3個案例講清如何構建“What-if分析”，教你輕鬆玩轉動態引數

在一般的資料分析中，我們用到最多的就是篩選、聚合、排序、對比這些常規分析方法。然而在某些情況下，我們也會遇到一些需要透過調參來實現資料的動態調整，進而根據不同結果來採取最優決策的分析場景。

有一個專有的名詞用來描述這類分析場景——What-if分析。

假設分析是一種評估的程式，假設如果採取不同的策略方案會產生何種結果，以便作最佳的決策。例如若更改實際預測、生產計劃和存貨水準會有什麼結果，再根據不同的結果選擇一種最合適的方案。

——智庫百科

在企業日常的運營中，善用What-if分析將對決策分析起到十分重要的幫助。而在觀遠BI中，我們可以使用動態引數功能，來輕鬆構建What-if分析。所以接下來，我們將透過幾個案例，來教大家如何透過靈活使用引數功能，來實現What-if分析的強大功能！

案例一：利潤假設分析

某超市想分析一下如果能降低採購成本，能給自己帶來多大的利潤提升。由於降低成本本身就是一種假設，分析師希望將“成本下降百分點”作為一個外部引數來做為分析的一個輸入。

透過觀遠資料構建的利潤假設分析模型，最終分析人員只需調整“成本下降百分點”這個引數，便可馬上得到各年份利潤提升資料，以此作為參考來制定下一個週期內的成本控制計劃。

在這個案例中，我們需要在計算“節約成本後利潤”這個欄位時引入“成本下降百分點”引數，如下所示：

如此一來，我們把新建的欄位新增到圖表中後，我們便能在圖表屬性區域內設定引數的預設值。

儲存卡片後我們可以在頁面上選擇將引數以卡片的形式透出，這樣我們就可以直接在頁面上調整引數來實現What-if分析了。最終效果圖如下：

成本控制對利潤的影響

從以上分析結果中我們可以得出，成本下降1個百分點，整體利潤可能就有6個點以上的增幅；若是成本能下降5個百分點，利潤提升大致在30%以上，由此可見成本控制對利潤增長影響之大。

案例二：促銷分析

零售資料化管理大師黃成明老師在他的《資料化管理—洞悉零售及電子商務運營》一書中提出了黃氏曲線的概念，用來對促銷活動做分析及評估。簡單來講就是對促銷前、促銷期間、促銷後三個時間區間段的單位權重銷售值（剔除週一到週日銷售額不均衡現象的影響）進行對比，評估促銷活動是否成功。

如上所示，我們把促銷期間銷售額單位權重值的增長值稱為促銷爆發度，促銷結束後的銷售額單位權重衰減值稱為促銷衰減度。促銷爆發度體現了促銷活動立竿見影的程度，而促銷衰減度則可用來判斷促銷活動是否有透支銷售額的情況。一般情況下，衰減度大於爆發度則有銷售透支的現象發生，而如果衰減度大於兩倍的爆發度（上圖便是這種情況），那基本可認為促銷活動是徹底失敗的。

藉助觀遠資料的動態引數功能，我們構建了某零售門店促銷分析模型。分析師只需要調整分析週期與活動開始、截止日期，便能輕鬆分析活動是否達到預期。

這個案例裡面，我們利用日期選擇器來做分析週期的選定，利用日期型別的動態引數來對活動時間進行圈定，最終實現促銷活動完成情況的動態分析。

最終效果如下：

以上分析中我們可以看到商家在2017-10-19~2017-11-19期間做的促銷活動促銷爆發度高於促銷衰減度，可見促銷效果比較不錯，甚至還帶來一些正面的持續效果。

案例三 新增會員銷售分析

一般情況下，商家的訂單資料來自業務系統，會員資料來自CRM系統，彙總到資料倉儲以後也經常是放在不同的資料表中。那麼如果要對新增會員進行銷售資料的分析，就需要關聯訂單表與會員表。而一般情況下，如果先做全表關聯，然後再對會員進行篩選，則中間結果的計算會相當耗時且沒有意義（因為新增會員一般只佔到全部會員的一小部分而已）。那怎麼更高效而優雅地完成此類分析呢？

這就要用到觀遠資料動態引數的第二種使用方式：在直連資料集的SQL中新增引數。例如，我們可以用以下SQL建立直連資料集：

這樣，我們用這個資料集建立圖表的時候，就可以捕捉到“註冊日期”這個引數。使用者在頁面端調整這個引數，系統會把引數值一直傳遞至底層資料集SQL中去，最終推送至資料庫執行。如此一來，便可以輕鬆高效地分析任意日期至今的新會員銷售資料了。

目前觀遠資料支援文字、數值、日期三種型別的引數，支援預設值、備選項設定。您可以在管理員設定頁新增、管理企業資料分析所需的引數。透過靈活使用引數功能，除了What-if分析，您還可以實現其他複雜的圖表動態分析，比如：分析維度切換、分析指標切換、跨表動態查詢、閾值調整分析等等，可謂是資料分析的一個重要利器。

市場上其他BI產品也會提供類似的功能，比如某友商支援在計算欄位中新增引數；另其他友商支援在SQL中填寫引數，而觀遠BI是為數不多能夠同時支援計算欄位與直連資料庫SQL中新增引數的產品。

作者：觀遠資料
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