商业智能|数据处理时代，数据分析成为基础建设( 三 ) 数据库|数据仓库

3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据主题 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
在这个阶段，分析人员还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。
4、数据分析
前期准备工作完成后，数据分析人员就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。

数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

分析人员在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，分析人员也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。
5、数据展现
分析人员将商业智能BI数据可视化设计器中完整的页面分割成不同板块、层次，对数据进行分层分块展示，尽可能让信息传递更丰富。同时设计人员还要注意划分数据、信息的优先级，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围铺开。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求可能会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

【商业智能|数据处理时代，数据分析成为基础建设】最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。至此，数据分析人员就可以着手制作数据分析报告，完成数据到信息的转换过程，实现数据价值的有效传递。