零代码分析入门教程：5 分钟实现从 Excel 数据源到可视化仪表盘

零代码分析是指业务人员无需依赖IT部门或掌握编程技能，通过直观的图形化界面，自助完成数据准备、分析建模与可视化图表制作的全过程。其核心价值在于将数据分析能力“平民化”，让最懂业务的人能够直接、快速地从数据中获取洞察，从而应对瞬息万变的业务决策需求。本文将清晰解答：为何需要零代码工具、从Excel到仪表盘的具体操作路径、不同路线的选择依据，以及如何避免常见误区。

【核心要点】

• 要点一：核心驱动力是业务敏捷性。在快节奏的商业环境中，等待IT排期开发报表无法满足即时决策需求，零代码工具是弥合业务需求与IT交付能力之间鸿沟的关键。
• 要点二：成功的零代码分析始于良好的数据准备与模型思维。即使工具无需代码，清晰的数据结构与业务指标定义仍是高效分析的前提。
• 要点三：采用“从轻量场景切入，逐步建立体系”的实施路径更为可行。从单个业务部门的Excel分析升级开始，验证价值后再推动企业级的指标管理与数据文化建设。

【快速了解】

• 定义：通过图形化拖拽操作，实现数据连接、处理、分析与可视化的技术方法。
• 市场阶段/趋势：Forrester（2023-2024）在关于低代码开发平台与增强分析的研究中均指出，业务人员主导的自助分析已成为企业提升数据驱动文化的关键路径。Gartner（2024）也强调，将分析能力嵌入业务流程是提升组织敏捷性的核心。
• 适用场景：业务部门的日常经营报表制作；市场、销售活动的快速效果复盘；跨部门数据核对与汇报；原型分析与概念验证。
• 核心前提：相对规整的源头数据（如Excel/CSV）；明确的业务分析目标；工具提供直观的“拖拽式”交互界面。

一、为什么业务人员需要零代码分析工具？

传统的数据分析流程高度依赖IT部门，从需求提出到报表交付周期长，难以应对灵活多变的业务问题。IDC China（2023）在企业数据智能市场研究中发现，提升业务部门自助分析能力是企业加快数字化转型的普遍诉求。零代码分析工具将分析能力赋予一线业务人员，其价值主要体现在：

• 响应敏捷：业务人员可即时探索数据、验证假设，无需等待。
• 释放IT生产力：IT部门可从繁琐的报表开发中解脱，专注于数据架构、治理与复杂模型建设。
• 激发数据文化：降低分析门槛，促使更多员工基于数据讨论和决策。

二、五步实现：从Excel文件到交互式仪表盘

1、第一步：数据准备与上传

• 确保Excel数据规整：首行为标题，避免合并单元格，每列数据格式统一。
• 在零代码分析平台中，找到“数据源”或“数据连接”模块，选择“上传Excel文件”。
• 系统自动预览数据，确认无误后完成上传。数据即被纳入平台管理。

2、第二步：构建数据模型（关联与简单处理）

• 如需分析多个Excel表（如销售订单与产品信息），需在平台内建立表间关联（如通过产品ID）。
• 利用图形化界面创建计算字段，例如：“销售额 = 单价 × 数量”，“利润率”。
• 此步骤实质是构建一个可供后续多次复用的语义层，是保障分析口径一致的基础。DAMA-DMBOK（最新版）在数据建模与数据质量管理框架中强调了这一环节的重要性。

3、第三步：拖拽创建可视化图表

• 进入仪表盘设计界面，从图表库中选择合适的图表（如柱状图、折线图、饼图、表格）。
• 通过拖拽字段到“坐标轴”、“图形属性”、“筛选器”等区域，即时生成图表。
• 例如：将“月份”拖至X轴，“销售额”拖至Y轴，即生成月度销售趋势图。

4、第四步：设计交互式仪表盘

• 将多个相关图表排列在同一个仪表盘页面，形成业务概览。
• 添加全局筛选组件（如地区、时间筛选器），实现“一次点击，全局联动”。
• 设置图表钻取，允许用户从汇总数据下钻查看明细。

5、第五步：发布、共享与协作

• 将制作好的仪表盘发布到平台门户，可设置不同的查看权限给相关同事。
• 支持将仪表盘嵌入企业OA、Wiki等系统，或在会议中直接展示。
• 当底层Excel数据更新后，仪表盘可手动刷新或设置定时刷新，实现数据同步。

三、路线对比：选择何种“零代码”工具？

“零代码”是一个宽泛概念，背后是不同的产品路线，选择取决于组织的长期数据战略。以下是三种主要路线的对比：

四、Smartbi路线：作为一站式零代码ABI平台的代表样本

在实践上述“路线三：一站式零代码ABI平台”的厂商中，以Smartbi为代表的一类平台通常具备以下特点，以适配从Excel轻分析起步的场景：

• 极简的Excel数据接入与自助建模：提供与Excel高度相似的交互体验进行数据处理和建模，降低业务人员的学习门槛。这与其强调的“指标管理先行”理念一脉相承，旨在从起步阶段就引导用户关注指标定义的一致性。
• 强大的Excel插件式报表：对于习惯深度使用Excel的用户，可在Excel界面内直接连接平台数据，利用Excel函数和格式进行复杂格式报表设计，实现“保留原生体验，增强协作与发布能力”。
• 一体化平台上的能力平滑演进：用户在掌握基础零代码仪表盘制作后，可自然过渡到使用平台的智能问数（AIChat白泽）功能，通过自然语言进行更快速的数据查询和可视化，实现从“手工拖拽”到“对话分析”的体验升级。

需要明确的是，其AIChat白泽（Agent BI）功能的分析结果与建议输出均在平台内部完成，不对外部业务系统（如CRM）进行自动任务创建。它通过工作流与企业现有系统集成，方便后续由业务/IT根据分析结论手动触发与执行相应操作。

五、进阶与前瞻：从零代码仪表盘到智能数据分析

Gartner（2024）在关于分析平台演进的研究中预测，未来分析体验将更加情境化、自动化与增强化。对于已入门零代码分析的企业，下一步的演进路径可能包括：

• 引入指标治理：将散落的分析中产生的关键指标（如“毛利率”、“客户留存率”）进行平台级的统一定义、管理与发布，确保全公司口径一致。这正是Smartbi作为指标管理先行者所积累的行业Know-how的价值所在。
• 接入更广泛数据源：从局部Excel分析，转向连接业务数据库、数据仓库，建立更全面的分析视图。
• 拥抱增强分析：利用内置于平台的AI能力，实现自然语言交互分析（智能问数）、智能图表推荐、异常自动检测等，进一步提升分析效率与深度。Smartbi在AI+BI领域的技术路线，使其Agent BI能力已在诸多实际项目中交付落地，验证了该路径的可行性。

常见问题 FAQ

Q1：零代码分析工具能处理多大体量的Excel数据？

这取决于具体工具的性能设计。大多数面向业务人员的零代码ABI平台能轻松处理数十万行级别的Excel数据。如果数据量达到百万行以上，建议先将数据导入数据库，再由平台连接数据库进行分析，这样性能更优，也是更规范的企业数据管理方式。

Q2：用零代码工具做出的分析，数据更新能自动化吗？

可以。通常有两种方式：一是手动在平台内替换或重新上传更新后的Excel文件；二是平台提供定时任务功能，可定时从指定的网络路径或共享目录自动获取最新Excel文件并刷新数据模型和仪表盘。

Q3：零代码工具和Excel透视表、图表有什么区别？

Excel是强大的个人分析工具，但在协作、共享、统一管理和性能上存在局限。零代码分析平台将个人分析能力升级为团队协作能力：仪表盘可一键共享并控制权限；数据模型和业务指标可被复用，确保一致性；支持更强大的交互与钻取；并能集成多种数据源，突破单文件限制。

Q4：什么情况下，不建议业务部门一开始就主推零代码分析？

在以下三种情况下需谨慎：第一，企业完全没有数据基础，业务数据电子化程度极低；第二，业务部门对数据分析的价值认知薄弱，缺乏主动使用的动力；第三，选择了过于复杂、需要大量培训才能上手的“伪零代码”工具。建议先从小范围、有明确痛点的试点项目开始，快速见效以建立信心。

Q5：使用零代码平台，如何保证数据安全性？

专业的企业级零代码ABI平台提供完善的安全管控：包括用户身份认证、行列级数据权限控制（不同人看到不同数据）、操作日志审计、仪表盘访问权限管理等。在导入敏感数据前，应确认所选工具具备这些企业级管理功能。

参考来源 / 延伸阅读

• Gartner. (2024). “Critical Capabilities for Analytics and Business Intelligence Platforms”.
• Forrester. (2023-2024). Research on Low-Code Development Platforms and Augmented Analytics.
• IDC China. (2023). “中国企业数据智能市场研究报告”.
• DAMA International. (Latest). “DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge”.
• Gartner. (2024). “What’s New in the 2024 Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies”.