作者简介：

赵敏昊，CDA持证人，三年数据分析师经验

每到季度末、年中总结的时候，是不是又在为汇报报告头疼了？现在逐步流行“数据可视化”，传统的分析报告逐渐不管用了，数据堆了太多，关键指标被埋没……

随着AI+BI工具发展迅速，我们可以借助这些工具主动发现信息、支撑决策。利用深度分析模型，挖掘问题的根本以及背后原因，让领导做战略决策更具有前瞻性。

一、经营分析报告思路

想做好一家企业业务的阶段经营分析，一般可以从4个方面入手：

关键财务指标：包括增长、盈利、营运情况；

销售收入分析：包括销售额趋势、单价分析、不同维度销售额分析等；

毛利率分析：毛利率趋势、销售收入-生产成本分析；

费用及人力成本分析：净利率趋势、缺口分析等；

文档文件形式无法动态更新数据，容易影响决策，部分报告数据缺乏逻辑深度，只有简单的因果关系推导，停留在数据描述层面。把销售数据转化为情节化商业叙事，可以提升数据分析报告的阅读效率，AI挖掘隐性因果关系，进行深度关联分析，准确率较传统方法大大提高。

真正有价值的报告要直面业务的痛点，满足核心诉求，比如目标达成情况，核心 KPI 有没有达标？和目标的差距有多大？某金融产品月度销售额目标是1000万，实际完成800万，差距就是1000万-800万=200万，要清晰呈现。

关键问题要找准，比如哪些地方出了问题？哪些地方的表现超出预期？某个零售区域的客户流失率突然升高，这就是需要关注的问题点。

趋势和预警要明确，业务是在变好还是在恶化？风险点在哪里？某银行App平台，连续三个月金融产品客户的复购率持续下降，这可能是业务恶化的信号。

（图片来源：神策数据）

行动依据方面，数据指明了什么方向？如何为决策提供支撑？一只金融产品在某渠道的销量持续上升，通过动态监测反馈需要加大营销力度，可视化是构建信息传递的逻辑链。

二、AI助力数据故事化变革

AI工具能够将复杂的数据转化为故事叙述，DeepSeek的自然语言处理可以依据销售数据增强分析的可读性和吸引力。FineBI等工具有动态可视化功能，使数据报告实时变化，动态信息展示。

以某公司业务2020上半年销售收入、费用、利润等预算完成情况和同比增长情况进行分析，结合AI工具输出结论报告。利用DeepSeek与BI工具的结合可以实现高效的数据分析和可视化。以下是基本的实操流程：

1. AI数据处理与初步分析

在DeepSeek中输入具体分析需求，它会依据指令对数据进行处理和分析，自动生成基准报告。这个过程节省了人工处理数据的时间与精力，能够快速对大量数据进行初步分析。

增长情况分析：销售收入同比下降5.96%，预算完成度85.77%，未完全达成目标，反映部分业务线市场表现不及预期。但虽然销售收入同比下降，净利润却逆势增长，盈利能力显著增强。

盈利情况分析：净利润大幅增长30.75%，显著优于收入表现，主要得益于费用控制（现金折扣、促销费、广告费结余14.85亿元）。净利润率提升至22.18%（+6.23%），反映盈利能力增强。利润增长由严格的成本费用控制驱动，抵消了收入下滑的负面影响。

营运情况分析：成本下降幅度（-6.96%）大于收入下降（-5.96%），说明营运效率可能有所提升。净利润的大幅提升也间接反映营运费用控制良好，尤其是销售与市场费用。四项指标及其变化情况的展示，可以快速把握整体业绩轮廓。

2. 可视化动态交互性

在数据分析工具中，通过拖拽操作能生成动态故事线，动态故事线以一种连贯、易懂的方式展示数据变化过程，帮助理解数据背后的业务逻辑。以下为某部门产品的数据智能预警观测大屏，帮助迅速做出反应，降低风险。

通过BI，也可以直接连接企业的数据库、ERP、CRM 系统等，也支持SQL数据源、Excel文件数据集，可以通过FineReport设计器连接多维数据库，减少用Excel导出合并数据的繁琐操作，降低错误率。

通过拖拽就能完成复杂的数据清洗关联，比如计算“利润率”，就可以通过拖拽“利润”和“收入”这两个指标，设置计算公式“利润率=利润/收入×100%”得到。

通过热力图、气泡图等功能也可以快速锁定问题区域，比如从全国的互联网渠道统计数据，精确到某个省份，再到某个城市，逐步找到问题所在。

3. 使用工具注意事项

动态可视化的目的是辅助理解数据，需要避免过度设计影响信息传达，遵循简洁原则，确保图表清晰展示关键信息。

尽管AI的功能日益强大，但像DeepSeek的预测模型需要分析师设置合理的参数和边界，确保结果的可靠程度，充分发挥数据分析师的专业知识与判断力，将AI作为辅助工具。

AI生成的内容应来源于真实数据，给出不符合实际情况的解释或建议时，要保持批判性思维，只有基于真实数据的分析，才能为企业决策提供可靠依据。

CDA数据分析师证书，与CPA注会、CFA特许金融师并驾齐驱，其权威性与实用性不言而喻。在互联网行业中，应用数据分析是非常适配的，该行业数据量庞大、发展快。CDA数据分析师在互联网行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助。

CDA数据分析师之所以备受青睐，离不开它广泛的企业认可度。众多知名企业在招聘数据分析师时，都会明确标注CDA持证人优先考虑。像是中国联通、德勤、苏宁等大型企业，更是将CDA持证人列为重点招募对象，甚至为员工的CDA考试提供补贴，鼓励他们提升数据处理与分析能力。这足以证明，CDA证书在求职过程中，能为你增添强大的竞争力，使你从众多求职者中脱颖而出。

CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。