前几年电商们背靠流量红利轻轻松松赚钱，这几年随着网购用户规模赶超网名增幅，网购渗透率已然接近天花板，流量红利消失。
数据来源系统不同会形成数据孤岛现象，给数据分析造成许多的不便，比如严重拖慢数据分析效率使得其无法发挥数据驱动的效果。
将财务分析报表做得样样都符合专业要求，但领导却表示“做得很好，下次别做了”。
CNNIC第49次《中国互联网发展状况统计报告》表示，截至2021年底，我国网络购物用户规模为8.42亿，较前一年增长5968万。
在一些平台上，经常看到有人询问用什么工具做数据可视化图表，或者是用什么工具做企业的数据可视化分析。
电商零售也是零售，因此在电商数据分析中往往也要从“人、货、场”出发做数据分析，但这毕竟和线下零售还是有区别的，比如说在电商零售数据分析中就需要针对网站流量、转化做分析。
近几年电商的经营越来越难，大家也终于发现要把电商经营好就得实现企业数字化运营管理。
一直以来怎么将复杂数据直观地展现出来，让管理层更快地看明白，是企业数据分析中让人头疼不已的问题。
当我们要系统化地分析房地产数据，获取对房地产经营管理信息时，除了要有一个能够完成海量数据分析，分析效率高、能力强的的数据分析软件外，更需要一套适用于房地产行业的数据分析解决方案，也就是我们接下来要说的bi房地产数据分析方案。
首先，它是房地产行业通用的数据分析方案，可以解决房地产数据分析中的共性分析需求；其次，它更懂房地产业务，更能契合房地产数据分析痛点，满足数据分析需求；最后，它需要依托于一个功能强大、分析灵活自主、操作简单的bi数据可视化分析工具。
作为移动互联网的原住民，Z世代可不是好糊弄的，他们熟悉电商营销套路，也更能冷静货比三家，在购物上不仅注重商品品质，同时也更加注重服务、效率、性价比等。
做电商数据分析总免不了分析不同时间内的数据情况，比如说分析2021年10月1日到15日内，各个店铺的销售情况。
签约目标完成了多少？回了多少款？成交了多少套？过去一年内客户趋势又是怎样的？公司的售楼业务都分布在哪些省份？如果你要了解以上内容，那么你就一定要看看奥威bi数据可视化工具分享的这一份bi房地产数据分析-售楼模块报表。
收入减去成本才是利润，为了尽量提高利润，就得从成本入手，其中很重要的一点就是要做好成本分析，严格管理成本支持。
电商零售，说到底也是零售行业，要对消费者投其所好就得先借着bi电商数据分析摸清消费者的喜好。
兵家说：兵马未动粮草先行。
房地产行业涉及的业务广，数据类型多，作为管理者要在短时间内对各项业务的情况熟知于心，难度不小，但还是有办法办到的。
图形化的图表能将数据分析结果可视化，此外，还要搭配各种智能化的运算与分析功能来实现多维立体的数据可视化分析。
订货、采购、配货、出库、销售、库存等业务流程多，不知怎么构建模型、分析数据？数据各自存放在专业系统平台上，一时间整合不起来？业务部分的数据分析需求多、易变，令人焦头烂额，难以提高零售数据分析效率？……奥威软件的零售bi方案（零售数据分析解决方案）有针对性的应对预案。
商超零售行业的数据分析和其他零售行业一样，都需要基于业务展开分析，以“人、货、场”为立足点，展开深度的分析挖掘。