怎样做数据分析图需哪些技能？非技术人员BI入门方法详解

你是否曾站在会议室的投影前，手握一堆报表，却被同事一句“这图怎么看？”问得脑门发烫？其实，数据分析图不只是技术人员的专利。在当下数字化转型大潮里，无论是市场营销、HR，还是运营、财务，每个人都离不开数据分析图。但现实却是，非技术人员常常面临“不会做”、“看不懂”、“工具太复杂”三大痛点。调查显示，80%的职场决策者希望自己能更好地利用可视化图表，但超过60%的人认为现有的数据工具学习门槛太高。怎样做数据分析图需哪些技能？非技术人员BI入门方法详解，这不是“技术流”专属话题，而是所有数字化工作者必须掌握的生存技能。本文将从核心能力、工具选择、实操方法、场景案例四个维度，手把手带你从小白到高手，打通数据分析全流程。无论你是初入职场还是业务老兵，读完这篇，你会发现数据分析图其实没那么难，甚至可以很有趣——关键是，你需要一套对的思路和方法。

🚦一、数据分析图的核心技能全景拆解

数据分析图的能力，不只是“会做图”那么简单。它是一套系统的认知、分析和表达能力。对非技术人员来说，最关键的不是掌握复杂算法，而是理解数据背后的逻辑、选择合适的图表类型，并能清晰地把数据故事讲出来。下面我们通过表格和分项讨论，全面拆解所需技能。

1、数据认知与业务理解：让图表“有头脑”

数据分析的第一步，是认清数据本质。很多非技术人员一开始就陷入“怎么做图”的细节，却忽视了最关键的问题：你的数据是什么？它从哪里来？能表达什么内容？比如，市场部门拿到一组销售数据，首先要判断哪些字段能反映业绩（如客户来源、成交金额），哪些是噪音（如错误录入、无效字段）。这种能力叫做数据认知。

数据认知并不要求你成为代码高手，而是要有业务敏感度。举个例子，HR需要分析员工流失原因，她首先要区分数据里哪些字段能反映离职、哪些是无关信息。有意识地把数据与业务问题挂钩，是非技术人员做数据分析的第一步。

如何培养这项能力？

• 多与业务同事交流，理解数据背后的业务逻辑。
• 主动参与数据收集环节，了解数据产生过程。
• 尝试用一句话概括每个表格的核心信息。

《数据分析实战——从数据到知识》一书中指出，“数据分析的核心不是数据本身，而是对数据的解释和发现。”（李勇，电子工业出版社，2021年）

2、数据清洗与规范：让图表“更干净”

数据分析图的质量，取决于原始数据的干净程度。非技术人员常遇到的坑，比如数据重复、缺失、格式错乱，都会让图表失真。数据清洗的常见操作包括去重、补全、格式统一、异常值处理等。

以Excel为例，哪怕你不会写复杂公式，掌握筛选、排序、条件格式、查找替换等基本功能，已经能解决80%的数据清洗问题。如果用BI工具，比如FineBI，它的自助建模和数据处理能力，可以让你在界面上直接完成拖拉拽式清洗，极大降低门槛。

数据清洗的实用技巧：

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• 先做整体浏览，找出异常和缺失。
• 用筛选功能快速定位问题数据。
• 定期备份原始表，避免误操作。
• 用条件格式高亮关键字段。

数据清洗不是技术壁垒，而是一种细心和规范习惯。你可以把它当作“整理房间”，只要有条理，就能做得好。

3、图表选择与逻辑表达：让数据“会说话”

做数据分析图，最容易踩的坑就是“乱用图表”。比如，销售趋势用饼图、结构对比用折线，这些都是常见的误区。合适的图表能让数据一眼明了，错误的选择只会让人越看越糊涂。

常见的数据分析图类型及其应用场景如下表：

选择图表的三步法：

• 明确数据主题：你想表达什么？趋势、结构、对比还是相关性？
• 匹配数据结构：是时间序列、分类、比例还是多维？
• 考虑受众习惯：你的观众习惯看哪种图？专业人士还是大众用户？

逻辑表达是让图表“活起来”的关键。不是把图贴出来就完事，而是要用清晰的标题、简明的标注和有针对性的解读，把核心结论讲出来。图表是工具，表达是本质。

常见表达技巧：

• 标题要具体，点出主旨。
• 关键数据用高亮、标签标识。
• 解读时先说结论，再补数据依据。

4、工具使用与实操能力：让分析“更高效”

非技术人员常犯的错误，是以为数据分析图必须用复杂的软件。其实，主流的BI工具和办公软件都在朝着“低门槛”方向进化。Excel依然是职场最常用的可视化工具，但它在数据量大、交互式展示方面有局限。FineBI等新一代BI工具，主打自助式分析和拖拽建模，非常适合非技术人员。

工具能力对比表如下：

为什么推荐FineBI？它已连续八年蝉联中国市场占有率第一，支持自助式分析、AI智能图表、自然语言问答等创新功能，极大降低非技术用户的学习门槛，让数据分析图制作变得“像做PPT一样简单”。你可以免费在线试用： FineBI工具在线试用 。

实操能力的培养建议：

• 从业务场景出发，选择最常用的功能先学。
• 用实际项目驱动学习，而不是泛泛练习。
• 多参考优秀案例，模仿并改进。

📊二、非技术人员BI入门的实战流程与方法论

做数据分析图不是一蹴而就，需要一套科学的流程和方法论，才能确保每一步都有章可循，最终产出高质量的结果。这里，我们以非技术人员常见的业务场景为例，梳理一套实用的BI入门流程，并通过表格和分论点展开说明。

1、明确分析目标：让每一步都有方向

很多人做数据分析图时，最大的问题不是工具不会用，而是“目的不清”。比如，市场部门领导一句“做个销售分析图”，其实背后想看的可能是季度增长趋势、客户结构，或者渠道贡献。只有先把问题问清楚，才能做出有价值的图表。

实践建议：

• 开工前先与需求方沟通，问清楚“你想通过这张图解决什么问题？”
• 用一句话描述你的分析目标。比如：“我要展示各地区的销售同比增速。”
• 目标越具体，后续数据收集和图表设计就越高效。

举例：某HR想分析员工流失原因，目标应该是 “找出流失率高的部门和主要影响因素”，而不是泛泛地“做个员工分析图”。

2、数据收集与整理：为分析奠定基础

数据收集和清洗是BI分析最容易被忽视的环节。非技术人员容易犯的错，是“拿到什么数据就用什么”，结果数据杂乱、逻辑混乱，最后图表做出来没人看懂。

推荐流程：

• 列出所有需要的数据字段（如时间、部门、销售额等）。
• 优先用结构化数据（Excel表、数据库），避免手工汇总。
• 用筛选、排序、查重等工具进行初步清洗。
• 遇到缺失或异常值，及时与业务方确认，避免误解。

如果用FineBI等BI工具，数据收集和清洗可以自动化完成，大大提高效率。《大数据分析实操与应用》（王子威，机械工业出版社，2022年）指出：“数据清洗的自动化处理，是数字化时代降低分析门槛的关键。”

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3、选型建模与可视化设计：让数据“高颜值”又高价值

选型建模是BI分析的核心环节。非技术人员往往只会做简单的柱状图或饼图，其实不同业务问题需要不同的图表类型。如果是趋势分析，优选折线图；结构对比，用柱状图；比例关系，选饼图；关联分析，则用散点图或热力图。

建模流程建议：

• 根据分析目标，挑选最能凸显要点的图表类型。
• 用BI工具的“图表模板”功能，快速搭建初版。
• 对比不同图表效果，选择最清晰、最易解读的方案。

可视化设计要点：

• 主色调统一，避免花哨。
• 核心数据高亮，辅助信息适度弱化。
• 布局简洁，标题明确，避免信息过载。
• 必要时添加解读注释，让结论一目了然。

实用技巧：

• 多用“业务故事”串联图表，提升逻辑连贯性。
• 用互动式看板（如FineBI）提升展示效果。
• 参考行业优秀案例，借鉴设计风格。

4、讲解复盘与持续优化：让分析“有闭环”

做完数据分析图，不代表任务结束。真正的BI分析，还要通过讲解、复盘和优化，让数据更好地服务业务决策。

讲解要点：

• 用“结论+数据+建议”三步法讲述分析结果。
• 针对不同受众，调整表达方式。比如领导关心结果，业务同事关注细节。
• 收集反馈，记录疑问和建议，持续优化分析方法。

复盘流程建议：

• 分析每份报告的亮点和不足。
• 记录遇到的难题和解决方案，形成个人知识库。
• 定期回顾业务需求变化，调整分析重点。

持续优化是BI分析的核心竞争力。只有不断复盘和改进，你的数据分析图才会越来越有价值。

🔍三、典型场景案例拆解：从“不会做”到“做得好”

很多非技术人员面对数据分析图时，最大疑问是“我们具体应该怎么做？”下面通过典型业务场景，拆解具体做法，帮助你从实际问题出发，掌握可迁移的方法。

1、销售趋势分析：用折线图“讲故事”

销售分析是最常见的数据分析场景之一。假设你是市场部门业务员，领导要看每季度的销售增长情况。你拿到原始数据后，应该怎么做？

具体步骤：

• 明确目标：展示季度销售增长趋势。
• 收集数据：整理每季度销售总额，按时间序列排列。
• 清洗数据：确认无重复、无缺失，格式统一。
• 选型建模：用折线图展示每季度销售额变化。
• 可视化设计：高亮最大/最小值，用不同颜色区分年度。
• 逻辑表达：标题明确，如“2023年销售增长趋势”，结论如“Q2同比增长15%”。

实操关键点：

• 用同比和环比展示增长动力。
• 通过数据标签强化关键节点。
• 用业务事件（如新品上市）标注特殊波动。

常见误区是将所有数据都堆在一张图上，结果信息过载。正确做法是分主题逐步展开，保证每张图“只讲一个故事”。

2、客户画像分析：用散点图“找规律”

客户画像分析适合用来发现不同客户之间的共性和差异。比如，你想找出哪些客户最容易复购，哪些客户贡献最大。

具体步骤：

• 明确目标：找出高复购客户的特征。
• 收集数据：整理客户基本属性（年龄、地区、购买频率等）。
• 清洗数据：去重、补全、统一格式。
• 选型建模：用散点图展示客户分布，X轴为年龄，Y轴为复购频率。
• 可视化设计：不同颜色代表不同地区，关键客户用标签标识。
• **逻辑表达：突出高复购客户的集中区，如“30-40

  本文相关FAQs

🧑‍💻 数据分析图到底需要哪些技能？小白入门是不是超级难？

说真的，每次老板让我做个数据分析图，我脑子就开始打鼓。excel会点，但感觉做出来的图都很“土”，还总被说不直观。有没有大佬能梳理下，做数据分析图到底要会啥技能？是不是得学编程？还是只要会拖拖拽拽就够了？新手能不能入门？在线等，急！

其实啊，数据分析图这事儿没你想的那么高大上。我刚入行的时候也有点懵，感觉“数据分析师”这四个字离自己十万八千里，但慢慢摸索下来发现，技能需求分两块：基础认知+工具操作。

1. 基础认知必不可少： 你得明白数据分析到底在干啥。不是单纯画个饼图、柱状图就完事了，重点是看这个图能不能帮你解决实际问题。比如你在做销售数据分析，图里要能看出哪款产品卖得好、哪个地区有问题。

• 数据思维：会拆解问题，比如“为什么销量下降？”就要想到拆解成时间、产品、区域等维度。
• 图表选择能力：最怕的就是“图不对题”，比如用饼图展示时间趋势，这就很尴尬。得知道啥场景用啥图。

2. 工具操作也很重要： 不用担心编程，很多BI工具都支持拖拽，尤其是面向非技术人员的那种。像Excel、FineBI、Power BI这些，其实只要会基本操作就能画出不错的图。

• 数据整理：比如用Excel的透视表、筛选功能，或者在BI工具里做数据清洗。
• 可视化工具熟练度：至少要会怎么导入数据、选图类型、调整样式。
• 简单数据处理：比如求和、分组、排序这些，基本都支持鼠标操作。

小结： 新手不用怕，99%的日常需求不需要编程。真要提升，可以多看看知乎上的实战分享，或者直接试试BI工具（比如FineBI），界面友好，拖拽就能出图，新手也能秒懂。最难的其实不是操作，是你能不能用图表把问题讲清楚，这才是核心技能。

📊 不懂技术怎么入门BI工具做数据分析？有没有避坑指南？

我完全不懂代码，连Excel公式都用不好。但是公司最近在推BI，说啥“人人都是数据分析师”，让我这种小白也要学做看板、图表。有没有那种非技术人员的BI入门方法？是不是买个软件就能搞定？有没有什么雷区或者坑需要注意？求点实用经验！

这个问题真的太扎心了！现在推数字化，人人都得上手BI工具，谁还没被“自助分析”这四个字吓到过？其实非技术人员入门BI，最怕的不是工具难，是容易踩几个大坑。我自己踩过，血泪经验分享！

1. 工具选型很关键，不要盲目跟风： 有些BI工具看着炫，其实对新手很不友好。买之前最好试用，看看界面是不是傻瓜式，拖拽能不能直接出图，菜单有没有中文说明。 比如，FineBI我强推一波——它的在线试用不用装客户端，页面逻辑很清楚，导入Excel直接搞，基本不用写公式。 试用入口： FineBI工具在线试用

2. 入门操作三步走，别太贪多：

• 找到数据源：先把公司常用的数据表导出来，比如销售、库存、HR数据。
• 简单清洗下数据：比如去掉空行、合并重复项，这一步其实很多BI工具都能自动帮你做。
• 选图表类型：别一上来就想着做炫酷仪表盘，先熟悉柱状图、折线图、饼图这三种，搞懂它们各自适合什么场景。
• 拖拽试试看：真的，BI工具大部分操作就是“拖字段到轴上”，你看着数据就能出图，没啥门槛。

3. 常见雷区和避坑建议：

4. 实操建议：

• 先用Excel做简单分析，理解数据结构，再切到BI工具。
• 多用看板模板，FineBI等都提供很多行业模板，直接套用，省事。
• 别怕问问题，知乎、帆软社区、公司数据组都可以求助，大家都在摸索。

5. 非技术人员进阶路线：

• 会用拖拽做图 → 学会简单数据清洗 → 掌握看板搭建 → 尝试多维度分析 别想着一步登天，慢慢来，进步很快。

说到底，工具都是死的，人是活的。非技术人员别焦虑，选好工具、跟着教程练习，基本一两周就能做出像样的分析图。真要提升，多看同行案例，多问为什么要这么做，这样才能从“会做图”变成“会分析”。 有兴趣可以戳戳这个BI工具： FineBI工具在线试用 ，亲测小白友好！

🤔 做了很多数据图，怎么让分析结果更有价值？

每次做完数据分析图，感觉内容挺多，但汇报的时候领导总说“没啥洞见”“数据只是数据”。是不是我图做得太浅了？怎么才能让数据分析图真的帮业务、让领导眼前一亮？有没有什么提升建议？希望听听大家的深度思考。

这个场景太真实了！我以前也琢磨过，做图做得飞起，结果汇报时被一句“没用”怼得怀疑人生。其实，数据分析图不是简单的“画图”，而是要讲故事、传递洞见。这里面有几个关键点，分享下我自己的思考和踩坑经验。

1. 先问“为什么”，再做“怎么做”： 很多人上来就把所有数据做成图，结果一大堆图没人看。其实要先问：这份分析图是为了解决什么问题？比如，领导关心的是“这个月哪块业务掉队了”，你就得做出能直接反映问题的图，而不是一堆花里胡哨的可视化。

2. 图表要和业务场景强关联： 每个图表都要有业务意义，比如你做销售分析，做个地区分布图，直接显示哪个区域业绩下滑。这样领导一眼就看明白。 举个例子，我做过一个客户流失分析，最开始用饼图展示流失比例，老板看完一句“这不就是比例么？”后来换成折线图，展示流失人数随时间变化，再加上流失原因的关联分析，老板一下就抓住重点。

3. 深度分析靠“多维度+对比”： 只做单一维度很难有洞见。可以试着把不同维度的数据做对比，比如时间、地区、产品线，把异常点圈出来。

4. 用好BI工具的智能分析功能： 现在很多BI工具都自带AI分析、自动找异常、自然语言问答这些功能，能帮你挖掘数据里的隐藏规律。不懂技术也能用，比如FineBI里的智能图表和AI问答功能，直接帮你找趋势和异常，节省一堆时间。

5. 汇报方式也很重要： 别只发个图过去，要配上简洁的解读。比如“本月销售额同比增长20%，主要原因是新品上市，建议下月加大新品促销。”这样领导能直接看出你的分析价值。

6. 持续学习和复盘： 每次汇报完，可以回顾下领导的反馈，是不是哪里没讲清楚。多看行业优秀案例，模仿他们的分析逻辑和呈现方式。

重点总结：

• 数据图不是越多越好，而是越精准越有用
• 业务场景+多维对比+智能分析+清晰解读=高价值分析图
• 推荐用FineBI这类智能BI工具，能帮你自动发现洞见，提升分析深度 （有兴趣可以试试： FineBI工具在线试用 ）

最后，别怕被否定，每次被问“这图有啥用”，其实是在帮你成长。多问“为什么”，数据分析就能越来越有价值！