Excel，Python全都靠边站，这才是数据分析应该有的样子

首先我们选择FineBI的分组表组件，使用FineBI的内置销售DEMO业务包，找到合同事实表，将合同签约时间的年份、月份字段拖拽到分组表的行表头，然后将合同金额字段拖拽到指标栏进行求和汇总(还可以修改汇总方式为求最大值、最小值、平均值等等)，即可完成每个年月的销售额基础数据统计。

2.数据排名

接下来我们继续用FineBI来新增一个每个月合同金额的排名列，直接点击添加计算指标，计算方式选择组内排名，根据合同金额进行降序方式排名即可得到每个月的合同金额排名。

3.数据过滤

下面我们只想看2015年和2016年的数据，那么在FineBI中直接对合同签约时间的年份字段进行过滤，然后选择2015年和2016年即可。

4.累计求和

在看每个月度的合同金额数据时，我们往往可能需要把每个月份的合同金额进行累加，以计算截至到当月的总目标达成率。

这个在FineBI中添加合同金额月度累计值计算指标，然后对合同金额进行组内累计求和，然后再进行组内所有值计算得到合同金额年度总值，最后直接用合同合同金额月度累计值除以金额年度总值即可得到当月的年度目标达成率。

5.同比环比

计算完每个月的合同金额达成率之后，再分析每个月的同比环比数据自然是需要的。对于同期环期和同比环比，我们可以直接在FineBI中添加计算指标，然后选择对应计算方式即可，非常简单，这样一来我们的基础数据分析统计就完成了。

6.条件格式

在统计好基本的数据指标之后，可能会需要添加一些条件样式以便于观察数据，例如我们这边可以通过FineBI给合同金额指标添加图表样式标记，使得当月大于5000000合同金额的数据标绿色，小于5000000的则标红色。

（编辑：西安站长网）

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