作為一個菜鳥，你可能覺得資料分析就是做表格的，或者覺得搞個報表很簡單。實際上，目前有規模的公司任何一個崗位如果沒有資料分析的思維和能力，都會被淘汰，資料驅動分析是解決日常問題的重點方式。
很多時候，資料分析師要做的是“提桶”而不是“提籃”，所謂提桶就是在做分析的時候要先提個方案再去看結果。 很多人認為沒有專業的技能不能完成資料分析，很多人看到的資料分析似乎都是高大上的，其實對于我們業務人員來說，沒有任何技術基礎也完全可以完成這個工作。其實對于咱們懂業務的人，不會python、不會SQL、不懂技術，一樣的可以做資料分析，隻需要懂業務，懂分析的方法，技術隻是工具而已，核心的還是業務。
現在我們以JVS-資料智倉為例，可以基于界面的操作，0技術門檻的方式完成資料的分析工作。
一、資料取數
取數，最主要的要知道資料哪裡有，是來源于業務系統、來源于線下的資料，還是直接在資料庫中儲存的？
jvs-sdw中提供了多種資料來源的方式，如果是excel等線下的文檔，可以導入系統可是生成對應的資料模型。
可以設定，資料更新的周期和時間，可以簡單輕松的完成資料的擷取
二、資料加工
其實我們是不需要去做一些非常複雜的統計，因為有些行業已經在用這些資料進行業務分析了，我們隻要按照自己的想法去加工即可，比如上面表中的這個問題中的資料，隻需要，通過界面化的資料流程化的配置操作即可完成，支援資料 資料衍生、資料透視、多表關聯、追加合并、資料過濾......
操作，僅僅是将對應元件拖入畫布，在配置面闆中完成對應功能的配置，操作的複雜度與excel的配置類似，簡單、直覺，所見即所得。
三、分析使用
這個是一個很重要的環節，通過我們的模型可以讓我們的資料分析更加的準确、更加形象生動的資料結果，那麼可以是統計報表、分析的圖示、數字化的大屏等等，JVS-SDW提供了三個不同的配置引擎，直接在界面上配置完成。
可以将資料納入到低代碼開發平台中去，完成輕應用的分析展示，也可以納入到其他的業務系統中，對接調用，當然使用者最廣的就是數字大屏、分析報表等。
四、總結
資料分析加工，不需要懂專業的python、專業的技術，隻需要選擇好智能的工具即可完成。 JVS-SDW（資料智倉），真正解開你做資料分析的封印。
JVS-SDW（企業級資料智倉）有免費體驗版本與商業授權版本，部分功能已經開源：https://gitee.com/software-minister