数据钻取及企业向下钻取分析

无论是研究销售收入报告、产量报告还是管理费用报告，更详细地研究底层数据常常可为企业带来重要价值。这就是数据钻取的意义所在。数据钻取是一种简单的分析技术，有助于企业探索数据，了解趋势背后的原因。例如，如果全国销售报告显示收入增长异常迅速，那么销售主管可以向下钻取，了解是哪些区域或产品促成了增长。经由数据钻取，企业最终可做出更明智的业务决策，进而提升收入，提高运营效率。

什么是数据钻取？

数据钻取是一种针对报告、图表和电子表格中的数据提供多种不同的数据视图，帮助企业分析信息的商务智能 (BI) 技术。它虽然简单，但却极富价值，有助于揭示趋势背后的原因。数据钻取最常被用于探究报告摘要数据背后的详细信息。企业通常向下钻取数据，以渐进方式查看更详细的信息视图，从而准确定位趋势或异常背后的驱动因素。

要点

• 数据钻取是一种简单的基本分析技术，有助于揭示趋势背后的原因。
• 数据钻取可用于分析报告、图表和电子表格中的数据。
• 数据钻取最常见的是向下钻取。向下钻取可提供报告摘要信息背后更详细的数据视图。
• 钻取层次结构决定了数据钻取的路径。

数据钻取详解

在报告和仪表盘中创建（大量原始数据的）分析摘要对于监控和提高业务绩效固然非常重要，但探索数据，更深入了解趋势及其背后的驱动因素同样不可或缺。对此，数据钻取可助企业一臂之力。

数据钻取分为多种类型，包括向下钻取、向上钻取和横向钻取（也称为“穿透钻取”）。其中，向下钻取分析最为常见。顾名思义，它是指深入探索摘要信息，获取更详细的底层数据视图。例如，销售主管可以向下钻取全国销售报告，获得更详细的各地区和各城市销售数据视图，然后继续向下钻取每座城市的数据，研究每家门店的收入。当然，企业也可以从特定“细节”出发，向上钻取更概括性的信息以获取全局视图；或者是通过横向钻取来探索其他相关数据集。

数据钻取能力取决于底层数据最初的收集、分类和存储（这些工作通常在数据仓库中完成）方式。例如，原始数据越精细，企业可向下钻取（以查看详细信息）的层次就越深。

向下钻取和穿透钻取有何区别？

向下钻取和穿透钻取均可提供有关报告中数据项的更多信息。其中，向下钻取是商务智能的一个重要领域，它可以帮助您交互式地研究报告中更详细层级的数据。例如，您可以向下钻取一份全国销售报告，解答下列问题：

• 东北地区的销售额占总销售额的百分比是多少？
• 东北地区的销售收入中有多少来自门店销售？
• 东北地区哪些门店贡献的收入最多？

穿透钻取则会在您点击一个数据项时打开另一份相关报告，通常可提供有关摘要报告中数据项的更多详细信息。例如，您可以点击一家门店的名称来打开一份门店绩效报告。

为什么说数据钻取很重要？为何要钻取数据？

虽然所有业务报告都可以揭示上升或下降趋势，但数据钻取可以帮助企业运行诊断性分析，或了解趋势和事件背后的原因。借助该技术，您能够以多种方式查看数据，探索具有宝贵的情境价值的相关信息。

企业员工，无论是来自销售、营销、制造还是其他部门，都可以使用数据钻取技术来捕获业务洞察。数据钻取的特别之处在于，用户通常不需要任何专业化技术知识即可上手。数据钻取还具有更高的灵活性，它允许多名管理人员根据自身需要以不同的方式探索同一个数据集，有助于减少冗余。此外，数据钻取还能更广泛地“普及”分析技术，例如赋能数据科学专家以外的用户向下钻取报告，查明各种趋势。

什么是钻取层次结构？

钻取层次结构将定义用户对报告或电子表格执行数据钻取的路径。它是一种预先定义的多级数据分组设置，其中顶部为摘要数据，向下为详细级别逐级提高的数据子组。钻取层次结构通常按地理区域或时间划分。例如，对于一份报告中上个月的电商销售数据描述性分析，如果想要更详细地分析数据，您可以按层次结构向下钻取，了解特定日期和每天的特定时段，甚至每小时的特定分钟时间内的销售额。

数据钻取的优势

数据钻取的主要优势是它支持快速、更深入地洞悉报告或电子表格中的信息。这意味着决策者可以了解趋势背后的原因，快速基于数据采取行动。例如，当一份综合销售报告显示整体销售额处于增长中时，数据钻取结果可能显示某些产品的销售额迅速增长，其他产品的销售额却在下降；以此为基础，企业可以进一步调查背后的原因，然后决定将资源向何处集中。

此外，数据钻取可针对同一数据提供多种观察视角。换言之，管理人员和分析师可以从不同的角度探索数据，助力企业更全面地了解底层趋势。

数据钻取的限制条件

数据钻取会受限于数据的原始收集方式、分类方式和钻取层次结构所定义的路径。数据钻取仅支持预定义数量的数据探索方法，例如按某种层次结构向上和向下钻取。换言之，用户只能向下钻取到层次结构所定义的最低详细级别。如果要想以其他方式探索数据，企业需要使用其他分析技术，例如机器学习。

此外，数据质量也会影响数据钻取的成效。与所有其他 BI 方法一样，只有当底层数据准确且为最新状态时，数据钻取才能发挥其价值。

数据钻取的分类

数据钻取分为多种类型，每种类型代表一种数据探索方式。以下是最常见的一些数据钻取类型。

• 向下钻取是指在信息的层次结构中，从最概括性的摘要数据出发，向下逐一探索各级分组的更具体数据。例如，在一份最新季度汽车总销售额报告中，用户可以向下钻取来查看卡车的销售额，然后再向下钻取，查看每种型号卡车的销售额。
• 向上钻取则相反，它是指按钻取层次结构从子组的详细视图向上钻取更概括性的视图。例如，当一名销售人员查看卡车销售数据时，她可以向上钻取，了解所有车辆的总销售额。
• 钻入或钻取详细信息可提供关于图表或图形上特定数据点的更多详细信息。例如，点击年度销售额折线图中的某个数据点，用户可以查看一个特定月份的原始数据。
• 横向钻取或穿透钻取：横向钻取（也称为“穿透钻取”）操作将链接到一份相关报告或当前报告之外的其他信息。所谓相关报告，通常是由其他应用生成的。例如，当销售人员查看销售报告中特定型号卡车的信息时，他可以横向钻取同一型号卡车的生产数据。

数据钻取的使用场景

数据钻取广泛支持一家企业中的所有部门探索数据，其典型使用场景是向下钻取来查看更多详细信息或趋势背后的原因。

• 地理分析：在综合销售报告中，您可以从总数据出发，向下钻取更具体的收入数据。例如，对于省级销售收入报告，您可以选择和点击一个特定的省份，然后查看该省每座城市的销售收入。
• 基于时间的分析：对于基于日期的原始数据，您可以从年度数据出发，向下钻取每个季度、每个月或每一天的数据。
• 数据可视化：向下钻取可应用于数据可视化。例如，对于折线图，用户可以点击某个点来了解它所代表的数据（例如 52 周的历史高价）；对于地图形式的区域销售数据，用户可以点击某个区域来查看详细的底层数据。

如何执行向上钻取和向下钻取？

向上钻取和向下钻取总体而言简单且直观，具体操作方法视所使用的软件而异。例如，一些软件为报告中的每个数据项提供图标，指示用户是否可以向下钻取（以获取更多详细信息）或向上钻取（以获得聚合视图）；一些软件支持用户查看整个钻取层次结构，了解可供向下钻取的所有层级；一些软件通过链接指示是否可横向钻取相关报告。

数据钻取是最基本但也最重要的商务智能技术之一。它操作简单，几乎适用于所有类型的业务数据。利用数据钻取，企业能够从不同角度和在不同层级上探索信息，捕获关于各种趋势的新洞察。另外，数据钻取不仅可以帮助企业了解现状，还有助于企业洞悉现状背后的原因。

数据钻取常见问题解答

向下钻取的工作原理是什么？

用户按照预先确定的层次结构，在表格式报告、工作表或图表中向下钻取数据。例如，当销售报告每一行展示一个特定事业群的年销售额时，向下钻取数据有助于了解特定月份销售额、周销售额或每日销售数据。

什么是钻取路径？

钻取路径（或钻取图）决定着在一份报告中可执行哪些数据钻取。通常，您可以按照预设路径向上或向下钻取，直至某一数据类型层次，例如从国家层次向下钻取区域数据和本地数据。

可以钻取哪些视觉对象？

用户可以钻取各种视觉对象，具体取决于所使用的软件。用户一般可钻取条形图、饼图、气泡图和茎叶图；可将鼠标悬停在特定图形元素上，了解其是否可钻取。钻取一个图形，用户通常可获得该图形中所选元素的详细数据。

什么是穿透钻取报告？

穿透钻取报告是指链接到另一相关报告的报告。例如，如果某报告列出了所有类别车辆的里程，它可能会链接到一份含有皮卡车详细销售数据的报告。

为什么要向下钻取数据？

向下钻取数据有助于快速、更好地了解报告数据中的趋势和重要细节。它可以帮助企业了解整体数据模式背后的数据元素。例如，当制造产量下降时，企业可以向下钻取数据来准确定位导致产量下降的设施或生产线。

向下钻取对于会计工作有何意义？

数据钻取是一种商务智能 (BI) 技术。它广泛适用于各行各业，一家企业中所有掌握着数据和数据报告的部门都可以使用数据钻取，其中自然也包括会计部门。数据钻取能够为报告、图表和电子表格中的数据提供多种不同视图，帮助企业分析信息。具体到会计部门的财务报告，如果数据显示收入大幅提升，企业可以向下钻取，了解哪些因素推动了销售增长。例如，一家销售可重复使用产品的公司发现某一季度的收入大幅增长，在向下钻取详细数据后，他们发现大部分收入增长来源于禁止使用塑料袋的法律生效后可重复使用购物袋的销量上涨。