下，直方圖中的長條是沒有間隔的，但為了圖表的美觀和展現效果，現在有些直方圖的長條之間可能會有些許間隔。然而，建議根據情況調整間隔大小，避免直方圖的視覺效果呈現出片面的情況。另外，由於直方圖的組距是有順序的，因此不應該進行變動。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:843/409;" src="https://media.finebi.com/strapi/_4ce33da410.png" alt="直方圖範例.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__4ce33da410.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__4ce33da410.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__4ce33da410.png 750w," sizes="100vw" width="843" height="409"><figcaption>直方圖範例</figcaption></figure> 總體而言，長條圖適用於比較和顯示不同類別或群體之間的數據差異，而直方圖則適用於展示數據的分佈情況。選擇使用哪種圖表取決於所要呈現的數據性質和目的。<h2>三、長條圖的使用時機</h2>那麼長條圖具體的使用時機有哪些呢？<h3>（1）對比類</h3>在專案對比時，我們需要比較類別間的大小、高低，例如：<ul><li>客戶的銷售收益率位居第四</li><li>6個部門的周轉率大致相同</li><li>我司今年的銷量處於全市場的第3位</li></ul>我們可以從大於、小於或相同之類的辭彙中找到類別比較的線索，這時就可以用到長條圖：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:945/392;" src="https://media.finebi.com/strapi/_9f40782d06.png" alt="對比類長條圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__9f40782d06.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__9f40782d06.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__9f40782d06.png 750w," sizes="100vw" width="945" height="392"><figcaption>對比類長條圖</figcaption></figure>在表示多個類別裏的各構成的對比，表明組成整體的成分情況時，可以用到堆疊長條圖：<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_149f79ee72.png" alt="堆疊長條圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__149f79ee72.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__149f79ee72.png 500w," sizes="100vw"><figcaption>堆疊長條圖</figcaption></figure><h3>（2）佔比類</h3>在成分對比關係中，我們主要對每一部分的大小占總數的百分比感興趣，比如：<ul><li>公司某款產品的銷售額占總銷售額的超過30%</li><li>2018年，我司的市場份額少於5%</li><li>公司的業務招待費占所有管理費用的超過25%</li><li>5月份，A產品的銷售量占公司總銷售量的首位</li><li>2001年客戶市場份額少於整個行業的10%</li><li>佔據公司資金的半數的兩個管道</li></ul>你的主題中只要包括如下辭彙如：份額、占比、總數百分比、占百分比多少等字樣時，可以肯定你是在製作一個構成的對比關係圖表，想要視覺化對比關係的話，也可以使用長條圖： 比如，對比同一個分組數據內不同分類的占比，分組數量較多的時候，可以用到如下百分比堆疊長條圖範例：<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_77c41ae432.png" alt="百分比堆疊長條圖範例.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__77c41ae432.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__77c41ae432.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__77c41ae432.png 750w," sizes="100vw"><figcaption>百分比堆疊長條圖範例</figcaption></figure>對比同一個分組數據內不同分類的占比，分組數量較少的時候，可以用到如下百分比堆疊長條圖範例：<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/2_4cd76278a5.png" alt="百分比堆疊長條圖範例2.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_2_4cd76278a5.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_2_4cd76278a5.png 500w," sizes="100vw"><figcaption>百分比堆疊長條圖範例</figcaption></figure><h2>四、長條圖製作方法</h2>Excel是最常見的製作長條圖的工具之一，因為無需額外下載專業軟體。但使用Excel製作長條圖並不簡單，樣式也單調。花了半個小時，可能都無法做出心儀的長條圖樣式。因此，接下來軟妹將介紹如何利用專業的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">商業智慧軟體FineBI</a>，快速製作一張專業美觀的長條圖~ 這類商業智慧工具內建了多種圖表，包括<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/gantt-chart">甘特圖</a>，<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/line-chart">折線圖</a>，長條圖等等，可以與其他報表和圖表形式相互結合，非常適合處理複雜的數據，尤其適合對功能要求較高的企業級用戶~接下來，軟妹就來演示一下，如何使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>快速製作專業精美的長條圖。下圖為一個簡單的堆積長條圖，該圖將每根柱子進行分割，可以顯示大類目下的細分類目佔比情況。它既可以直覺地看出每個指標的值，還能夠反映出維度總和。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1213/752;" src="https://media.finebi.com/strapi/_89e7fbe4c6.jpg" alt="堆積長條圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__89e7fbe4c6.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__89e7fbe4c6.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__89e7fbe4c6.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__89e7fbe4c6.jpg 1000w," sizes="100vw" width="1213" height="752"><figcaption>堆積長條圖</figcaption></figure> 現在就點擊下方按鈕，讓我們開始動手製作這張堆積長條圖吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用長條圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1.資料準備</h3>首先，在製作長條圖之前，要先完成數據準備： FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/968;" src="https://media.finebi.com/strapi/_f52c2bfa40.jpg" alt="資料准備.jpg" width="1920" height="968"><figcaption>資料准備</figcaption></figure><h3>2.生成圖表</h3><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>簡單易上手，可拖拽進行巨量資料分析和處理，同時內置豐富的視覺化圖表、智慧圖表推薦創建組件，僅需點選即可創建想要的圖表。在這裡，我們首先在橫軸和縱軸拖入相應的數據，然後在圖表型別下選擇「堆積柱形圖」。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_c4bba26f33.gif" alt="製作長條圖.gif" width="1166" height="656"><figcaption>生成堆積長條圖圖表</figcaption></figure><h3>3.進行排序</h3><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>自帶數據處理功能，內置了很多常用函式，無需輸入公式，只需點選即可進行數據計算。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_82eea98acf.gif" alt="長條圖自訂排序.gif" width="1166" height="656"><figcaption>長條圖自訂排序</figcaption></figure><h3>4.美化圖表</h3><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>也提供了各種簡便的圖表設計格式，僅需點選就可以對圖表標籤和配色進行自訂調整，做出自己心儀的圖表樣式。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1166/656;" src="https://media.finebi.com/strapi/_5565ab8f62.gif" alt="美化長條圖.gif" width="1166" height="656"><figcaption>美化長條圖</figcaption></figure>如果還有問題或者想要查看更加詳細的視頻操作步驟，可以查看FineBI長條圖使用文檔：<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw6.0/doc-view-198.html">堆積柱形圖</a><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><h2>五、長條圖製作建議</h2>了解了如何使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/business-intelligence">BI工具</a>一鍵生成長條圖後，軟妹來分享幾個製作長條圖的時候，需要注意的小建議吧~<h3>1.避免太多條資料</h3>不論是在普通長條圖、堆疊長條圖還是百分比堆疊長條圖中，軟妹都建議大家不要使用過多條資料。若資料條過多，圖表就可能變得非常混亂難懂，如下圖所示： <img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/_2974b29db9.png" alt="資料條過多的長條圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__2974b29db9.png 240w,https://media.finebi.com/strapi/small__2974b29db9.png 500w," sizes="100vw"> 這張圖看起來就非常的混亂，尤其是每個銷售員銷售的產品種類較多的情況下。使用堆積長條圖無法清晰地展示銷售產品的分佈，而且上面還標註了標籤，這使得圖表更加難以閱讀。在這種情況下，以下是一些建議：1.重新規劃項目：考慮刪除多餘的項目或將相似的項目合併為一個。這樣可以減少長條數量，使圖表更加清晰明了。2.考慮其他圖表類型：當遇到項目過多的情況時，可以考慮使用其他類型的圖表來展示數據。例如，在統計每個城市的人口數量時，如果城市數量太多，可以使用地理圖來呈現數據，更加直觀地顯示分佈情況。3.適度減少標籤：當項目數量眾多時，不建議使用過多的標籤，因為這可能使圖表變得更加混亂。可以考慮刪除不必要的標籤，或者僅保留關鍵的標籤，以提高圖表的清晰度。考慮以上建議可以幫助你製作更清晰、易讀的圖表。<h3>2.堆疊式避免列入太細的資料</h3>在上面這張圖中，三欄數據似乎有幾條薄薄的資料堆疊在其中，這使得數據理解和大數據分析變得困難。如果數據堆疊在一起的情況使得圖表難以解讀，可以返回到原始數據，重新考慮如何呈現數據。這可能包括將堆疊的部分拆分為單獨的欄，以更清楚地顯示數據。<h3>3.不要錯誤地截斷X軸或者Y軸</h3>刻意壓縮座標間距或讓座標軸不從零開始都會造成視覺上的混淆和錯亂，導致人們產生錯誤的判斷和結論。因此，在製作長條圖之前，要確保原始資料的準確性。適用於長條圖的數據應該是可靠且具有代表性的，這樣才能獲得有意義的結果。請仔細檢查和驗證資料，以確保其完整性和準確性~遵循這些建議可以確保製作出清晰、準確且易於理解的長條圖，並幫助我們從中獲得正確的信息和洞察。到此為止，這就是對長條圖的介紹了。理論知識總是有限的，只有親身實踐才能真正理解資料視覺化的奧妙。現在就立即點擊下方圖片免費試用FineBI，親自動手製作一張長條圖吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

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在衆多資料呈現方式中，雷達圖（Radar Chart）以其獨特的多維風采備受矚目。雷達圖不僅能展示各種變數之間的紛繁關係，更能以形象生動的方式傳遞相關性和趨勢資訊，讓資料不再晦澀難懂。儘管雷達圖在資料領域廣泛使用，但對於很多業務人員來說雷達圖依然是個謎。今天軟妹就將帶領大家探尋雷達圖的奧祕，探討雷達圖用途，瞭解雷達圖製作方法，還有更精彩的——軟妹將向大家推薦一款<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">個人免費的雷達圖產生器FineBI</a>，藉助實際製作一個雷達圖範例，讓大家親自感受雷達圖分析的神奇之處！透過這篇文章，無論是業務小白還是資料分析老手，都能更深入地理解雷達圖的吸引力並掌握如何將其用於資料分析和決策，為實際工作增色。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1152/648;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1ec6bf1244.gif" alt="雷達圖製作.gif" width="1152" height="648"><figcaption>用FineBI製作雷達圖</figcaption></figure>趕快點擊下方按鈕試用一鍵雷達圖產生器FineBI，和軟妹一同開始今天的雷達圖製作之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用雷達圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、雷達圖是什麼？</h2>雷達圖，也稱為蛛網圖或星形圖，是一種用於視覺化多維資料的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/chart">圖表類型</a>。雷達圖通常用於比較不同項目或實體在多個屬性或維度上的表現。雷達圖的主要特點是將資料以多邊形的形式呈現，多邊形的頂點連結到中心點，每個頂點代表一個不同的屬性或維度。每個維度通常位於雷達圖的半徑方向上，而資料值則決定了多邊形邊緣的位置。透過觀察多邊形的形狀和相對大小，可以直覺地比較不同項目在各個屬性上的表現，以便做出決策或發現趨勢。雷達圖常用於領域如市場調研、績效評估、體育分析、產品比較等，以幫助人們更清晰地理解資料，並支援資料驅動的決策。這種圖表的優點在於它能夠同時展示多個維度的資訊，但需要謹慎使用，因為當維度過多時，可能會使圖表變得複雜難懂。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_df6e0e98a1.jpg" alt="普通折線雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的普通折線雷達圖</figcaption></figure>比如上圖就是一張使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的簡單雷達圖，使用一系列的多邊形在直角座標系中展示變數的數值分佈，使用者可以透過觀察發現不同年份和瀏覽器使用之間的關係與相關性。<h2>二、雷達圖用途有哪些？</h2>在第一部分中，我們明確了雷達圖的定義並簡要介紹了雷達圖的應用情境——用於多屬性和維度之間的對比。現在，軟妹將帶大家更深入地探討雷達圖用途，並通過FineBI生成一系列雷達圖，配以具體的例子，讓大家更生動地了解雷達圖分析。準備好一同進入雷達圖分析的世界了嗎？點擊下方試用按鈕讓我們開始探索吧！<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用雷達圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div>軟妹首先使用模擬數據簡單製作了一組體現年份與瀏覽器使用傾向的雷達圖，展示了2001年到2028年網路使用者對的瀏覽器偏好分佈資料：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_dbfefb340e.jpg" alt="雷達圖.jpg">借這個例子，讓我們具體看看雷達圖在數據分析中有著哪些重要的應用：1.多維資料分析：雷達圖是多維資料視覺化的強大工具，它允許同時顯示多個維度的資料，比如在上圖中我們就能同時看到瀏覽器、瀏覽器使用人數和年份三個維度的數據，這能夠幫助分析人員在一個雷達圖中觀察多個變數之間的關係，在複雜資料集的分析中非常有用，可以減少資訊的丟失和誤解。2.趨勢分析：透過觀察雷達圖中的多邊形形狀和大小，可以識別資料中的趨勢和模式。比如，我們從第一張雷達圖中就可以看出，隨著年份不斷增加，使用IE8瀏覽器的人越來越少了。這有助於分析人員更好地理解資料中的聯動性，進而做出更明智的決策。3.效能比較：雷達圖經常用於比較不同實體（如產品、項目、團隊等）在多個維度上的效能。比如，我們從第二張雷達圖上就可以看出，使用Chrome瀏覽器的人這幾年穩定增長。這有助於確定哪些實體在哪些方面表現出色，以及哪些需要改進。4.優化資料傳達：雷達圖以其直覺性和視覺化效果，有助於將複雜的資料轉化為易於理解和傳達的資訊。雷達圖分析對於向非專業人員解譯資料或報表結果非常有用。5.決策支援：雷達圖可以用於決策制定程式，特別是在需要考慮多個因素和變數時。雷達圖提供了一種清晰的方式來比較不同選項或方案的優劣勢。從技術角度看，FineBI此類資料視覺化自助分析BI工具也可以和<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw/">報表軟體FineReport</a>結合使用，進一步拓展雷達圖的使用，既可以滿足部分業務需求也可以是整個業務系統，軟妹同事曾用它們開發一個考勤系統，同行也有用來開發會員管理系統、庫存管理系統、品質管理系統和採購管理系統的成功案例~總之，雷達圖在資料視覺化方面的主要用途是以清晰、直覺的方式呈現多維資料，幫助分析人員更好地理解、比較和利用資料，進而做出更明智的決策。<h2>三、雷達圖範例和常見類型</h2><h3>1.基礎雷達圖</h3>基礎雷達圖將多個維度的資料同時對映到極座標上，然後將這些維度的資料點用直線遠端起來，點的位置或圍成的面積大小都可以表現出資訊量。使用場景雷達圖既能用於比較某個系列多個維度資料的大小，又能比較多個系列在不同維度上的數值差異。使用時建議資料不要超過30條。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_63a017f70a.jpg" alt="基礎雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的基礎雷達圖</figcaption></figure><h3>2.折線雷達圖</h3>折線雷達圖是指各維度資料點用線連線起來，但是中間圍成的面積不填充。使用場景折線雷達圖使用場景上跟基礎雷達圖沒差別，主要是去掉了面積填充效果。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_442d95017b.jpg" alt="折線雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的折線雷達圖</figcaption></figure><h3>3.多系列雷達圖</h3>雷達圖可以新增多個系列，可以在不同維度上進行資料比較，每個雷達圖系列圍成的面積一定程度上可以反映雷達圖分析整體或綜合效果。使用場景當有多個系列的資料需要用雷達圖分析的形式來展示數據時，可以使用多系列雷達圖。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_89285fe4ed.jpg" alt="多係列雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的多係列雷達圖</figcaption></figure><h3>4.堆積柱形雷達圖</h3>堆積柱形雷達圖的每個維度不再是資料點，而是柱形，且多個系列在相同維度上可以進行堆積。使用場景當需要比較多個系列在不同維度上的總和時，可以考慮使用堆積柱形雷達圖分析。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_4e05a0181c.jpg" alt="堆積柱形雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的堆積柱形雷達圖</figcaption></figure><h3>5.柱形雷達圖</h3>柱形雷達圖其實就是只有一個數據系列的堆積柱形雷達圖，並且該系列下的所有維度資料都以柱形的方式進行展示。使用場景單系列數據並且想要透過柱子的高度來比較各維度資料時，可以考慮使用柱形雷達圖。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_4dec8eb4a9.jpg" alt="柱形雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的柱形雷達圖</figcaption></figure><h3>6.自定義間隔雷達圖</h3>同時雷達圖類型也支持自訂，可以在雷達圖的間隔之間填充背景色，也可以使用間隔填充功能做一些高亮的提醒或區間效果。使用場景一般填充某個區間的顏色，可以用來表示某個合理的範圍，直觀展示雷達圖各維度資料是否在合理範圍內。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_836485819b.jpg" alt="自定義間隔雷達圖.jpg"><figcaption>使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的自定義間隔雷達圖</figcaption></figure><h2>四、雷達圖產生器一鍵實現雷達圖製作</h2>那麼，瞭解了這麼多雷達圖的型別和雷達圖用途，到底如何才能快速製作一張專業又精美的雷達圖呢？接下來軟妹就給大家推薦一下能一鍵製作雷達圖的雷達圖產生器——商業智慧工具FineBI，並帶領大家動手做一張雷達圖，藉助雷達圖範例让大家更好地了解雷達圖製作過程~與普通的辦公軟體如Excel不同，BI工具內置數據視覺化功能，能夠更加靈活地製作專業而美觀的數據圖表。拿<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>為例，FineBI已經將包括<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/line-chart">折線圖</a>、散佈圖、圓餅圖和<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/gantt-chart">甘特圖</a>在內的幾乎所有圖表類型集成到軟體中，可以和其他表格與圖表類型綜合使用，適合處理比較複雜的數據，BI工具一般為專業的數據分析軟體，適用於功能要求比較高的企業級用戶。FineBI內置的圖表支援多種場景使用，藉助資料視覺化呈現，幫助使用者更好地理解和分析資料。使用者可以根據需求選擇合適的圖表進行圖表製作和數據分析~同時，FineBI操作簡單，極易上手，使用者僅需拖拽點選操作就可以輕鬆製作數據圖表，實現自助分析，無需再苦苦等待IT排期！下面軟妹就帶領大家使用FineBI快速生成下面這張雷達圖吧~<img src="https://media.finebi.com/strapi/1_6717d989d2.jpg" alt="雷達圖範例1.jpg">該雷達圖展現了兩款手機 A、B 之間的效能對照。現在，快點擊下方按鈕和軟妹一起動手製作雷達圖吧~FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。點擊下方按鈕即可免費下載FineBI軟體進行體驗，任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師，助力你的雷達圖製作之旅！~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用雷達圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1.資料准備</h3>首先，在雷達圖製作之前，要先完成數據準備。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_f52c2bfa40.jpg" alt="資料准備.jpg"><h3>2.建立組件</h3>在「圖表型別」中選擇「折線雷達圖」，將「特徵」欄位拖入到橫軸中，「手機A」、「手機B」欄位拖入到縱軸中。如下圖所示：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1152/648;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1ec6bf1244.gif" alt="雷達圖製作.gif" width="1152" height="648"><figcaption>用FineBI製作雷達圖</figcaption></figure><h3>3.美化組件</h3>將「指標名稱」拖入顏色欄，如下圖所示：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1152/648;" src="https://media.finebi.com/strapi/_d1e0669e7e.gif" alt="美化雷達圖.gif" width="1152" height="648"><figcaption>用FineBI美化雷達圖</figcaption></figure> 同時也可以在顏色設置中自由選擇推薦配色或自建配色，進行圖表分析自訂~至此，一張簡單的雷達圖就製作完成了！透過本文，軟妹帶領大家深入探討了雷達圖在資料視覺化圖表分析中的重要性和應用並通過雷達圖範例了解了雷達圖製作流程，探索了如何利用雷達圖分析揭示變數關係、支援趨勢分析，揭示資料背後的故事~&nbsp;同時，藉助免費雷達圖產生器FineBI也能輕鬆實現雷達圖製作。無論專業的數據分析師還是初學者，掌握雷達圖分析在資料探索與傳達中都是非常重要的~&nbsp;FineBI不進內置各類雷達圖範本，還提供詳盡的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-204.html">視頻教學文檔</a>，歡迎免費下載FineBI製作雷達圖。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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當面臨眾多任務細節時，許多人選擇使用甘特圖來規劃專案時程。那麼，究竟什麼是甘特圖？它有著怎樣強大的應用？又有哪些方法可以用來製作甘特圖呢？今天軟妹就來詳細介紹一下甘特圖資訊以及如何使用免費甘特圖產生器5步快速製作甘特圖。本次範例使用的是<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">自助式BI工具FineBI</a>，FineBI簡單易上手，只需拖拽操作即可進行數據分析，還內置了豐富的可視化圖表。快點擊下方按鈕，和軟妹一同開始此次資料視覺化之旅吧~<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1153/649;" src="https://media.finebi.com/strapi/gif_2025_05_20_at_11_18_32_07c49758f3.gif" alt="製作甘特圖.gif" width="1153" height="649"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://www.fanruan.com/intl/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用甘特圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、甘特圖是什麼？</h2>甘特圖是一種專案管理工具，用於視覺化專案的時間軸、任務和里程碑。它以橫軸表示時間，縱軸表示任務或活動，並使用長條或棒圖來表示每個任務的起始和結束日期。下圖是使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">BI軟體FineBI</a>製作的一個簡單的專案甘特圖。橫軸表示時間，縱軸表示專案進度。透過這個甘特圖，就可以直觀地查看每個專案的進展狀況，並進行多個專案的比較。<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_8e49079829.jpg" alt="使用FineBI的甘特圖.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_Fine_BI_8e49079829.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_Fine_BI_8e49079829.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_Fine_BI_8e49079829.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_Fine_BI_8e49079829.jpg 1000w," sizes="100vw"><figcaption>使用FineBI製作的甘特圖</figcaption></figure>甘特圖可以幫助專案團隊規劃、安排和監控專案的進度。它清楚地展示了各個任務的時間關係、相依性和持續時間，讓團隊成員了解何時開始和完成各項任務。<h2>二、甘特圖有什麼用？</h2>甘特圖廣泛應用於各種專案和計劃中，了解其常見用途對使用者大有幫助：1.組建和管理複雜專案：隨著專案規模增大，需要管理的任務也變得更多。甘特圖可幫助專案經理將專案可視化，將其拆分為更小的任務，從而更輕鬆地組建和管理。2.監控任務相依性：專案中常出現延遲情況。甘特圖可幫助專案經理自動化任務相依性，確保下一個階段或任務在前面的工作完成後才開始，從而有效監控任務之間的相互依賴關係。3.控制專案進度：甘特圖可讓您輕鬆監控專案進度和里程碑，使您能根據需要靈活調整專案計劃，更好地掌握專案的整體進展情況。<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_b1f4365dff.png" alt="甘特圖範例.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__b1f4365dff.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__b1f4365dff.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__b1f4365dff.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__b1f4365dff.png 1000w," sizes="100vw"><figcaption>甘特圖範例</figcaption></figure> 具體而言，甘特圖主要有以下三種使用方式：1.規劃行銷活動：大型行銷活動需要大量協作與協調，甘特圖可概述任務及其指派對象和所需時長，讓團隊清楚負責工作並了解其對其他人或整體目標的影響。2.客戶交付項目說明：甘特圖可展示所有交付項目的時間軸，幫助向客戶說明項目範圍和所需時長，使客戶了解交付時間和執行工作的時間。3.發布計畫：使用甘特圖逐一說明從構思到發佈的計畫，可在開始前指出衝突、看到步驟間的相依性，並全面概覽發佈前和發佈時的各項事項。<h2>三、甘特圖產生器與甘特圖製作</h2>Excel是最常見的甘特圖製作工具之一，因為無需額外下載專業軟體。用戶可以使用填充儲存格的方式或者長條圖來製作甘特圖。然而，Excel並沒有內建專業的甘特圖選項，操作起來比較繁瑣，而且甘特圖的樣式也相對單調。可能需要花費半個小時的時間，才能製作出理想的甘特圖樣式。因此，接下來軟妹將介紹如何利用專業的<a href="具體而言，甘特圖主要有以下三種使用方式： 1. 規劃行銷活動：大型行銷活動需要大量協作與協調，甘特圖可概述任務及其指派對象和所需時長，讓團隊清楚負責工作並了解其對其他人或整體目標的影響。 2. 客戶交付項目說明：甘特圖可展示所有交付項目的時間軸，幫助向客戶說明項目範圍和所需時長，使客戶了解交付時間和執行工作的時間。 3. 產品發佈計畫：使用甘特圖逐一說明從構思到發佈的計畫，可在開始前指出衝突、看到步驟間的相依性，並全面概覽發佈前和發佈時的各項事項。 三、\t甘特圖製作方法 Excel是最常見的製作甘特圖的工具之一，因為無需額外下載專業軟體。用戶可以使用填充儲存格的方式或者長條圖來製作甘特圖。然而，Excel並沒有內建專業的甘特圖選項，操作起來比較繁瑣，而且甘特圖的樣式也相對單調。可能需要花費半個小時的時間，才能製作出理想的甘特圖樣式。 因此，接下來軟妹將介紹如何利用專業的商業智慧軟體FineBI，快速製作出專業又美觀的甘特圖~ 點擊下方按鈕，和軟妹一起動手製作甘特圖吧~ 1.\t進行數據準備 首先，在製作甘特圖之前，要先完成數據準備： FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：">商業智慧軟體FineBI</a>作為甘特圖產生器，快速製作出專業又美觀的甘特圖~這類商業智慧工具內建了多種圖表，包括甘特圖，可以與其他報表和圖表形式相互結合，非常適合處理複雜的數據，尤其適合對功能要求較高的企業級用戶。FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。現在就點擊下方按鈕，讓我們開始動手製作甘特圖吧~ 任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師，助力你的圖表製作之旅！~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://www.fanruan.com/intl/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用甘特圖產生器FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1.進行甘特圖數據準備</h3>首先，在製作甘特圖之前，要先完成數據準備：FineBI支援多種不同型別的資料連接方式，包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡，我們直接導入Excel表格，能輕鬆處理非即時數據，如下圖所示：<img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/_9a7df7f443.jpg" alt="資料准備.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__9a7df7f443.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__9a7df7f443.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__9a7df7f443.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__9a7df7f443.jpg 1000w," sizes="100vw">然而，如果我們有多個資料來源，需要從不同的指標中進行整合以進行大數據分析，該怎麼辦呢？這就是FineBI非常人性化的一個優點，通過自助資料集的方式，我們可以方便地將數據指標整合在一起。只需前往相應的表格中尋找所需指標，非常方便快捷。<h3>2.添加甘特圖專案開始和結束日期</h3>在這裡，我們使用矩形塊實現甘特圖效果，需要關注兩個重要指標：任務的起始時間（矩形塊從哪個位置開始）、任務的時間跨度（矩形塊的長度）。1）設置任務的起始時間：點選「新增公式欄」，設定基準時間，透過計算每個任務起始時間與該時間的時間差計算每個矩形塊的起始位置。如下圖所示： <img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/1_285ce06580.jpg" alt="獲取甘特圖起始位置和長度1.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_1_285ce06580.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_1_285ce06580.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_1_285ce06580.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_1_285ce06580.jpg 1000w," sizes="100vw">2）設置任務的時間跨度：新增一欄用來計算任務時長。 <img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/2_3dc55f01e4.jpg" alt="獲取甘特圖起始位置和長度2.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_2_3dc55f01e4.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_2_3dc55f01e4.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_2_3dc55f01e4.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_2_3dc55f01e4.jpg 1000w," sizes="100vw"><h3>3.製作甘特圖組件</h3>完成了數據處理後，我們需要用這些數據來製作圖表。FineBI支援50多種圖表樣式，基本上涵蓋了市面上所有基礎類、高階類的圖表，並且還具有優秀的動態效果和強大的交互體驗。在使用時能夠根據需求設定各類特性，並且在行動端、LED大屏也能自我調整展示。在這裡，我們進入組件編輯區，拖入欄位，選擇圖表型別為「自訂圖表」，並在圖表屬性中切換為「矩形塊」。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1150/647;" src="https://media.finebi.com/strapi/_764a01b750.gif" alt="製作甘特圖組件.gif" width="1150" height="647"></figure>在屬性中將欄位拖入各個標籤欄，如下圖所示<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1153/649;" src="https://media.finebi.com/strapi/gif_2025_05_20_at_11_18_32_07c49758f3.gif" alt="製作甘特圖.gif" width="1153" height="649"></figure><h3>4.美化甘特圖組件</h3>為了美觀，可以不顯示左側的圖例。取消勾選圖例即可，如下圖所示：<img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/_0b2bb42ec6.jpg" alt="美化甘特圖組件.jpg" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__0b2bb42ec6.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__0b2bb42ec6.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__0b2bb42ec6.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__0b2bb42ec6.jpg 1000w," sizes="100vw">之後，一張清晰的甘特圖就完成了！FineBI內置各類甘特圖模板，並提供詳細的甘特圖製作視頻步驟：<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw6.0/doc-view-2017.html?source=4">FineBI教學文檔</a>。歡迎免費下載使用<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>5.根據計劃修改工作內容</h3>計劃變更是無可避免的，這就是為什麼甘特圖製作軟體必須能夠根據實際需求進行適應。使用者需要的是一種工具，能夠輕鬆拖放任務，自動調整相依性，以便在計劃發生變更時保持專案的順利進展。這樣一來，即使計劃發生變動，仍能輕鬆應對，確保專案的順利進行。<h2>四、甘特圖範例與模板</h2>隨著專案的複雜程度增加和業務需求的多樣化，傳統的簡單甘特圖已經無法滿足需求，因此各種複雜的甘特圖應運而生。在接下來的內容中，我們將使用FineReport報表軟體來製作一些常用的專案甘特圖。FineReport這樣的專業報表工具中也包含了甘特圖功能，即報表已將甘特圖集成其中，可以與其他報表和圖表形式綜合使用，同樣非常適合處理複雜的數據。您可以下載FineReport軟體，並免費使用這些甘特圖的模板~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://www.finereport.com/tw/products/frlogin" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineReport11.0&gt;&gt;</a></div></div>普通甘特圖： &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/_55f4510ebf.gif" alt="普通甘特圖.gif"></figure>帶裡程碑的甘特圖：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_20038ca31a.gif" alt="帶裡程碑的甘特圖.gif">帶關聯線的甘特圖：<img class="image_resized" style="width:75%;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1a136d8b75.png" alt="帶關聯線的甘特圖.png" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail__1a136d8b75.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small__1a136d8b75.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium__1a136d8b75.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large__1a136d8b75.png 1000w," sizes="100vw">狀態甘特圖：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_c702a70fce.gif" alt="狀態甘特圖.gif">多專案軸甘特圖：<img src="https://media.finebi.com/strapi/_5e1b31de45.gif" alt="多專案軸甘特圖.gif">在FineReport中，甘特圖（Gantt chart）功能具有強大的擴展性。它不僅支援多層級專案和多系列任務，還支援各個任務的里程碑設定、13層時間軸設定以及四種任務關聯線（開始—完成，開始—開始，完成—開始，完成—完成）等豐富功能。此外，使用者還可以將圖表導出到其他格式。不過，如果你習慣了使用Excel來存儲數據，FineReport還提供了一鍵導入Excel數據的功能，讓你可以輕鬆在FineReport中製作甘特圖~<h2>五、如何確認甘特圖製作的合理性？</h2>對於具有甘特圖經驗的人來說，以往的案例或相關經驗是判斷甘特圖設計是否合理的主要參考依據。對於首次嘗試甘特圖的人來說，建議不要將時間安排得過於緊迫，留有彈性和寬裕的時間。這樣，在遇到緊急情況時可以更靈活地進行調整。此外，類似其他管理工具，甘特圖也需要進行定期的檢視和改善。甘特圖通過“任務劃分”和“時間排定”兩個維度來定義，這也是檢討和改進的基礎。在完成每個任務後，我們應該安排時間進行檢討和回顧，找出任務中存在的缺陷或需要調整的部分。同樣，在指定的時間點，我們應該回顧當前的專案執行狀況，並檢視每個任務的問題或未完成的工作。僅有這樣，我們才能提高專案管理的效率，實現預期目標。對甘特圖的介紹就到這裡，理論上的知識始終是膚淺的，唯有親自實踐才能真正了解~立即點擊下方圖片免費試用甘特圖產生器FineBI，親自動手製作一張甘特圖吧！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.fanruan.com/intl/zh-tw/trial-FineBI"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

巧用甘特圖產生器，教你5步實現甘特圖製作！（內附範例）

Excel圖表製作的絕佳技巧！Excel函數助力呈現資料視覺盛宴！

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為什麼你的熱力圖像「馬賽克」？熱力圖一直是數據分析時常常會用到的一種工具，但很多人還停留在「顏色越深數據越大」的表面理解上。當別人用熱力圖發現使用者行為密碼、優化出爆款頁面時，你卻對著紅藍斑塊無從下手──問題出在分析操作，而非工具本身。拋棄「看圖說話」的淺層邏輯，系統拆解熱力圖從資料收集、演算法選擇到決策轉換的全連結方法論，手把手教你建立超越工具層面的系統性分析體系。<h2>一、熱力圖是什麼</h2>熱力圖是一種將資料密度透過顏色變化進行視覺化的工具，透過顏色的深度來表示資料的大小或密度。在熱力區域圖中，通常使用漸層色來表示不同的數值範圍，顏色越深或越亮表示數值越大或密度越高。它將抽象的數字轉化為視覺可感知的“溫度場”，讓隱性規律顯性化。熱力圖的核心價值在於這兩點：<h3>1.同時展現宏觀趨勢與微觀異常</h3>熱力圖能夠在宏觀層面展現整體趨勢，同時也能捕捉微觀層面的異常點。電商大促期間，熱力學圖可以清楚地顯示出流量的“火山爆發點”，幫助我們發現潛在的熱點區域。<h3>2.發現變項間的隱性關聯</h3><figure class="image"><img style="aspect-ratio:1080/980;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1a95d86850.webp" alt="熱力圖交叉分析" width="1080" height="980"></figure>透過熱力圖的交叉分析，可以發現變數之間的隱性關聯。例如教育平台透過熱力交叉分析發現「凌晨3點刷題黨」與課程退費率呈負相關，從而為平台優化課程設計提供了數據依據。然而，熱力圖並非簡單的色彩遊戲，而是需要結合空間分析、密度計算和模式識別的綜合分析工具。它不是高階版的Excel色階，而是能夠深度挖掘資料價值的分析手段。<h2>二、熱力圖的類型</h2>熱力學圖有多種類型，每種類型都有其獨特的應用場景和使用方法。以下是五種常見的熱力圖類型及其適用場景和注意事項：<h3>1.點擊熱力圖</h3>點選熱力圖主要監控按鈕、連結等互動元素的點擊頻次，常用於電商詳情頁CTA（Call To Action）優化等場景。透過分析使用者點擊熱力圖，可以直觀地了解使用者對不同按鈕的關注度和使用頻率，從而優化頁面佈局和互動設計。在使用過程中，需要注意過濾機器人點擊等無效數據，避免干擾分析結果。<h3>2.滾動熱力圖</h3>滾動熱力圖聚焦於頁面瀏覽深度的監控，適用於長圖文內容留存分析等場景。透過分析使用者在頁面上的滾動行為，能夠了解使用者對不同內容板塊的關注度，幫助優化內容排版和結構設計。值得注意的是，設備尺寸差異會對使用者滾動行為產生影響，在分析時需要考慮此因素，確保結論的可靠性。<h3>3.眼動熱力圖</h3>眼動熱力圖用於呈現使用者的視覺焦點軌跡，在廣告素材A/B 測試等場景中具有重要價值。透過結合眼動儀所收集的數據，可以深入了解使用者在瀏覽廣告時的視覺注意力分佈，評估廣告設計的有效性。不過，眼動熱力圖的使用依賴專業設備和數據收集，成本相對較高，在實際應用上需要根據需求合理選擇。<h3>4.地理熱力圖</h3>地理熱力學圖主要展示區域密度分佈情況，廣泛應用於門市選址、疫情傳播分析等領域。透過地理熱力圖，可以直觀地呈現不同區域的數據差異，為決策提供參考。但使用時，要避免人口基數等因素對數據的影響，並防止因區域人口規模差異導致分析偏差。<h3>5.時序熱力圖</h3>時序熱力圖用於監控數據的周期性波動，適用於交通流量高峰預測等場景。透過分析不同時間段的數據變化趨勢，可以事先規劃資源配置，優化營運策略。在分析時序熱力圖時，需要排除假日等特殊因素的干擾，確保數據反映真實的周期性規律。<h2>三、熱力圖實作指南</h2>以下面這張以數據視覺化工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的熱力圖為例，告訴大家講熱力圖的具體操作步驟，以及如何展示某地區每月的24 小時平均氣溫分佈。FineBI透過簡單的拖曳就可以製作熱力圖，還有桑基圖、氣泡圖、箱型圖、雷達圖、地圖等20+視覺化圖表範本可以直接套用。利用系統自帶的「數據解釋」功能，還可以實現針對數據指標的自動分析，方便我們查看數據點的關鍵影響因素，獲得分析思路。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1174/638;" src="https://media.finebi.com/strapi/_9135a6ef7f.png" alt="熱力區域圖" width="1174" height="638"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><h3>1.資料準備</h3>將包含地區、月份、時間、平均氣溫等欄位的資料集匯入FineBI。確保資料格式規範，以便於後續處理。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1589/837;" src="https://media.finebi.com/strapi/11_c52b997423.png" alt="資料準備" width="1589" height="837"></figure><h3>2.創建可視化</h3>在FineBI 的儀表板編輯介面，選擇新建視覺化，在圖表類型中選擇「熱力區域圖」。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1584/836;" src="https://media.finebi.com/strapi/22_0ef296b23b.png" alt="創建可視化" width="1584" height="836"></figure><h3>3.字段配置</h3>將「地區」 欄位拖曳到維度欄，「月份」 欄位拖曳到行欄，「時間」 欄位拖曳到列欄，「平均氣溫」 欄位拖曳到指標欄。 FineBI 會根據數據自動產生初步的熱力區域圖。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1587/832;" src="https://media.finebi.com/strapi/33_f46012ff68.png" alt="字段配置" width="1587" height="832"></figure><h3>4.樣式調整</h3>根據實際需求，對熱力區域圖的色彩範圍、圖例、標題等進行調整。參考WCAG 2.1 標準，選擇合適的色彩調色板，確保圖表資訊清晰易讀。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1524/794;" src="https://media.finebi.com/strapi/44_81fd2b00f0.png" alt="樣式調整" width="1524" height="794"></figure><h3>5.分析解讀</h3>透過觀察熱力區域圖的顏色分佈，分析不同地區、不同月份以及不同時段的氣溫變化趨勢。結合業務需求，挖掘資料背後的潛在訊息，為決策提供支援。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><h2>四、熱力圖的三大認知誤區</h2>在使用熱力圖進行資料視覺化的過程中，許多人容易陷入這三大認知迷思：<h3>迷思1：熱力圖= 顏色塗鴉板</h3>許多人誤以為顏色深淺即結論，卻忽略了權重演算法的重要性。熱力圖的色塊密度是由離散數值和權重模型共同決定的，需要結合業務場景校準演算法。<h3>迷思2：只看單圖不追鏈路</h3>僅憑單張熱力圖很難得出準確結論。熱力圖必須與漏斗分析、會話回放等其他分析工具連動，才能區分「真興趣」與「困惑點」。<h3>迷思3：盲目追求視覺衝擊</h3>過度追求視覺效果可能導致色覺障礙使用者誤讀。顏色編碼需要遵循WCAG 2.1標準，優先選擇色盲友善調色板。<h2>五、三大高階分析技巧</h2><h3>1. 顏色選擇</h3>顏色是熱力圖的核心元素。選擇合適的顏色編碼可以增強熱力圖的可讀性，避免使用可能導致誤解的顏色組合。<h3>2. 密度計算</h3>密度計算是熱力圖的核心演算法。透過合理的密度計算，可以更準確地反映數據的分佈。例如，使用核密度估計（KDE）演算法可以平滑資料點，避免因資料點過於集中而導致的誤判。<h3>3. 模式識別</h3>透過類別分析、異常檢測和相關性分析等方法，可以發現資料中的隱藏模式和異常點。例如，使用DBSCAN演算法可以自動辨識熱區邊界，孤立森林演算法可以定位反常識冷點。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div>熱力圖的真正價值不在於色彩渲染，而是透過密度計算與空間建模反映資料場的能量分佈規律，讓資料回歸到商業決策中。掌握權重演算法校準、關聯分析以及模式辨識技術，才能突破工具層面的限制。當顏色編碼真正揭示業務痛點，當密度計算轉化為使用者需求的量化指標，才算真正掌握熱力圖。優秀的熱力圖永遠在回答三個問題──數據背後的行為動機是什麼？變數間的隱性關聯如何驗證？決策落地的路徑是否可量化？帶著這樣的思維框架，你的每一次熱力圖解讀都將成為業務成長的動力。

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每個公司老闆最關心的三個成本問題：哪些費用可壓縮？投入產出比是否合理？未來成本如何預測？這些問題的答案，都藏在成本分析報告裡。許多財務做成本分析報告，銷售額、利潤率等各種指標列了一大堆，結果看著報表上密密麻麻的數字，明明知道公司成本在漲，卻說不清問題到底出在哪……今天，就用最簡單的步驟幫你拆解報告撰寫方法，確保每個數字都能轉化為行動方案。<h2>一、為什麼要做成本分析？</h2>上個季度，我們公司連續3個月銷售費用較上季成長超15%，透過報告裡的堆疊長條圖，發現是線下推廣費用激增。調整策略後，4月省了28%的市場預算。這就是成本分析的核心價值：讓每一分錢花得透明，讓每個決策有據可依。具體來說，這份報告能幫你：<ul><li>監控和分析整體費用：了解企業整體的財務狀況，包括銷售費用、管理費用、研發費用和財務費用。</li><li>評估成本控制效果：透過同比和環比變化，評估成本控制措施的效果。</li><li>優化資源分配：辨識成本控制的重點，合理分配資源。</li><li>提高營運效率：透過優化成本結構，提高企業的營運效率</li></ul><h2>二、成本分析包括哪些模組</h2>這份報告具體要放哪些內容？下面我們直接看一張實際的成本分析報告截圖，逐一拆解每個模組。這張圖表也是標準的成本分析模板，可以直接套用，幫你節省80%的分析時間。等熟練分析方法後，再根據企業需求做客製化圖表。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1080/856;" src="https://media.finebi.com/strapi/1_78124d55dd.png" alt="成本分析報告" width="1080" height="856"><figcaption>FineBI生成的成本分析報告</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><h3>1、整體費用</h3>先展示整體費用總額，並提供年比和季比變動百分比，讓管理階層一眼看清公司整體費用是在增加還是減少，以及增減的幅度。例如上面這張報告，整體費用較去年同期成長了6.78%，但較上季卻下降了11.82%，這就需要進一步探討是哪些費用項目導致了這樣的變化。<h3>2、銷售費用</h3>銷售費用的變化直接關係到產品的市場推廣和銷售情況。上述報告中，銷售費用年減了41.75%，環比下降35.78% ，但銷售額卻沒有明顯下降，那就說明之前的銷售費用可能存在浪費，或者銷售團隊的效率提高了，企業可以進一步總結經驗，優化銷售費用的支出。<h3>3.管理費用</h3>管理費用涉及公司的行政管理、辦公室支出等面向。當管理費用較去年同期成長36.72% ，較上季下降27.96% 時，企業要思考成長的原因是因為業務擴張帶來的合理成長，還是內部管理出現了問題，導致費用失控。<h3>4.研發費用</h3>研發費用對於科技企業或註重產品創新的企業尤其重要。當研發費用較去年同期下降5.09%，季減8.61% ，企業需要評估這對新產品研發進度和品質是否會產生影響，是否需要調整研發投入策略。<h3>5、財務費用</h3>財務費用包括利息支出、手續費等。當財務費用年增57.65% ，季增91.11% 時，企業要關注是否是貸款增加導致利息支出大幅上升，或是否有不合理的資金運作導致手續費增加等問題。<h3>6、費用趨勢</h3>透過長條圖顯示整體費用和營業收入的趨勢，以及整體費用的年比變化。從這個模組可以直觀地看到整體費用隨著時間的推移是如何變化的，以及與營業收入之間的關係。如果整體費用不斷上升，但營業收入卻成長緩慢甚至下降，那就表示企業可能存在成本過高，獲利能力下降的風險，需要及時調整成本控制策略。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1499/779;" src="https://media.finebi.com/strapi/2_d2a07dc2d1.jpg" alt="費用趨勢" width="1499" height="779"></figure><h3>7.研發/ 銷售/ 管理費用</h3>透過堆疊長條圖展示不同時間內研發、銷售和管理費用的分佈。這張圖表能讓管理者清楚看到這三項重要費用在不同時段的佔比情況。例如，在某一時段內，研發費用佔比過高，而銷售費用佔比過低，可能就會導致產品研發出來了卻難以推向市場，企業就需要平衡這三者之間的費用分配。<h3>8.組織分類</h3>比較不同組織在不同時段的整體費用和年比變化，從而發現不同部門或分公司的費用控制情況。如果某分公司的整體費用年增率明顯高於其他分公司，就需要深入了解該分公司的營運情況，看看是業務擴張導致的正常成長，還是有資源浪費等問題。<h2>三、成本分析報告怎麼做？</h2>現在，我們已經了解了成本分析報告的各個模組，接下來就是如何撰寫這份報告了。直接填充數據肯定是不行的，老闆們需要的不是數據堆砌，而是能直接指導決策的分析報告。說穿了，就是要用系統的方法和科學的路徑把這些模組串連起來。<h3>1.成本分析的方法</h3>（1）比較分析法：這是最常用的方法之一，就像我們前面提到的同比和環比分析。年比是與去年同期相比，季比是與上一個報告期間相比。透過比較，可以清楚看出費用的變化。例如，將2024 年2 月的銷售費用與2023 年2 月（年比）以及2024 年1 月（環比）進行比較，能直觀地了解銷售費用的增減趨勢。（2）比率分析法：計算各項費用佔整體費用的比率，或計算費用與收入、利潤等指標的比率。例如計算銷售費用率（銷售費用÷ 銷售收入×100%），如果這個比率不斷上升，表示每實現一元銷售收入所花費的銷售費用正在增加，可能需要優化銷售策略。（3）因素分析法：當我們發現某項費用改變時，要分析是哪些因素導致的。例如管理費用增加了，可能是因為人員增加導致薪資支出增加，也可能是辦公場地租金上漲等因素。透過因素分析，能找到問題的根源，有針對性地採取措施。<h3>2、成本分析的思維</h3>（1）全局思維：不能只關注某一項費用的變化，要從整體費用的角度出發，綜合考慮各項費用之間的關係。例如研發費用增加可能帶來未來產品競爭力的提升，進而增加銷售收入，但也可能擠壓其他費用的空間，需要平衡各方面的關係。（2）動態思維：成本是隨著時間和業務發展而不斷變化的，要持續追蹤和分析。不能只看一個月或一個季度的數據，要進行長期的趨勢分析，這樣才能發現成本變化的規律和潛在問題。（3）目標導向思維：成本分析的最終目的是為了支持企業的決策，實現企業的策略目標。所以在分析過程中，要始終圍繞著企業的目標，例如提高利潤、擴大市佔率等，看成本的變化是否有助於達成這些目標。<h3>3.成本分析實操過程</h3>（1）資料收集：首先要確保資料的準確性和完整性。從財務系統、業務部門等各個管道收集整體費用、銷售費用、管理費用、研發費用和財務費用等相關數據，包括費用發生的時間、金額、用途等詳細資訊。我通常都是把各部門、各平台的資料一鍵匯入<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>，統一編輯分析。不論是Excel文件、資料庫，還是財務系統中的數據，都能直接加入BI系統中，非常方便。（2）資料整理：將收集到的資料進行分類、匯總，並依照不同的費用模組進行整理。例如將銷售費用依照銷售人員薪資、市場推廣費用、差旅費等明細分組彙總，方便後續分析。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1432/780;" src="https://media.finebi.com/strapi/finebi_c1ba519272.png" alt="finebi分組匯總" width="1432" height="780"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>分組匯總</figcaption></figure>（3）資料分析：運用前面提到的分析方法，將整理好的資料進行分析。透過FineBI的快速計算功能，計算出去年同期變化率，各項費用比率等指標，繪製費用趨勢圖、堆疊長條圖等圖表，直觀地展示數據變化。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:866/539;" src="https://media.finebi.com/strapi/_9d1e14ab05.png" alt="柱形圖-折線圖" width="866" height="539"></figure>（4）原因探究：當發現資料有異常變化時，深入探討原因。例如發現研發費用突然增加，就與研發部門溝通，看看是因為開展了新的研發項目，還是研發效率降低等原因。這裡也可以藉助<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>的資料解釋功能來輔助分析，幫助你提供想法。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:2088/1092;" src="https://media.finebi.com/strapi/finebi_1879a73853.png" alt="finebi資料解釋" width="2088" height="1092"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>資料解釋</figcaption></figure>（5）提出建議：根據分析結果和原因探究，提出針對性的建議。如果發現銷售費用過高但效果不佳，可以建議優化銷售管道，加強銷售人員培訓等；如果管理費用成長過快，可以建議精簡內部管理流程，降低行政成本等。完成上述步驟，直接一鍵匯出，就可以得到完整的成本分析報告了。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><hr>撰寫成本分析報告的過程，就像是為企業做一次全面的體檢——透過診斷企業的財務狀況，發現成本控制中的問題，提出改進措施，從而幫助企業實現更有效的資源分配和更高的營運效率。

公司成本怎麼分析？手把手教你寫成本分析報告!

你是不是覺得財務的工作就是做帳、報稅、出報表？如果你還停留在這個認知裡，很可能錯過最關鍵的轉型機會－財務BP（業務夥伴型財務）。這個角色既不埋頭算賬，也不被動執行，而是站在業務身後，用數據幫企業「多賺錢、少踩坑」。為什麼企業寧願高薪招募財務BP，也不願擴充傳統財務團隊？為什麼大廠紛紛設立財務BP職？因為傳統的財務核算只能告訴你“錢花到哪裡了”，而財務BP能提前算清“錢該往哪兒花”：從新業務孵化到成本優化，從預算分配到風險管控，他們讓每一分錢投入都物超所值。今天我就從角色定位到能力培養，從日常工作到轉型路徑，帶你看清財務BP——這個「離業務最近的財務崗位」究竟每天在做些什麼？需要哪些硬派能力？<h2>一、什麼是財務BP？與傳統財務有什麼不同？</h2>財務BP（Business Partner）即是業務夥伴型財務，是財務與業務深度融合的橋樑角色，核心目標是推動業務與財務的協同發展。<h3>1.財務BP的角色定位</h3>與傳統財務不同，財務BP不僅需要精通財務報表，更要深入理解業務邏輯，並從財務角度為業務決策提供全方位支援。當業務部門計劃開拓海外市場時，財務BP需要從稅務合規、資金回流、成本計算等角度提供決策支持，而傳統財務可能僅關注帳務處理。<h3>2.與傳統財務的三大區別</h3><figure style="-webkit-text-stroke-width:0px;background-color:rgb(255, 255, 255);color:rgb(25, 27, 31);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Helvetica Neue&quot;, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Microsoft YaHei&quot;, &quot;Source Han Sans SC&quot;, &quot;Noto Sans CJK SC&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, sans-serif;font-size:medium;font-style:normal;font-variant-caps:normal;font-variant-ligatures:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;margin:1.4em 0px;orphans:2;text-align:start;text-decoration-color:initial;text-decoration-style:initial;text-decoration-thickness:initial;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;widows:2;word-spacing:0px;" data-size="normal"><figure class="table" style="width:100%;"><table class="ck-table-resized"><colgroup><col style="width:11.34%;"><col style="width:44.22%;"><col style="width:44.44%;"></colgroup><tbody><tr><td>對比維度</td><td>傳統財務</td><td>財務BP</td></tr><tr><td>視角</td><td>聚焦“過去”，以核算、編制報表等事務性工作為主</td><td>關注“未来”主要負責預算編制、戰略規劃等前瞻性工作</td></tr><tr><td>職能重心</td><td>合規和風險控制</td><td>業務賦能和降本增效，評估業務投入產出比</td></tr><tr><td>溝通對象</td><td>主要與財務內部稅務、核算等模塊對接，工作相對獨立</td><td>與業務、法務、HR、IT 等多部門高頻協作</td></tr></tbody></table></figure></figure><h4>（1）視角不同</h4>傳統財務主要聚焦於“過去”，例如會計、報表等事務性工作，關注的是歷史資料的準確記錄和分析。而財務BP則更關注“未來”，如預算編制、策略規劃等前瞻性工作。傳統會計會精確計算上季的成本，而財務BP會分析下一季的成本優化空間，透過預測和規劃為業務發展提供支援。<h4>（2）職能重心不同</h4>傳統財務的核心職能是合規和風險控制，確保企業的財務活動符合法律法規和內部製度。而財務BP的職能重心則在於業務賦能與降本增效。當業務部門申請一筆市場費用時，傳統財務可能直接拒絕超預算部分，而財務BP會評估投入產出比，提出費用分配建議，幫助業務部門在預算範圍內實現最大的效益。<h4>（3）溝通對像不同</h4>傳統財務主要對接財務內部的各個模組，如稅務、會計等，工作相對獨立。而財務BP則需要與業務、法務、HR、IT等多部門高頻合作。在合約評審過程中，財務BP需同時協調法務條款、業務需求和財務風險，確保合約的合規性與效益性。<h2>二、大廠財務BP的日常工作內容</h2>以前在大廠做財務數據分析，天天跟財務bp打交道，對他們的工作可謂是瞭如指掌了。以下就給大家拆解大廠財務bp的日常工作內容，幫你深入了解這行到底是乾啥的。<h3>1.經營分析</h3>每月財報定稿後，經營分析是財務BP的核心工作之一，透過對收入、成本、商品、人效等多維度資料的深入分析，財務BP需要出俱全面的經營分析報告。做經營分析的過程中，我平時常用財務分析工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>來提效，整合多種不同資料來源，把不同部門、系統的資料都集中到FineBI平台上，做到資料及時同步。以收入模組舉例來說，我在做經營分析時主要關注這兩個面向：（1）收入分析：透過FineBI豐富多樣的視覺化組件，對收入數據進行細緻拆解和視覺化分析，找出影響收入的關鍵因素，明確未達目標的原因，為後續的業務調整提供方向。（2）異常費用分析：透過FineBI的資料預警功能，深入追蹤異常費用項目，分析費用超支的原因，是通路效率下降，還是臨時投放策略調整導致，進而推動業務部門採取針對性措施進行優化。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_1978dd021c.png" alt="FineBI生成的經營分析報告" width="1920" height="1080"><figcaption>FineBI生成的經營分析報告</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>2.業務支撐</h3>財務BP需要深度參與業務活動，從業務的籌備階段就開始介入，為業務的順利開展提供全方位的支援。在新業務孵化過程中，財務BP需要整理資質申請、收入確認規則、退款流程等一系列關鍵環節，制定合理的財務制度與流程。在這個過程中，透過<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>可以對各項業務資料進行視覺化分析，即時了解業務狀況，根據各項指標挖掘潛在客戶。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_23ab35c9ae.png" alt="業務支撐" width="1920" height="1080"></figure><h3>3.預算與降本</h3>預算管理和成本控制是財務BP的重要職責，要在「要花錢」和「省成本」之間找平衡。在預算編制過程中，財務BP需要與業務部門進行充分溝通和博弈，業務部門往往希望爭取更多的資源用於業務拓展，而財務BP則要結合歷史數據和行業趨勢，對各項預算進行科學測算，評估投入產出效益，與業務部門達成合理的預算方案。在成本控制方面，財務BP可以藉助FineBI對成本數據的深入比較分析，識別出費用較高的環節，推動業務部門進行製程改進，實現成本的有效降低。<h3>4.風險閉環</h3>財務BP肩負著識別和防範企業營運風險的重要使命。在稅務風險方面，財務BP將納稅資料以視覺化的形式呈現出來，一眼看出稅負率發展趨勢，避免擠壓企業現金流。同時，對異常科目分析原因，規劃合理的資金回流路徑，確保企業稅務合規。財務BP要關注企業內控流程，及時發現並阻塞內控漏洞，避免因流程不規範引發顧客隱私申訴等問題，保障企業的穩定營運。<figure style="-webkit-text-stroke-width:0px;background-color:rgb(255, 255, 255);color:rgb(25, 27, 31);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Helvetica Neue&quot;, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Microsoft YaHei&quot;, &quot;Source Han Sans SC&quot;, &quot;Noto Sans CJK SC&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, sans-serif;font-size:medium;font-style:normal;font-variant-caps:normal;font-variant-ligatures:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;margin:1.4em 0px;orphans:2;text-align:start;text-decoration-color:initial;text-decoration-style:initial;text-decoration-thickness:initial;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;widows:2;word-spacing:0px;" data-size="normal"><figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_4d7ef5c43e.png" alt="風險閉環" width="1920" height="1080"></figure></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>三、大廠財務BP需要什麼能力？</h2>要成為優秀的大廠財務BP，不僅需要紮實的財務知識，還需要具備多方面的能力，才能應付複雜多變的工作需求。<h3>1.硬技能</h3>（1）財務分析：熟練Excel、FineBI等財務分析工具，能夠搭建動態預算看板，實現財務資料的彈性分析與預測。在一些互聯網大廠，也要求財務BP掌握SQL基礎，以便從資料庫中有效率地提取和處理數據，實現報表的自動化產生。（2）產業洞察：不同產業有不同的業務特徵和財務邏輯，財務BP需要深入了解所在產業的營運模式和成本結構。快消產業的財務BP要熟悉通路分銷成本結構，電商產業的財務BP則要精通GMV與履約成本的關聯分析，從而為業務決策提供更具針對性的建議。<h3>2.軟技能</h3>（1）溝通能力：在推動業務部門優化業務決策、削減低效投入時，財務BP不能單純依靠行政命令，而是要透過詳實的投產比數據和行業案例，以理服人，讓業務部門真正認識到決策調整的必要性和重要性。（2）跨部門協作：與多個部門進行協作是財務BP的日常工作，在溝通交流中，需要運用適當的溝通技巧和業務語言，拉近與業務部門的距離，提高溝通效率，確保各項工作順利推進。<h3>3.抗壓與學習能力</h3>（1）多執行緒處理：大廠財務BP的工作節奏快、任務重，需要同時處理多項工作。上午參加預算會議，中午進行合約評審，下午出差到工廠進行盤點，晚上撰寫分析報告是常見的工作狀態，這就要求財務BP具備強大的抗壓能力和高效的多線程處理能力。（2）快速學習：在科技快速發展的時代，新業務、新模式不斷湧現，財務BP需要具備快速學習的能力。面對Web3、AIGC等新興業務，要在短時間內掌握NFT收入確認規則、AI算力成本分攤邏輯等專業知識，以適應業務發展的需要。<h2>四、總結</h2>財務BP的核心價值在於用財務語言翻譯業務問題，以業務邏輯解決財務難題。隨著企業數位轉型的深入，許多人害怕工作被AI取代。然而，對於財務人來說，持續跨界學習和深度業務理解的能力仍然是不可替代的競爭力。無論是硬技能的財務分析能力，或是軟技能的跨部門協同，最終都指向一個核心命題：財務的價值不再局限於報表，而在於如何用專業能力為業務創造增量。正如一位資深BP所說：「未來最牛的財務人，一定是離業務最近的人。」——因為真正的財務影響力，永遠誕生在一線戰場上。

什麼是財務BP？大廠財務BP的日常工作有哪些？

採購成本難控制？流程效率低？供應商頻繁斷供？問題可能出在缺乏系統性全流程分析。採購是連結供應鏈與生產的關鍵樞紐，直接影響企業利潤與市場反應速度。根據國資委員會調查顯示，採購成本控制對製造業利潤會產生槓桿效應，採購成本每降低1%，企業利潤最高可提升10%。然而，許多企業仍依賴粗放式管理，導致隱性成本增加、交付風險頻傳。這篇文章就係統拆解採購全流程分析的成本控制、效率提升、風險管控價值，結合需求分析、品類管理、供應商分級等8大模組的落地方法，提供可量化的改進路徑，手把手教你你實現供應鏈的精細化管理。<h2>一、為什麼要做採購分析？</h2>採購是供應鏈的核心環節，它直接影響生產成本、庫存週轉和交付能力，但許多企業仍停留在「貨比三家」的粗放階段。在數位化時代，採購分析已從傳統的“成本管控”升級為“戰略賦能”，其核心價值體現在以下三個方面：<h3>1.成本控制</h3>透過價格趨勢和品類支出分析，企業可以辨識隱性成本浪費，並優化議價策略。例如，分析不同品類的採購額佔比，可以發現某些品類的採購成本過高，從而採取針對性的降本措施。<h3>2.效率提升</h3>監控訂單執行、交貨準時率等指標，可縮短採購週期。透過分析訂單審核進度和執行情況，企業可以發現審批流程中的瓶頸，優化訂單處理流程，提高採購效率。<h3>3.風險管控</h3>識別供應商交付風險和價格波動風險，建立預防性管理機制。透過分析供應商的交付準時率和價格波動情況，企業可以提前識別潛在風險，並採取措施降低風險。<h2>二、採購分析包括哪些？</h2>採購分析並非單一環節，而是一套涵蓋供應鏈全鏈路的系統流程。依照業務邏輯，有8大模組需要重點關注：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_ad797934d0.png" alt="採購分析" width="1920" height="1080"></figure><h3>1.需求分析</h3>（1）源頭把控合理性：統計採購需求總數、未核准的採購申請數、已轉尋源及訂單申請總數，並依部門、物料、定價模式分類統計。透過分析發現某部門採購需求遠超其他部門，可以深入探究原因，是否有需求不合理情況。（2）需求動態監控：利用需求分析總覽看板，找出需求計畫量、銷售量、退貨量等指標進行精準需求預測，避免庫存積壓，優化流程後可大幅提升採購準確性。（3）辨識高頻需求物料：高頻需求物料標準化設計，集中採購，降低採購成本。這裡推薦大家試試資料視覺化工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>，透過FineBI的視覺化元件，可以直覺地在儀表板上看到平均交貨天數、顧客滿意度、全通路庫存等關鍵指標。透過設定閾值，系統還能監測異常情況，遇到潛在交付問題可以及時預警。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>2.品類分析</h3>（1）支出結構拆解：對四級品類採購額進行排名，明確各品類支出佔比，針對性優化採購策略。（2）庫存與價格連動：分析物料組庫存週轉率與供應商執行價格趨勢，規避「高庫存+ 高價採購」 風險。（3）複雜度評估：對SKU 數量與供應商集中度進行交叉分析，為品類整合策略提供指引。<h3>3.供應商管理</h3>（1）分類策略落地：對佔比低但採購額高的策略供應商、獨家但高風險的瓶頸供應商等採取差異化評核。例如，對策略供應商重點評量技術創新能力、長期合作穩定性；對瓶頸供應商關注供應穩定性及風險應變能力。（2）分層分級管理：對於C級供應商強制引進備選，提升供應穩定性；對A 級供應商開放技術協同，共同提升產品競爭力。<h3>4.訂單執行</h3>（1）訂單健康度診斷：專注於審核時效，對超過3 天的異常訂單預警；分析訂單金額離散度，識別分割採購風險。（2）執行進度追蹤：比較供應商承諾交期與實際到貨時間，依物料/ 採購員維度產生總裝訂單24h內物料不齊套明細表（&gt;500顯示紅色）。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/825;" src="https://media.finebi.com/strapi/_fffb703420.png" alt="銷售訂單管理" width="1920" height="825"></figure><h3>5.交付監控</h3>（1）準時交付率分解：依交付週期、需求趨勢、產銷協同、需求管理等多維度穿透分析。（2）風險量化模型：透過延遲天數× 物料單價× 影響工序權重計算風險值，優先解決高風險項。<h3>6.財務進度</h3>（1）三單匹配：對訂單、入庫單、發票的匹配率進行監控，避免付款超期或重複支付。（2）價差分析：追蹤合約價、訂單價、發票價的波動，辨識價格風險點，完善採購制度。<h3>7.績效評估</h3>（1）供應商評分卡：從品質（退貨率）、交貨（準時率）、成本（降價配合度）、服務（反應速度）等方面進行加權考核，引進優質供應商，提高產品品質和交付效率，降低風險。（2）考核KPI：考核訂單處理效率、降本貢獻、異常問題解決率等指標，激勵採購員提升工作效率，在採購中積極降本增效。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/kpi_71a81423c3.png" alt="kpi績效評估看板" width="1920" height="1080"></figure><h3>8.價格管理</h3>（1）大宗物料監控：對銅、鋼材等大宗物料的期貨價格與採購價進行連動分析，建立價格彈性採購策略，降低採購成本。（2）價差歸因：計算市場波動、供應商議價能力、採購量等因素對價差的影響權重，加強對市場行情的研究與預判。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>三、採購分析的實用方法</h2>為了及時發現和處理採購過程中的問題，精準定位採購流程中的瓶頸環節，可以透過下面幾個實用的方法，實現供應鏈高效管理。<h3>1.四象限博弈法（Kraljic 矩陣升級版）</h3>（1）縱軸：採購金額佔比（0 - 100%）。（2）橫軸：供應風險指數，透過供應商數量、替代難度、地理集中度等加權計算。（3）行動策略：①策略象限（高金額+ 高風險）：採取共同研發、股權投資等策略。②槓桿象限（高金額+ 低風險）：採用招標壓價、引進第二供應商等方式，降低採購成本。<h3>2.供應商績效雙維度評估</h3>（1）品質維度：批次合格率（權重40%）、品質問題反應速度（30%）、改善措施有效性（30%）。（2）服務構面：交期達成率（50%）、緊急訂單滿足率（30%）、對帳準確率（20%）。（3）策略：運用雷達圖視覺化各構面得分，清楚辨識各地區供應商績效評分，發現供應短板項，及時改善提升顧客滿意度。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:2076/1071;" src="https://media.finebi.com/strapi/_dbfefb340e.jpg" alt="雷達圖" width="2076" height="1071"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>3.定期複盤機制</h3>（1）月快報：總結TOP5 問題供應商、TOP3 成本浪費品類、異常訂單分析等內容，及時發現問題，對問題供應商採取整改措施，減少成本浪費。（2）季度深挖：依季度生產計畫變化，提前調整原物料採購量與採購時間，避免庫存積壓或缺貨。<h2>結語</h2>採購分析的價值，在於將數據轉化為供應鏈的競爭優勢。從需求管控到供應商績效評估，採購全流程分析的本質是透過資料解讀業務，實現成本、效率與風險的三重平衡。透過建立「品類-供應商-訂單」三維分析體系，結合Kraljic矩陣、績效評估、定期複盤等實用方法，採購可從後勤部門升級為利潤中心，協助企業打造高韌性、低風險的透明化供應鏈。

成本難控制？流程效率低？一文搞懂採購分析8大流程

大部分企業算成本時，只盯著「看得見」的生產成本，例如材料費、人工費。但真相是——研發超支了不知道，行銷燒錢沒效果也發現不了，最終導致資源浪費、利潤越做越少。產品全生命週期成本分析，就是幫企業補全視野。它從產品立項開始，到退市結束，把研發、生產、銷售、售後每個環節的成本都攤開來算清楚。比如：研發砸了100萬，到底能換來多少收入？試產階段的次品率超標，拖了多少後腿？賣得最好的產品，售後維修成本是不是太高了？搞明白這些問題，才能把錢花在刀刃上——該砍的低效投入立刻砍，該加碼的高潛力產品果斷加。為此，我總結了多年做成本分析的經驗，從搭建框架、分析指標到落地方法，給大家一步一步講清楚如何做好全生命週期成本分析，為想要上手產品成本分析的朋友提供方向。<h2>一、為什麼要做產品全生命週期成本分析？</h2>核心價值：解決資源分配低效率與成本結構模板化問題傳統成本管理往往只關註生產階段的製造成本，但實際上，企業價值鏈中約80%的成本是由研發、設計等前端環節決定的。如果企業忽略全生命週期視角，將面臨兩大問題：<ul><li>資源分配靠經驗而非數據：依賴主觀判斷來分配研發、生產、銷售等資源，容易導致高潛力產品投入不足，而低效率產品卻長期佔用資金，造成資源浪費。</li><li>成本結構模板化：依固定比例分攤成本，例如將研發費用均攤至所有產品，會掩蓋不同產品線真實的投入產出效率，無法準確反映各產品線的成本效益。</li></ul>而透過全生命週期的成本分析，企業能夠從策略資源分配和動態成本優化兩大維度提升競爭力。具體來說，成本分析的核心價值體現在以下三個方面：<h3>1.資源再分配</h3>識別低效率產品線，釋放資源並投入高投資報酬率（ROI）的領域。<h3>2.動態成本校準</h3>根據產品生命週期階段（研發、試產、成熟、衰退）調整投入策略，確保資源的合理配置。<h3>3.戰略決策支持</h3>透過投產比、邊際成本等指標，判斷產品是否應繼續孵化、擴張或淘汰，為企業的策略決策提供有力依據。<h2>二、產品成本分析思路</h2>那麼該如何將全生命週期成本分析從概念轉化為可落地的行動呢？關鍵在於建構一套涵蓋產品全階段、多維度、強連動的分析架構。<h3>1.建立全生命週期成本追蹤</h3>從產品研發立項到退市的整個過程，完整記錄每個環節的成本投入與產出節點。以下面這張以財務分析工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>搭建的產品全生命週期成本分析看板為例，透過全鏈路投產比追溯，可以實現以下目標：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1696/693;" src="https://media.finebi.com/strapi/1_d3073aef1e.jpg" alt="FineBI搭建的產品全生命週期成本分析看板" width="1696" height="693"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>搭建的產品全生命週期成本分析看板</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div>（1）縱向穿透：從研發、生產到銷售、售後，計算各環節單位成本產出比。例如研發階段涉及內部人力成本、外部技術採購、專利費用等。試產階段包括模具開發、小批量生產成本等。市場階段涵蓋行銷費用、通路費用、售後成本等。（2）橫向比較：依孵化、成長、基石等不同產品種類及研發、試產、成熟等不同階段分類，辨識異常投產比。（3）動態追蹤：監控市佔率、顧客維護成本等長尾指標，預判衰退期產品線的退出時機。<h3>2.連動分析關鍵指標</h3>（1）品種結構：分析不同產品線的所得佔比與成本佔比是否匹配，確保資源分配的合理性。（2）投產比（ROI）：評估投入成本與現金回收週期是否合理，判斷產品線的獲利能力與資金利用效率。（3）回收期：比較不同產品線的資金回籠速度是否有顯著差異，優化資金週轉。<h3>3.定位問題產品線</h3>透過比較以下維度，鎖定問題產品線：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:928/372;" src="https://media.finebi.com/strapi/2_c284ab8a69.jpg" alt="定位問題產品線" width="928" height="372"></figure><h3>4.資源效率四象限分配</h3>根據投產比和成長情況，將產品線分為以下四類，並制定對應的資源分配策略。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:930/429;" src="https://media.finebi.com/strapi/3_6b55644d15.jpg" alt="資源效率四象限分配" width="930" height="429"></figure><h2>三、產品成本分析指標</h2>分析框架的落地需要依托精細化指標體系的支撐。這些指標需滿足兩個特性：一是穿透性，從宏觀產品線穿透到最小事業單位；二是動態性，搭配產品不同階段的特性。以下是根據分析框架匹配的對應產品成本指標：<h3>1.分投入成本：拆解資源消耗結構</h3>（1）研發投入：重視內部與外部研發費用佔比，分析外部技術依賴度是否過高，評估企業的自主創新能力。（2）銷售投入：分析單一客戶獲客成本、活動費用佔比，判斷通路效率是否低於產業平均值，優化行銷策略。（3）生產投入：計算單位產品邊際成本、良品率，評估規模經濟是否顯現，並提升生產效率。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1686/702;" src="https://media.finebi.com/strapi/4_7a07078cda.jpg" alt="分投入成本分析" width="1686" height="702"></figure><h3>2.產品投入明細：穿透到最小業務單元</h3>（1）期間：按月或季度追蹤成本波動，及時發現異常情況並採取措施。（2）產品階段：分別著重研發期、試產期、量產期、退市期的成本投入，依不同階段的特性進行精細化管理。（3）重點產品線：核心產品單獨列示投入明細，若研發費用超支，及時分析原因並調整策略。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1513/730;" src="https://media.finebi.com/strapi/5_9c1d8bb5a6.jpg" alt="產品投入明細" width="1513" height="730"></figure><h3>3.分類型分析：差異化策略驗證</h3>（1）孵化品種：分析投入產出比、實際與目標產出的差異，判斷是否達到預期的技術或市場驗證目標。（2）成長品種：關注邊際成本、市佔率成長，評估是否需要追加資源以加速擴張，提升市場佔有率。（3）基石品種：分析毛利率、市佔率波動，判斷是否進入衰退期，是否需要縮減投入以優化資源配置。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1540/684;" src="https://media.finebi.com/strapi/6_165b6f87aa.jpg" alt="分類型分析" width="1540" height="684"></figure><h3>4.分階段分析：動態成本效率評估</h3>（1）研發階段：計算單產品線研發費用、專利轉換率，評估研發效率與創新能力。（2）試產階段：分析試產成本佔預期收入比重、試產良品率，優化試產流程，降低風險。（3）量產階段：重視單位生產成本、庫存週轉率，提升生產效率與庫存管理水準。（4）下市階段：計算滯銷庫存減損率、售後成本佔比，合理規劃下市策略，減少損失。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1528/751;" src="https://media.finebi.com/strapi/7_83911b9329.jpg" alt="分階段分析" width="1528" height="751"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>四、從數據到行動的落地方法</h2>指標資料本身不會驅動變革，唯有透過規則設計將資料與資源分配機制綁定，才能實現「分析-決策-行動」的閉環。以下跟大家分享幾個實用又有效的落地方法：<h3>1.建立成本分攤規則</h3>（1）放棄均攤法：拋棄傳統的固定比例分攤成本的方法，改為以實際資源消耗分配成本，如研發工時、生產線佔用時長等，確保成本分攤的準確性。（2）使用作業成本法（ABC）：精確歸集間接費用，將間接成本分配到具體的作業或產品上，提升成本會計的精細化水準。<h3>2.設置投產比預警</h3>（1）設定投產比門檻：根據產品類型設定合理的投產比閾值，如孵化期產品ROI≥0.5，成長期≥1.2，為成本控制提供明確的標準。（2）強制評審：對連續3個週期不符合標準的產品啟動強制評審，分析原因並制定改進措施，避免資源的持續浪費。<h3>3.調整資源再分配</h3>（1）模擬資源調整：模擬縮減低效率產品線10%的投入，轉移至高ROI產品，評估對利潤的影響，為資源再分配提供數據支援。（2）結合現金流量壓力測試：進行策略調整時，結合現金流量壓力測試，確保調整不會引發流動性風險，保障企業的財務健康。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>結語</h2>產品全生命週期成本分析，不是算出更精確的成本數字，而是建構一套「資源效率導航系統」。它要求企業跳脫單一部門的視角，在研發、生產、市場的協同中辨識真實成本動因，在動態調整中找出最適投產比。研發提供技術可行性的底層參數，市場回饋客戶需求的動態變化，生產同步產能瓶頸的即時訊號。這種跨職能協作，本質上是對企業資源分配邏輯的重構——從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，從“均攤邏輯”轉向“價值邏輯”。畢竟，在紅海競爭中，成本管控的顆粒度，往往決定企業生存的主動權。

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不管是行銷人員、運營人員還是產品經理，都躲不開“用戶畫像”，但經常聽到大家抱怨，這個詞太大了，根本不知道從哪里下手來進行分析，也不知道需要使用到哪些資料和維度。今天軟妹給大家歸納了一套用戶畫像分析的方法，從用戶畫像的理論到使用自助分析軟體<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">FineBI</a>進行用戶分析實踐，教大家怎麼做好數位行銷中的用戶畫像分析。快點擊下方按鈕，免費試用FineBI工具，和軟妹一同開始此次自助數據分析之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI6.0&gt;&gt;</a></div></div><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_bbec682e82.png" alt="使用FineBI進行用戶畫像分析">使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">FineBI</a>製作的使用者畫像儀表板<h2>一、用戶畫像是什麼？</h2>用戶畫像（User Persona）的概念最早由現代交互設計之父Alan Cooper提出：Persona是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型，用於產品需求挖掘與交互設計。通過調研和問卷去瞭解用戶，根據他們的目標、行為和觀點的差異，將他們區分為不同的類型，然後從每種類型中抽取出典型特徵，賦予名字、照片、人口統計學要素、場景等描述，就形成了一個Persona。Persona就是最早對用戶畫像的定義，隨著時代的發展，用戶畫像早已不再局限於早期的這些維度，但用戶畫像的核心依然是真實用戶的虛擬化表示。在大數據時代，用戶畫像尤其重要。我們通過一些手段，給用戶的習慣、行為、屬性貼上一系列標籤，抽象出一個用戶的全貌，為廣告推薦、內容分發、活動行銷等諸多互聯網業務提供了可能性。它是計算廣告、個性化推薦、智能行銷等大數據技術的基礎，毫不誇張地說，用戶畫像是大數據業務和技術的基石。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1024/577;" src="https://media.finebi.com/strapi/image_dad68df874.png" alt="用戶畫像分析" width="1024" height="577"><figcaption>&nbsp;</figcaption></figure>簡單來說，用戶畫像=給用戶打標籤，就是對用戶的年齡、性別、教育程度、職業、活躍度、忠誠度等指標進行標籤化處理，多個標籤構成對用戶的整體描述。舉個例子來說明，如果你經常在某個網站購買產品，那麼根據你的消費記錄，電商後臺就會給你打上“女性”“價格敏感”“忠實用戶”等標籤，同時還會根據你所購買物品的價格，判斷你的消費能力，甚至是根據你所買物品的適用人群，判斷你的年齡區間段。用戶畫像涉及的範圍很廣，下圖給大家歸納了一下7個可以參考的方面。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1931;" src="https://media.finebi.com/strapi/image_c2d6566c58.png" alt="用戶畫像標籤" width="1920" height="1931"><figcaption>用戶畫像標籤</figcaption></figure><h2>二、使用用戶畫像有什麼用？</h2>做用戶畫像的過程，就是將無法具像化的用戶行為數據轉化成能夠直觀認識的用戶標籤。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_50e63be6a0.png" alt="如何製作用戶畫像">雖然用戶畫像的作用遠不止這些，但大體不離以下幾個方面：1、精准行銷：通過用戶畫像，將用戶群體分割成更細的粒度，利用短信、郵件做精准行銷；2、<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/data-analysis">數據分析</a>：根據用戶的屬性、行為特徵對用戶進行分類後，通過數據分析不同用戶畫像群體的分佈特徵；3、產品應用：用戶標籤是很多數據產品的基礎，諸如個性化推薦系統，CRM基礎搭建等；4、數據挖掘：以用戶畫像為基礎構建推薦系統、搜索引擎、廣告投放系統，提升服務精准度。<h2>三、如何製作用戶畫像？</h2>不少企業做了用戶畫像，可能只是實現了一些靜態標籤，以用戶基本屬性為主。入門級別就是做些用戶問卷調研、電話訪談，進階的就是通過一些後臺埋點，得出男女比例，地區比例這些比較基礎的數據。沒有真正用在實際業務中，對業務產生價值，最終淪為形式主義。所以要讓用戶畫像真的能發揮出作用，一套可實際落地的用戶畫像是必要條件。<h3>1、明確業務方做用戶畫像的目的</h3>這裏先指出大多數人的錯誤思考順序：不是因為有了用戶畫像，從而用畫像去提升業務，而是業務有需求，才需要去建立用戶畫像。舉個例子，內容型社區希望通過上線知識付費模組，將該模式進行商業變現，基於此，我們需要把業務目標和要解決的問題進行梳理，根據要解決的問題去做用戶畫像。只有明白了業務方做用戶畫像的目的，才能在之後選取出更為符合需求的數據標籤。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1049/413;" src="https://media.finebi.com/strapi/image_add965d288.png" alt="明確業務方做用戶畫像的目的" width="1049" height="413"><figcaption>明確業務方做用戶畫像的目的</figcaption></figure><h3>2、對用戶數據進行收集</h3>常見的用戶數據可分為靜態數據和動態數據。由靜態數據標籤搭建出就是2D用戶畫像，例如小明，男，25歲，高雄市；而動態數據標籤+靜態數據標籤，搭建出來的就是3D用戶畫像，例如小明於3.11登入30min，訪問了某頁面4次後，將商品加入購物車，這些就是屬於動態的資訊，是隨著時間不斷變化。靜態數據：展示了用戶最基礎的資訊要素，例如姓名、城市、學歷、註冊時間、註冊方式等。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_e4a2dde522.png" alt="用戶靜態數據">動態數據：展示了用戶不斷變化的行為資訊，打開網頁，加入購物車、購買物品等一樣都是用戶動態的行為數據。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_f988a0bd22.png" alt="用戶動態數據"><h3>3、構建用戶畫像模型</h3>收集到基礎用戶數據之後，我們從用戶的基本概況入手，對用戶的年齡、地域、行業等維度進行分析，將用戶畫像進行建模。&nbsp;①Who（用戶）——哪些用戶對用戶的表示，方便區分用戶，定位用戶資訊&nbsp;②When（時間）——什麼時間發生用戶發生行為的時間跨度和時間點，比如流覽頁面20s，其中點擊按鈕是在5s，返回是在17s，也就是時間跨度20s，發生行為的時間點分別是5s和17s。&nbsp;③Where（地點）——用戶行為觸點用戶接觸產品的觸點，比如網址訪問了哪些分頁，在APP上點了哪些按鈕，刷新了幾次，或者其他交互行為。&nbsp;④What（事件）——觸發的資訊點也就是用戶訪問的內容資訊，比如主要流覽了類別，品牌，描述，生產日期等，這些內容也生成了對應標籤。&nbsp;⑤Action（行動）——用戶具體行為比如電商用戶的添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏等。 用戶畫像的數據模型可以概括為下麵的公式：用戶+時間+行為+接觸點，某用戶因為在什麼時間、地點、做了什麼事，然後打上標籤。不同產品需求不同的標籤組合，不同的標籤組合也就形成了用戶畫像的模型。<h3>4、用戶畫像分析(Persona分析）</h3>構建完模型後，建議使用大數據BI工具對前面產生的用戶畫像進行資料視覺化分析，一般是分析特定群體，比如可以根據用戶價值來細分出核心用戶、評估某一群體的潛在價值空間，以作出針對性的運營等。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">FineBI</a>是一款專為事業部門設計的自助式BI分析軟體。透過點選按鈕與簡單的拖拉操作，即可完成資料處理和視覺化分析。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1027/611;" alt="FineBI的數據分析介面.gif" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_19cf452742.gif" width="1027" height="611"></figure>它支援50多種圖表樣式，基本上涵蓋了市面上所有<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/chart">從基礎類到高階類的圖表</a>，並且還具有優秀的動態效果和強大的交互體驗。在使用時能夠根據需求設定各類特性，並且在行動端、LED大屏也能自我調整展示。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_9214693840.png" alt="使用FineBI進行資料視覺化分析">如圖就是使用FineBI搭建的用戶畫像面板，使用圓餅圖、折線圖、長條圖等多款圖表展現了使用者的年齡、性別、地區分佈的信息。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1541;" src="https://media.finebi.com/strapi/image_548e9865ab.png" alt="使用FineBI搭建的用戶畫像面板" width="1920" height="1541"><figcaption>使用FineBI搭建的用戶畫像面板</figcaption></figure>使用FineBI還可以輕鬆搭建各種經典的數據分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/basket-analysis">購物籃分析模型</a>等等，幫助業務洞察。如圖在FineBI上搭建的RFM客戶價值分析，這也是用戶畫像分析中可以使用的一個分析維度。具體分析方法可以查閱文章：<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/rfm-analysis">如何快速進行RFM模型分析？</a><figure class="image"><img style="aspect-ratio:1264/1092;" src="https://media.finebi.com/strapi/image_f86ca05529.png" alt="在FineBI上搭建的RFM客戶價值分析" width="1264" height="1092"><figcaption>在FineBI上搭建的RFM客戶價值分析</figcaption></figure>FineBI提供包括製造業、醫藥、零售、金融等不同行業的業務主題分析場景，數百張模板即拿即用，讓相關管理人員能夠輕鬆掌握業務動態。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_b1978d2c51.png" alt="使用FineBI搭建的視覺化儀表板"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>能將業務人員從資料處理和可視化的泥潭中解放出來，把更多精力投放到資料分析與資料管理和業務溝通上。立即點擊下方圖片，體驗一下強大的大數據分析軟件FineBI吧！相信無論您是新手還是專業分析師，FineBI都將成為您數據分析之路的得力助手！<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI"><img src="https://media.finebi.com/strapi/9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg" alt="免費試用FineBI" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_9adfc5e6_2140_4175_83d9_2df9d8c6e59d_534890bb09.jpg 1000w," sizes="100vw"></a>

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有數據表明，進行深度經營分析的企業，成本平均降低15%-20%，銷售額平均成長10%-15% 。做好經營分析，企業便能降本增效，在競爭中搶佔先機，接下來，帶大家一起了解製造業經營分析的門道。<h2>一、經營分析是什麼</h2>製造業經營分析，是運用科學的分析方法，對企業生產經營過程中的各類資料進行蒐集、整理、剖析，以便全面了解企業的營運狀況，為企業管理階層提供決策依據的管理活動。它並非簡單的資料羅列，而是透過對資料的深度挖掘，找出資料背後隱藏的規律與問題，進而推動企業實現永續發展。以一家汽車零件製造企業為例，經營分析並非僅僅統計每月的產品銷售和銷售額，而是要深入探究：哪些零件銷量增長迅速，背後是因為汽車市場新車型的推出，還是消費者需求發生了變化？哪些區域的銷售業績不佳，是因為競爭對手的擠壓，還是自身的銷售管道有問題？透過這些問題的分析，企業才能有的放矢地制定經營策略。<h2>二、經營分析的對象</h2><h3>（一）銷售數據</h3>銷售資料是企業經營狀況的直覺反映。不僅要專注於總銷售額、銷售量的變化，還要對銷售資料進行多維度分析。從產品類別來看，分析不同類型產品的銷售佔比和成長趨勢，以確定企業的核心產品和潛力產品。從銷售區域來看，了解不同地區的銷售差異，判斷市場潛力和市場飽和度，以便合理分配銷售資源。從客戶群來看，分析不同客戶類型的購買行為和偏好，為精準行銷提供依據。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1671/978;" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_abe318650c.jpg" alt="FineBI製作的各地區銷售額佔比儀表板" width="1671" height="978"><figcaption>FineBI製作的各地區銷售額佔比儀表板</figcaption></figure><h3>（二）生產數據</h3>生產環節是製造業企業的核心，生產數據的分析至關重要。要注意生產計畫的完成情況，分析實際產量與計畫產量的差異及原因，是原料供應不足，還是設備故障導致生產停滯。也要分析生產效率，如人均產量、設備利用率等指標，找出影響生產效率的瓶頸環節。此外，產品品質數據的分析也不容忽視，透過統計產品合格率、次品率等，找出品質問題的根源，採取相應的改善措施。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1920/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_7cb0f5b17b.png" alt="finebi製作的生產監控面板" width="1920" height="1080"><figcaption>FineBI製作的生產監控看板</figcaption></figure><h3>（三）成本數據</h3>成本控制是企業獲利的關鍵。成本資料的分析要涵蓋原料採購成本、生產成本、銷售成本、管理成本等各個面向。在原物料採購成本方面，分析不同供應商的價格差異，評估採購管道的合理性。在生產成本方面，分析各項成本的組成與變動趨勢，找出成本控制的關鍵點。在銷售成本和管理成本方面，評估各項費用的支出效益，優化費用結構。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1013/502;" src="https://media.finebi.com/strapi/_5a185cb039.jpg" alt="FineBI製作的成本分析面板" width="1013" height="502"><figcaption>FineBI製作的生產監控看板</figcaption></figure> 在企業日常營運中，資料分散在多個系統，格式不一致、錯誤值多，整理起來耗時費力，也容易影響後續分析。推薦我平常最常用的資料視覺化工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>，能夠解開這些問題。它支援連接多種資料來源，一鍵擷取分散數據，還能透過簡單配置清洗數據，修正錯誤值、處理缺失數據，依業務需求轉換資料整合，為後續資料分析工作節省大量時間。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><h2>三、經營分析的重點指標</h2>對製造業企業來說，透過分析一系列重點指標，能夠清楚掌握自身的經營狀況，為後續的策略決策築牢根基。這些關鍵指標，從獲利能力、營運效率、客戶維度、資產利用等多個維度，全方位反映企業的營運成效。<h3>（一）獲利能力指標</h3>毛利率：毛利率的計算公式為（銷售收入- 銷售成本）/ 銷售收入×100%，它直觀反映了產品或服務的基本獲利能力。舉例來說，某專用設備製造企業，在分析一款核心產品的毛利率時，發現該產品的毛利率出現下滑。經過深入調查，原來是原物料價格上漲，且生產環節有浪費現象。企業一方面與供應商協商價格，另一方面優化生產流程，有效遏止了毛利率的下滑趨勢。淨利率：淨利率，即淨利/ 銷售收入×100%，此指標考慮的是企業的最終獲利水平，綜合反映企業經營管理的效益。例如，某消費電子製造企業在拓展新市場時，投入大量行銷費用，雖然銷售額大幅成長，但淨利率並未同步提升。經過分析，企業發現部分行銷活動的投入產出比過低，隨後調整了行銷策略，提升了淨利率。<h3>（二）營運效率指標</h3>庫存週轉率：庫存週轉率為銷售成本/ 平均庫存餘額，是衡量庫存管理效率的重要指標。庫存週轉率越高，代表庫存週轉速度越快，資金佔用成本越低。某汽車零件製造企業借助資訊化管理系統，即時監控庫存動態，根據銷售和生產計畫精準調整採購和生產節奏，顯著提高了庫存週轉率，降低了庫存成本。生產效率：生產效率通常以實際產量/ 標準產量×100% 來計算，用於評估生產環節的效率，幫助企業發現影響效率的瓶頸因素。如某服裝製造企業引入先進的生產設備和流水線作業模式後，生產效率大幅提升，在同等時間內，實際產量遠超標準產量，有效降低了單位生產成本。<h3>（三）客戶維度指標</h3>客戶滿意度：客戶滿意度透過客戶滿意度/ 客戶總數量×100% 計算得出，是衡量產品和服務品質的關鍵指標，直接關係到企業的市場競爭力和長期發展。某機械製造企業透過定期進行客戶滿意度調查，收集客戶對產品性能、售後服務等方面的回饋，針對客戶提出的問題及時改進，客戶滿意度得到顯著提升，進而促進了產品銷售的成長。客戶留存率：客戶留存率的計算公式為（期末客戶數- 本期新增客戶數）/ 期初客戶數×100%，它反映了企業維護客戶關係的能力。顧客留存率越高，表示顧客對企業的忠誠度越高。某家電製造企業透過建立完善的客戶服務體系，為老客戶提供專屬優惠和加值服務，有效提高了客戶留存率，穩定了客戶群。<h3>（四）資產利用指標</h3>資產回報率（ROA）：資產回報率（ROA）= 淨利潤/ 平均資產總額×100%，該指標展示了企業運用全部資產獲取利潤的能力，可用於評估資產運營的效率和效益。某金屬加工企業對部分閒置資產進行了清理和盤活，優化了資產結構，提高了資產回報率。固定資產週轉率：固定資產週轉率為銷售收入/ 平均固定資產淨值，用於衡量固定資產的利用效率。週轉率越高，表示固定資產的利用越充分。某家具製造企業透過合理規劃生產佈局，提高設備的使用率和運作時間，大幅提升了固定資產週轉率，並增強了企業的獲利能力。這些指標從多個維度反映企業的經營狀況，透過對它們的分析，能幫助企業全面了解自身的優勢與不足，為制定科學合理的經營策略提供有力依據。<h2>四、經營分析的獨特視角與方法</h2><h3>（一）引進產業對標分析</h3>將企業的經營數據與同行業優秀企業進行比較分析，找出企業在經營管理上的差距與優勢。透過學習借鏡同行業優秀企業的成功經驗，制定適合自身發展的經營策略。橫向來說，企業在與同行業標竿企業進行對比分析時，如果自身的生產效率和產品質量均低於行業平均水平，該企業的組織團隊應到標桿企業學習先進的生產管理經驗，引進先進的生產設備和質量管理體系，經過一段時間的努力，企業的生產效率和產品質量得到了顯著提升。<h3>（二）運用大數據分析技術</h3>隨著資訊科技的發展，大數據分析技術在製造業經營分析的應用越來越廣泛。透過收集和分析大量的生產、銷售、市場等數據，挖掘數據背後的潛在價值，為企業決策提供更精準的支援。企業可以利用大數據分析技術，對消費者的購買行為、偏好、評價等數據進行分析，精準定位目標客戶群，研發出符合市場需求的新產品，並取得了良好的市場反應。上文提到的大數據分析平台<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>，能一站式連接各類數據源，輕鬆採集如生產系統數據，銷售財務數據等。透過FineBI的視覺化功能，無需複雜程式碼，透過簡單拖曳，就可以計算並直觀呈現毛利率、庫存週轉率等關鍵指標。此外，FineBI 的即時數據更新與靈活鑽取功能，為企業決策提供及時、深入的數據支持，協助管理階層掌握市場動態，同時優化經營策略。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1027/611;" alt="FineBI的數據分析介面.gif" src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_3021a58f19.gif" width="1027" height="611"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/zh-tw/trial-FineBI" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><hr>製造業經營分析是一項系統而複雜的工作，它貫穿企業生產經營的各個環節。透過深入進行經營分析，企業能夠更好地掌握市場動態，優化資源配置，提升經營效益。

經營分析怎麼做？一文講清經營分析的重點！

零售業

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醫療行業

物流倉儲業

金融保險行業

數據分析模型

杜邦分析法（Dupont Analysis）是一種分析企業財務狀況的商業模式，在1920年代杜邦企業首先開始採用，目前在現代企業的財務管理中被廣泛運用。杜邦分析法利用幾種主要的財務比率之間的關係來綜合地分析企業的財務狀況，用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平。其基本思想是將企業凈資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，深入比較企業經營業績。今天這篇文章就來詳細介紹什麼是杜邦分析？杜邦分析的這麼多指標需要怎麼看？如何使用<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-tw">大數據自主分析軟體FineBI</a>快速進行杜邦分析？點擊下方按鈕免費試用FineBI工具，和軟妹一同開始此次自助數據分析之旅吧~<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h2>一、杜邦分析法（Dupont Analysis）是什麼？</h2>杜邦分析（Dupont Analysis）實際上是針對企業淨資產收益率（Return on Equity，一般簡稱為ROE）的分析，由於企業淨資產收益率是衡量一個企業經營情況的重要數據，為了更加深刻地評估出淨資產收益率成長和衰退的原因，可以通過杜邦分析來洞察每個指標對淨資產收益率的影響，去看到底是資產周轉率、銷售淨利潤率、權益乘數中哪一個指標的變化。<h3>杜邦方程式</h3>具體的公式如下圖所示：淨資産收益率=銷售淨利潤率*資產周轉率*權益乘數。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_34b26d6b6c.png" alt="杜邦分析法是什麼" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_34b26d6b6c.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_34b26d6b6c.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_34b26d6b6c.png 750w," sizes="100vw">1、銷售淨利潤率銷售淨利潤率=凈利潤/銷售收入，表明企業的盈利能力。如果銷售淨利潤率是10%，那麼說明企業每銷售100元的商品，可以獲得淨利潤10元。2、資產周轉率資產週轉率=銷售收入/總資產，表明企業的營運能力。如果資產周轉率是10%，那麼說明企業每投入100元的資產，可以產生10元的銷售收入。3、權益乘數權益乘數=總資產/股東權益=1/(1-資產負債率)，表明企業的資本結構。如果權益乘數為2，代表股東每投入1元，企業能使用3元的資金。<h2>二、杜邦分析（Dupont Analysis）怎麼看？</h2>一般來說，企業經營的目標，就是提高企業淨資產收益率（ROE），這也是投資人會特別關注的指標。但是，這個指標真的就是越高越好嗎？通過杜邦分析法，可以一一拆解組成淨資產收益率的各項指標的情況，從而才能知道目前企業經營的現狀，並有所針對地進行改善。<ul><li>銷售淨利潤率=凈利潤/銷售收入，說明可以透過管理成本費用、提高終端售價，讓淨利率提升。對應的的部門是成本控管相關部門。</li><li>資產週轉率=銷售收入/總資產，說明需要提升單位資產周轉效率，讓同樣的資產投入能創造更高的營收。對應的的部門是業務相關部門。</li><li>權益乘數=總資產/股東權益，意思是運用財務槓桿。對應的部門是財務相關部門。</li></ul><h2>三、如何快速製作杜邦分析圖（Dupont Analysis）？</h2>想要實現有效的杜邦分析，最好的辦法就是將<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/data-visualization">資料視覺化</a>。比起密密麻麻的表格，視覺化圖表能夠一目了然地讓人了解淨資產收益率、資產周轉率、權益乘數等關鍵指標和其組成，來進行評估與分析。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_30e17fdfbe.png" alt="杜邦分析圖" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_30e17fdfbe.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_30e17fdfbe.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_30e17fdfbe.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_30e17fdfbe.png 1000w," sizes="100vw">在這裏推薦大家一款自助式資料分析BI工具FineBI。它能夠讓用戶通過流程化自動地實現資料準備-&gt;資料處理-&gt;資料視覺化-&gt;構建故事性<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/dashboard">儀表板</a>，進而通過資料分析來評估業務現狀、發掘業務問題以指導決策。作為一款自助式的資料分析軟體，FineBI的特點就是操作簡單上手快，即使是不懂SQL不懂代碼的業務人員，透過拖拉拽式的操作，也能完成資料處理，出視覺化圖表和資料分析報告。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:2484/1080;" src="https://media.finebi.com/strapi/_e075346719.gif" alt="數據視覺化.gif" width="2484" height="1080"></figure>接下來我們就直接開始進行完成杜邦分析圖的實操教程，不需要寫代碼，非常便捷！現在就點擊下方按鈕，讓我們一同開啟今天的學習之旅吧！如需杜邦分析模板，可以前往<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-1256.html">幫助文檔</a>下載免費模板，接入你自己的資料源，即可直接使用。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>1、資料清洗與準備</h3>首先，將資料導入FineBI並進行資料清洗，整理出所需要的數據。FineBI能夠從各種數據源中抓取數據進行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等資料庫，還支持SAP BW、HANA、Essbase等多維資料庫。FineBI還支持導入Excel資料，支持從R語言腳本導入資料。所以基本能對接各類資料源，打通並整合。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_3211b0aabf.png" alt="使用FineBI進行資料連接">如果所需資料在多張表格中，在FineBI的自助資料集中，將所需要的資料合併即可，非常便利。<blockquote>如圖在處理好的「利潤資料分析」表，選擇除了「科目ID」和「科目名稱」外的字段。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_15_eb354ac595.png" alt="使用FineBI清洗資料" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_15_eb354ac595.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_15_eb354ac595.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_15_eb354ac595.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_15_eb354ac595.png 1000w," sizes="100vw"><img src="">新增「上下合并」步驟，選擇新建的「資産負債資料」自助資料集，點擊「确定」。</blockquote><h3>2、計算銷售淨利潤率</h3>因為淨資産收益率的公式為：淨資産收益率=銷售淨利潤率*資産周轉率*權益乘數。那麼接下來我們就分別把銷售淨利潤率、資産周轉率、權益乘數這三個指標計算出來。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>的資料加工中包含了很多處理功能，比如過濾、分組匯總、排序、合併、聚合等等。接下來我們就增加過濾條件，將不適用的資料篩選出去。<blockquote>選擇當前金額指標，點選下拉，選擇「複製」，命名為「淨利潤」並選擇「明細過濾」。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_33e65e7806.png" alt="使用FineBI進行明細過濾">選擇明細過濾條件為「最終科目名稱」屬於「淨利潤」，點選「確定」。這樣我們就輕鬆地篩選出了所需要的淨利潤值。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_16_ae8d72e6ed.png" alt="使用FineBI進行明細過濾" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_16_ae8d72e6ed.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_16_ae8d72e6ed.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_16_ae8d72e6ed.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_16_ae8d72e6ed.png 1000w," sizes="100vw">使用上述的過濾組件再把「銷售收入」這個指標篩出來。銷售淨利潤率的公式為：銷售淨利潤=淨利潤／銷售收入。新增「計算欄位」，命名為「銷售淨利潤率」，輸入公式：SUM_AGG(淨利潤)/SUM_AGG(銷售收入)，點選「確定」，就得到「銷售淨利潤率」了。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_18_b49ee4b081.png" alt="在FineBI內新增計算欄位" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_18_b49ee4b081.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_18_b49ee4b081.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_18_b49ee4b081.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_18_b49ee4b081.png 1000w," sizes="100vw"></blockquote><h3>3、計算資產周轉率</h3><blockquote>接下來，再來計算資產周轉率。按上面的辦法通過過濾組件得到想要的「銷售收入」和「總資產」之後，在<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>中利用公式一下子就能得到「資產周轉率」。新增計算欄位，命名並輸入公式：SUM_AGG(銷售收入)/SUM_AGG(總資產)，點選「確定」即可。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_d4e7150dcf.png" alt="使用FineBI計算資產周轉率"></blockquote>&nbsp;<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div><h3>4、計算權益乘數</h3>先計算出「資產負債率」。<blockquote>按上面的辦法通過過濾組件得到想要的「總負債」和「總資產」兩個指標，通過公式得到「資產負債率」。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_19_cd9cbed7e9.png" alt="使用FineBI計算權益乘數" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_19_cd9cbed7e9.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_19_cd9cbed7e9.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_19_cd9cbed7e9.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_19_cd9cbed7e9.png 1000w," sizes="100vw">然後，新增計算欄位，命名並輸入公式：1/(1-資產負債率)，點選「確定」即可得到「權益乘數」。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ab24e4f080.png" alt="在FineBI內新增權益乘數欄"></blockquote><h3>5、計算淨資產收益率</h3>淨資産收益率的公式為：淨資産收益率=銷售淨利潤率*資産周轉率*權益乘數。<blockquote>在<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>中添加計算字段，命名並輸入公式：銷售淨利潤率*資産周轉率*權益乘數，點擊「确定」即可。<img src="https://media.finebi.com/strapi/3199993965_49c7ddd85a.png" alt="使用FineBI計算淨資產收益率" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_3199993965_49c7ddd85a.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_3199993965_49c7ddd85a.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_3199993965_49c7ddd85a.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_3199993965_49c7ddd85a.png 1000w," sizes="100vw"></blockquote><h3>6、創建指標卡</h3><blockquote>選擇「指标卡」，将「資産淨收益率」拖入文本框，并設置格式，如下圖所示。其他指標也如法炮製即可。<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_20_96760a6de0.png" alt="使用FineBI創建指標卡" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_20_96760a6de0.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_20_96760a6de0.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_20_96760a6de0.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_20_96760a6de0.png 1000w," sizes="100vw"></blockquote>之後，一張清晰的杜邦分析圖儀表板就完成了！（更詳細的步驟可以參考<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-1138.html">FineBI教學文檔</a>）<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_30e17fdfbe.png" alt="使用FineBI製作的杜邦分析圖" srcset="https://media.finebi.com/strapi/thumbnail_image_30e17fdfbe.png 245w,https://media.finebi.com/strapi/small_image_30e17fdfbe.png 500w,https://media.finebi.com/strapi/medium_image_30e17fdfbe.png 750w,https://media.finebi.com/strapi/large_image_30e17fdfbe.png 1000w," sizes="100vw">如需杜邦分析模板，可以前往<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://help.fanruan.com/finebi-tw/doc-view-1256.html">幫助文檔</a>下載免費模板，接入你自己的資料源，即可直接使用。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/zh-TW/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">免費試用FineBI&gt;&gt;</a></div></div>

一文教會你杜邦分析法（Dupont Analysis）是什麼？怎麼快速製作杜邦分析圖？建議收藏！

深度決議商業模式：從商業模型到商業模式圖

掌握二八法則！手把手教你用ABC分析！

在資料爆炸的時代，企業經營分析面臨前所未有的挑戰：大量資訊怎麼篩選？有限資源如何分配？核心問題如何發現？而能否快速辨識關鍵矛盾並制定精準策略，直接決定了企業的競爭效率。帕累托分析模型以經典的「二八法則」為底層邏輯，透過科學的資料排序與累積分析，幫助企業從複雜的資訊中提煉出貢獻80%結果的20%關鍵因素，成為破解這些難題的高效神器。今天，我就從模型原理、核心優勢、實務指南到模型連結四個維度，手把手教大家提煉決策關鍵點，實現資源效能最大化。<h2>一、什麼是帕累托模型？</h2>帕累托分析模型源自於義大利經濟學家維爾弗雷多·帕累托提出的“二八法則”，即80%的結果往往由20%的關鍵因素驅動。這個原則在企業經營中廣泛存在：少數客戶可能貢獻了大部分營收，少數產品可能佔據了大部4分利潤，少數流程可能引發了大部分問題。帕累托分析模型透過資料排序和累積百分比計算，能夠快速辨識出對企業績效影響最大的關鍵要素，進而幫助企業將有限資源精準投放到能產生最大效益的領域。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1000/475;" src="https://media.finebi.com/strapi/1_b6c14af85f.png" alt="帕累托分析模型" width="1000" height="475"></figure><h2>二、為什麼帕累托模型能讓經營分析更有效率？</h2>與傳統的<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW/blog/activity-based-classification">ABC分類法</a>相比，帕累托分析模型有許多優點。傳統ABC分類通常依據單一維度進行排序，而帕累托分析強調動態劃分，能夠自動計算出臨界點，並結合多維度資料進行交叉驗證，從而更精準地識別關鍵因素，適用於複雜多變的經營場景。以下是帕累托分析的四個重要優點：<h3>1.精準確定核心矛盾</h3>在傳統分析方法中，許多人容易陷入“平均主義陷阱”，對所有數據一視同仁，難以快速定位關鍵問題。而帕累托模型能夠穿透資料表象，直接辨識出貢獻80%營收的20%客戶，或導致80%壞帳的少數高風險帳款，進而幫助企業快速聚焦核心矛盾，避免在無關緊要的細節上浪費時間和資源。<h3>2.動態最佳化決策</h3>企業經營環境是動態變化的，關鍵因素也會跟著改變。帕累托模型透過持續監控關鍵因素的變化，如客戶信用評級、產品貢獻度等，能夠為企業提供動態的決策支持，而非依賴一次性分析結論。企業可以根據即時數據調整策略，確保資源始終投入最有效的領域。<h3>3.量化資源分配優先級</h3>財務部門通常面臨人力和預算的雙重約束，資源分配的效率至關重要。帕累托模型能夠快速鎖定高價值客戶、高成本專案或高風險帳款，幫助企業明確資源分配的優先級，進而實現資源的高效利用。透過這種方式，企業可以在有限的資源下，最大化地提升經營效益。<h3>4.提前風險預警</h3>透過持續追蹤關鍵因子，如頭部逾期客戶、高頻費用異常項，帕累託模型能夠事先識別潛在營運風險，將風險預警前置化。這樣企業能夠在問題尚未惡化前採取措施，降低損失，增強經營的穩定性和永續性。<h2>三、工具推薦與實操方法</h2>想要運用帕累托模型實現高效率的經營分析，選擇合適的工具至關重要。這裡推薦專業的數據視覺化工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>，它是一款功能強大的數據分析和視覺化工具，能夠幫助店鋪輕鬆處理和分析大量數據。 FineBI的操作簡單直觀，不需要技術背景也能輕鬆上手。以下為大家示範如何用FineBI進行帕累托分析：<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1556/1381;" src="https://media.finebi.com/strapi/_4955c8926f.png" alt="FineBI製作的帕累托分析" width="1556" height="1381"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的帕累托分析</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>1. 資料導入與準備</h3>將銷售記錄、商品資訊、門市資訊等相關資料整理成CSV、Excel 等格式的規範表格。開啟FineBI，透過「資料準備」模組，將整理好的資料匯入FineBI的資料倉儲。可依資料狀況清洗，進行移除重複值、處理缺失值、日期格式轉換等操作。<h3>2. 建構基礎指標元件</h3>在FineBI中建立元件，新增「地區銷售額」「商品總毛利」「總商品毛利率」等指標元件。透過新增計算欄位功能，利用公式計算這些指標。 「地區銷售額」透過對各地區銷售記錄中的金額求和得到；「商品總毛利」根據銷售金額與成本金額差值求和計算；「總商品毛利率」 = 商品總毛利/ 商品總銷售額。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1912/1887;" src="https://media.finebi.com/strapi/1222_3bd8f83667.png" alt="建構基礎指標元件" width="1912" height="1887"></figure><h3>3. 進行帕累托分析</h3>新建分析主題，新增「商品品類銷售帕累托分析」組件。將「品類描述」欄位拖曳到橫軸，「銷售額」拖曳到縱軸。利用FineBI的排序功能，依銷售額對品類進行降序排列。新增計算欄位計算累計銷售額，公式為：累計銷售額= SUM(銷售額)[{&lt;品類描述:ORDERBY(SUM(銷售額),'desc')&gt;}]。再加入計算欄位計算累計銷售額佔比，公式為：累計銷售額佔比= 累計銷售額/ 總銷售額。依累計銷售額佔比劃分A、B、C類：一般累計佔70% - 80%的類別為A類，70% - 90%為B類，90% - 100%為C類。可透過新增篩選器或條件格式，標識出不同類別。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1909/944;" src="https://media.finebi.com/strapi/3_b56ec5f47a.png" alt="進行帕累托分析" width="1909" height="944"></figure><h3>4. 視覺化呈現與結論分析</h3>利用FineBI豐富的圖表樣式進行長條圖、折線圖組合展示，了解品類及品牌的銷售及累計佔比，調整圖表顏色、字體、佈局等，更加美觀清晰。根據分析結果得出結論，明確哪些品類或品牌是銷售主力（A類），哪些貢獻較低（C類）。對於A類商品，可以加大資源投入、優化陳列等；對於C類商品，考慮優化庫存、調整行銷策略或淘汰等。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1041/175;" src="https://media.finebi.com/strapi/5_de1301b9e6.png" alt="帕累托結論分析" width="1041" height="175"></figure>上面的帕累托分析看板是藉助數據分析工具<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>來完成的，它可以一鍵導入不同數據庫，透過分組匯總、合併去重等功能完成資料清洗，再用簡單的拖拉等操作，即使是非專業的朋友也能幾分鐘就能把經營分析模板製作出來，再以可視化看板的形式展示。<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>四、經營分析中的五大互補模型</h2>除了帕累托模型，在實際商業分析情境中，我們也可以結合其他模型進一步提升分析的深度與廣度。以下推薦其它五種常用的經營分析模型：<h3>1. RFM模型</h3>RFM模型透過分析客戶的近期購買行為（Recency）、購買頻率（Frequency）和購買金額（Monetary）三個維度，將客戶分層。與帕累托模型結合，可以進一步精進高價值客戶的營運策略，精準定位最具潛力的客戶群，提升顧客價值。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1564/1714;" src="https://media.finebi.com/strapi/rfm_0285533277.png" alt="FineBI製作的RFM模型" width="1564" height="1714"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的RFM模型</figcaption></figure><h3>2.波士頓矩陣</h3>波士頓矩陣是一種用於產品線組合分析的工具，透過評估產品的市場成長率和相對市場份額，將產品分為明星產品、現金牛產品、問題產品和瘦狗產品四個像限。與帕累托模型結合，可以幫助企業辨識關鍵產品，優化資源配置，提升產品組合的獲利能力。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:622/451;" src="https://media.finebi.com/strapi/_9dabf6bbfc.png" alt="FineBI製作的波士頓矩陣" width="622" height="451"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的波士頓矩陣</figcaption></figure><h3>3.本量利模型</h3>本量利模型用於分析企業在不同銷售量下的成本、利潤關係，透過計算損益平衡點和邊際貢獻，幫助企業理解產品或服務的獲利能力和成本結構。結合帕累托模型，企業可以辨識出對利潤貢獻最大的關鍵產品或服務，同時優化成本結構，提升整體獲利能力。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:2160/1476;" src="https://media.finebi.com/strapi/_2fd735dd30.png" alt="FineBI製作的本量利分析" width="2160" height="1476"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的本量利分析</figcaption></figure><h3>4.杜邦分析法</h3>杜邦分析法透過拆解淨資產收益率（ROE）的驅動因素，如資產週轉率、利潤率和財務槓桿，幫助企業深入理解財務指標之間的關係。與帕累托模型結合，可以進一步定位影響ROE的核心財務指標，例如應收帳款週轉率、存貨週轉率等。透過優化這些關鍵指標，企業可以有效提升整體財務績效。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:982/426;" src="https://media.finebi.com/strapi/_85c4e05086.png" alt="FineBI製作的杜邦分析" width="982" height="426"><figcaption><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>製作的杜邦分析</figcaption></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>5.蒙特卡羅模擬</h3>蒙特卡羅模擬是一種基於隨機抽樣的機率分析方法，透過模擬大量可能的場景，預測未來趨勢和風險。與帕累托模型結合，可以對關鍵因素的變化進行機率化評估，為企業提供更全面的動態調整策略。例如，透過蒙特卡羅模擬預測應收帳款回收機率，企業可以事先制定風險因應措施，降低壞帳損失。<hr>帕累托分析模型的核心價值，不僅在於透過「二八法則」辨識出關鍵矛盾，更在於為企業建立了一種動態優化的決策思維：從平均主義轉向精準聚焦，從靜態結論轉向持續迭代。它不只是一套資料分析方法，更是一種資源效率最大化的管理思維。然而，企業經營是一項系統性工程，單一模型難以涵蓋所有場景。透過結合RFM客戶分層、波士頓矩陣等互補模型，企業得以建構多維分析體系，進一步深化洞察廣度與深度。建議依實際情況及分析目標，以帕累托模型為起點，靈活運用多種分析模型，建構全面、有效率的經營分析體系，為企業競爭力提供更堅實的決策支援。

帕累托模型：如何用20%成本贏得80%經營收益?

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<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1200/675;" src="https://media.finebi.com/strapi/01_a47db1e0b0.webp" alt="數據分析師職涯全指南" width="1200" height="675"><figcaption>Image Source: <a target="_blank" rel="nofollow">unsplash</a></figcaption></figure>在現代職場中，數據分析師扮演著不可或缺的角色。你需要透過數據洞察，幫助企業做出更明智的決策。這不僅需要你具備技術能力，還需要熟悉業務邏輯，才能排除無效的嘗試並提升分析效率。成功的數據分析師通常掌握多種技能與工具。例如，數據視覺化工具如FineReport和FineBI能幫助你將複雜的數據轉化為易於理解的圖表。同時，良好的溝通能力與PPT製作技巧也能讓你的分析結果更具說服力。這些硬技能與軟技能的結合，正是數據分析師職涯規劃的關鍵。<h2>01 數據分析師必備技能詳解</h2><h3>一、基礎技能</h3><h4>Excel與PPT的應用</h4>作為數據分析師，你需要熟練掌握Excel與PPT。Excel是進行數據整理與分析的基礎工具，能幫助你快速完成數據篩選、透視表分析以及公式運算。PPT則是展示分析結果的重要工具。你可以透過簡潔的圖表與條理清晰的文字，讓觀眾快速理解你的分析結論。這些技能不僅提升你的工作效率，也讓你的數據分析更具說服力。<h4>數據清理與整理的基本能力</h4>數據清理是數據分析的第一步。你需要具備處理缺失值、重複數據以及異常值的能力，確保數據的準確性與一致性。整理數據時，將原始數據轉化為結構化的格式，能讓後續分析更高效。這些基本能力是數據分析師的核心技能，直接影響分析結果的質量。<h3>二、專業技能-數據分析工具的選擇與應用</h3><h4>Python與R的數據分析應用</h4>Python與R是數據分析中不可或缺的專業工具。Python擅長處理大規模數據，並能結合機器學習模型進行預測分析。R則在統計分析與數據建模方面表現出色，特別適合進行高精度的數據分析。你可以利用Python的Pandas庫進行數據清理，或使用R的ggplot2進行數據視覺化。這些工具能幫助你快速完成複雜的分析任務，提升專業能力。<h4>FineReport與FineBI的數據可視化</h4><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw">FineReport</a>與<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>是強大的數據可視化工具。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.finereport.com/tw">FineReport</a>能整合多個業務系統，解決複雜報表的難題，並支援行動端應用。<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>則專注於商業智能分析，提供豐富的視覺化功能，讓你能快速建立動態報表與儀表板。這些工具不僅提升了數據處理效率，也讓你的分析結果更具實用性。<figure class="image"><img style="aspect-ratio:1493/862;" src="https://media.finebi.com/strapi/3_892bf1a5ec.png" alt="數據分析師工具：FineReport" width="1493" height="862"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><figure class="image"><img style="aspect-ratio:670/384;" src="https://media.finebi.com/strapi/4_f6eaabb85d.png" alt="數據分析師工具：FineBI" width="670" height="384"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>三、軟技能</h3><h4>1、問題發現與解決能力</h4>數據分析師需要敏銳的觀察力，能從數據中發現潛在問題。你應該學會提出關鍵問題，並透過數據分析找到解決方案。這種能力能幫助你在工作中脫穎而出，成為團隊中的核心成員。<h4>2、數據故事化與溝通能力</h4>數據故事化能讓你的分析結果更具吸引力。<ul><li>使用折線圖或散佈圖等合適的可視化類型，能有效提升信息傳達效果。</li><li>簡化設計，避免過多顏色與圖形，讓觀眾更專注於數據本身。</li><li>透過互動性設計，讓觀眾參與其中，增加對數據的興趣。 這些技巧能幫助你將複雜的數據轉化為易於理解的故事，提升溝通效率。</li></ul><h3>四、行業洞察與創新能力</h3><h4>1、如何結合行業知識進行數據分析</h4>行業知識是數據分析成功的關鍵之一。你需要了解所處行業的運作模式與市場趨勢，才能讓數據分析更具價值。以下是幾個實用的方法，幫助你將行業知識融入數據分析：<ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://startcompany.tw/%E7%94%A2%E6%A5%AD%E7%9F%A5%E8%AD%98/">定期閱讀產業報告與新聞，建立自己的產業知識庫</a>。</li><li>在分析過程中，結合行業背景驗證數據結果的合理性。</li><li>精準定義關鍵指標（KPI），確保分析方向與業務目標一致。</li><li>利用行業知識進行數據詮釋，挖掘潛在的商業機會。</li></ul>舉例來說，假設你在零售行業工作。你可以透過分析銷售數據，結合季節性需求與消費者行為模式，預測未來的銷售趨勢。這樣的分析不僅能幫助企業制定更有效的促銷策略，還能優化資源配置，提升整體效益。<h4>2、創新解決方案的設計與實施</h4>創新能力是數據分析師脫穎而出的重要特質。當你面對複雜的業務問題時，設計創新的解決方案能為企業帶來突破性的成果。以下是幾個步驟，幫助你實現創新：<ul><li>問題定義：清楚描述問題的核心，並確定需要解決的目標。</li><li>數據探索：深入挖掘數據，尋找可能的模式與異常點。</li><li>方案設計：結合數據分析結果與行業知識，提出具體的解決方案。</li><li>實施與評估：將方案付諸實踐，並持續監控其效果，進行優化。</li></ul>例如，在物流行業中，你可以利用機器學習模型預測配送時間，並結合地理數據優化路線規劃。這樣的創新方案不僅能降低運營成本，還能提升客戶滿意度。當你能將創新與實踐結合，數據分析的價值將更上一層樓。<h2>02 數據分析師職涯規劃：類型與工作內容</h2>上文提到了數據分析師通用的一些必備技能，而不同類型的數據分析師的技能要求有不同的側重。<h3>一、商業分析師（A類）</h3><h4>特點與職責</h4>作為商業分析師，你需要專注於業務需求與數據的結合。你的主要職責是分析市場趨勢、客戶行為，並提供決策建議。這類角色通常需要與不同部門合作，確保數據分析結果能直接支持業務目標。商業分析師的特點在於，他們更注重業務邏輯與數據的實際應用，而非技術細節。<h4>必備技能與工具（如SQL、Excel、PPT）</h4>商業分析師需要熟練使用SQL來提取數據，並利用Excel進行數據整理與分析。PPT則是你展示分析結果的利器，幫助你清晰地傳達觀點。這些工具的高效運用，能讓你在數據分析師職涯規劃中更具競爭力。<h3>二、基礎數據分析師（B類）</h3><h4>特點與挑戰</h4>基礎數據分析師的工作重點在於數據的清理與初步分析。你需要處理大量的原始數據，並從中提取有價值的資訊。這類角色的挑戰在於，數據處理過程繁瑣且需要高度的耐心與細心。同時，你還需要具備一定的技術能力來應對數據的多樣性。<h4>必備技能與工具（如Python、Excel）</h4>Python是基礎數據分析師的核心工具，能幫助你進行數據處理與分析。Excel則是進行數據整理與簡單分析的基礎工具。熟練掌握這些工具，能讓你在數據分析師職涯規劃中打下堅實的基礎。<h3>三、高級數據分析師（C類）</h3><h4>特點與價值</h4>高級數據分析師在數據分析師職涯規劃中屬於更高階的角色。你需要具備深厚的數據分析能力，並能運用高級統計方法解決複雜的業務問題。這類角色的價值在於，他們能提供更深入的數據洞察，幫助企業制定長期策略。<h4>必備技能與工具（如高級統計方法、FineBI）</h4>高級數據分析師需要掌握高級統計方法，並熟悉<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>等數據視覺化工具。這些技能能幫助你將複雜的數據結果轉化為清晰的視覺化報告，提升分析的說服力。<h3>四、BI工程師（D類）</h3><h4>特點與專業領域</h4>作為BI工程師，你的主要任務是將數據轉化為可操作的商業洞察。這個角色專注於數據的整合與可視化，幫助企業快速理解複雜的數據結構。BI工程師通常需要設計和維護數據倉庫，並建立自動化的數據報表系統。你需要與業務部門密切合作，確保數據分析結果能直接支持決策。這個職位的專業領域涵蓋數據建模、數據可視化以及商業智能工具的應用。<h4>必備技能與工具（如ETL、FineBI）</h4>BI工程師需要掌握ETL（Extract, Transform, Load）流程，這是數據整合的核心技術。你需要熟悉如何從多個數據源提取數據，進行清理與轉換，並將其加載到數據倉庫中。此外，<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://intl.finebi.com/zh-TW">FineBI</a>等商業智能工具是你的重要助手，能幫助你快速建立動態報表與儀表板。這些工具不僅提升了數據處理效率，也讓你的分析結果更具說服力。<video class="video" controls="" width="500px">
 <source src="https://media.finebi.com/strapi/Fine_BI_f6903073c1.mp4" type="video/mp4">
 </video><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>五、算法工程師（E類）</h3><h4>特點與技術深度</h4>算法工程師在數據分析師職涯規劃中屬於技術含量最高的角色之一。你需要設計和優化數據處理算法，解決高複雜度的業務問題。這個角色的特點是高度專業化，通常涉及機器學習、人工智慧以及大數據處理等領域。你需要具備深厚的數學基礎，並能靈活運用統計學與計算機科學的知識。<h4>必備技能與工具（如Hadoop、R）</h4><figure class="aligncenter qc-single-image-wrapper" uploading="false" base64=""><figure class="image"><img style="aspect-ratio:1200/675;" src="https://media.finebi.com/strapi/02_8e2b577ada.webp" alt="數據分析師必備技能詳解" width="1200" height="675"><figcaption>Image Source: <a target="_blank" rel="nofollow">pexels</a></figcaption></figure></figure>作為算法工程師，你需要熟悉Hadoop等大數據處理框架，這能幫助你高效處理海量數據。同時，R語言是進行統計分析與建模的強大工具，能讓你快速驗證算法的效果。這些技能與工具的結合，能讓你在數據分析師職涯規劃中脫穎而出，成為企業不可或缺的技術專家。<h2>03 數據分析師職涯規劃建議</h2><figure class="aligncenter qc-single-image-wrapper" uploading="false" base64=""><figure class="image"><img style="aspect-ratio:1200/675;" src="https://media.finebi.com/strapi/03_8b0b927a36.webp" alt="數據分析工具的選擇與應用" width="1200" height="675"><figcaption>Image Source: <a target="_blank" rel="nofollow">pexels</a></figcaption></figure></figure><h3>一、如何選擇適合自己的數據分析師類型</h3><h4>根據興趣與技能選擇方向</h4>選擇適合自己的數據分析師類型時，你需要結合興趣與技能進行評估。以下是幾個具體的步驟，幫助你找到最適合的方向：<ul><li>明確你的職業需求，了解你希望在數據分析領域實現的目標。</li><li>評估你的技能，例如是否擅長數據視覺化、統計分析或算法設計。</li><li>考慮不同數據分析師類型的工作內容，選擇與你興趣相符的方向。</li><li>確認你選擇的方向是否需要進一步學習或技能提升。</li><li>試用相關工具，了解它們是否符合你的需求。</li><li>定期檢視你的選擇，確保方向與職業目標一致。</li></ul>這些步驟能幫助你更清楚地了解自己的定位，並選擇最適合的數據分析師職涯規劃方向。<h3>二、技能提升與工具學習的路徑</h3><h4>從基礎到高級的學習建議</h4>技能提升需要系統化的學習路徑。你可以從基礎技能開始，逐步深入專業領域。以下是一個有效的學習策略：<div class="qc-default-table-wrapper " fullwidth=""><figure class="image"><a href="https://vocus.cc/article/67931f5afd89780001d1e717" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img style="aspect-ratio:1075/334;" src="https://media.finebi.com/strapi/04_01da10eaf3.png" alt="數據分析的學習路徑" width="1075" height="334"></a></figure></div>這些策略能幫助你從基礎技能逐步提升到高級技能，並在數據分析領域中建立專業優勢。<h3>三、職涯發展的實用建議</h3><h4>1、如何在職場中脫穎而出</h4>在職場中脫穎而出需要你具備主動性與全局視角。以下是幾個實用的策略：<ul><li>主動學習，觀察前輩的思維模式，並從中汲取經驗。</li><li>提升工作附加價值，讓你的分析結果對公司產生更大影響。</li><li>養成全局視角，理解細節如何影響整體運作。</li><li>保持耐心與信念，將每個任務視為成長的機會。</li></ul>一位項目經理的案例顯示，有效的溝通能力對職場成功至關重要。他透過自我學習與實踐，顯著提升了團隊合作效率，並贏得了同事的信任。<h4>2、持續學習與實踐的重要性</h4>持續學習與實踐是職業發展的基石。你可以透過以下方式實現：<ul><li>合理安排時間，兼顧事業與生活，提升工作滿意度。</li><li>與同事互相協助，創造積極的工作氛圍。</li><li>在技術革新中，解決問題並推出創新產品，提升競爭力。</li></ul>這些方法能幫助你在快速變化的職場中保持競爭力，並實現長期的職業目標。<div class="qc-divider-wrapper" dividerstyle="solid" size="large" color="#D1D1D1"><div class="qc-divider" style="border-top-color:#D1D1D1;border-top-style:solid;width:100%;">&nbsp;</div></div>數據分析師的成功，來自於對技能與工具的熟練掌握。你需要根據自己的職涯方向，專注於提升相關能力，才能在職場中脫穎而出。<blockquote>🎯 小提醒：<ul><li>商業分析師應強化業務邏輯與數據應用能力。</li><li>算法工程師則需深入研究技術與數學模型。</li></ul></blockquote>持續學習是你保持競爭力的關鍵。靈活運用所學技能與工具，將幫助你在數據分析領域創造更多價值。

數據分析師職涯全指南：技能解析、發展方向與工具選擇

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