作为一个菜鸟，你可能觉得数据分析就是做表格的，或者觉得搞个报表很简单。实际上，当前有规模的公司任何一个岗位如果没有数据分析的思维和能力，都会被淘汰，数据驱动分析是解决日常问题的重点方式。
很多时候，数据分析师要做的是“提桶”而不是“提篮”，所谓提桶就是在做分析的时候要先提个方案再去看结果。 很多人认为没有专业的技能不能完成数据分析，很多人看到的数据分析似乎都是高大上的，其实对于我们业务人员来说，没有任何技术基础也完全可以完成这个工作。其实对于咱们懂业务的人，不会python、不会SQL、不懂技术，一样的可以做数据分析，只需要懂业务，懂分析的方法，技术只是工具而已，核心的还是业务。
现在我们以JVS-数据智仓为例，可以基于界面的操作，0技术门槛的方式完成数据的分析工作。
一、数据取数
取数，最主要的要知道数据哪里有，是来源于业务系统、来源于线下的数据，还是直接在数据库中保存的？
jvs-sdw中提供了多种数据来源的方式，如果是excel等线下的文档，可以导入系统可是生成对应的数据模型。
可以设置，数据更新的周期和时间，可以简单轻松的完成数据的获取
二、数据加工
其实我们是不需要去做一些非常复杂的统计，因为有些行业已经在用这些数据进行业务分析了，我们只要按照自己的想法去加工即可，比如上面表中的这个问题中的数据，只需要，通过界面化的数据流程化的配置操作即可完成，支持数据 数据衍生、数据透视、多表关联、追加合并、数据过滤…
操作，仅仅是将对应组件拖入画布，在配置面板中完成对应功能的配置，操作的复杂度与excel的配置类似，简单、直观，所见即所得。
三、分析使用
这个是一个很重要的环节，通过我们的模型可以让我们的数据分析更加的准确、更加形象生动的数据结果，那么可以是统计报表、分析的图标、数字化的大屏等等，JVS-SDW提供了三个不同的配置引擎，直接在界面上配置完成。
可以将数据纳入到低代码开发平台中去，完成轻应用的分析展示，也可以纳入到其他的业务系统中，对接调用，当然用户最广的就是数字大屏、分析报表等。
四、总结
数据分析加工，不需要懂专业的python、专业的技术，只需要选择好智能的工具即可完成。 JVS-SDW（数据智仓），真正解开你做数据分析的封印。
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