作为菜鸟，你可能会认为数据分析只是做表格，或者做报告很容易。事实上，大型公司的任何职位，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关键途径。很多时候，数据分析师要做的是“挑水桶”，而不是“挑篓子”。所谓背水一战，就是做分析的时候，要先提出方案，再看结果。很多人认为没有专业技能就无法完成数据分析。很多人看到的数据分析好像是high-level。其实对于我们业务人员来说，这个工作不需要任何技术基础就可以完成。其实我们这些懂业务的人，不懂python，不懂SQL，不懂技术也能做数据分析。我们只需要了解业务和分析方法即可。技术只是工具，核心是业务。下面以JVS-DataWarehouse为例，它可以基于接口操作，零技术门槛完成数据分析工作。1.数据检索最重要的是要知道数据在哪里。是来自业务系统，来自线下数据，还是直接存入数据库？jvs-sdw提供了多种数据源。如果是excel等离线文档，可以导入系统生成相应的数据模型。可以设置数据更新周期和时间，轻松完成数据采集。二、数据处理其实我们不需要做一些很复杂的统计，因为有些行业已经在用这些数据进行业务分析了。我们只需要你按照自己的想法进行处理就可以了。例如上表问题中的数据，可以通过基于接口的数据流配置操作来完成。它支持数据派生、数据透视、多表关联和追加。合并、数据过滤……操作，只需将相应的组件拖入画布，在配置面板中完成相应功能的配置即可。操作的复杂程度类似于excel的配置，简单直观，所见即所得。3.分析与使用这是一个非常重要的环节。通过我们的模型，可以让我们的数据分析更准确，数据结果更形象，可以是统计报表，分析图标，数字大屏等。JVS-SDW提供了三种不同的配置引擎，可以直接在界面上进行配置.数据可以融入低代码开发平台完成轻应用的分析和展示，也可以融入其他业务系统进行对接调用。应用最广泛的当然是数字屏幕和分析报告。4.总结数据分析处理，不需要懂专业的python，专业的技术，选择智能工具即可完成。JVS-SDW（数据仓库），真正解开了数据分析的大门。JVS-SDW（企业数据仓库）有免费试用版和商业授权版，部分功能已经开源：https://gitee.com/software-mi...
