2.3.2　自上而下：从问题和指标出发的分析之路

敏捷分析之路，是以业务用户为主导，以问题和指标为起点，在不断的假设验证中构建起来的分析体系。敏捷分析需要融合技术和经验、方法论和工具，是典型的跨专业领域。

在笔者的项目经验和实践中，逐步总结了以问题为中心的敏捷分析方法，它们构成了本书的关键脉络。这里简要介绍，之后会分章节介绍对应的内容。

·　“业务—数据—分析”体系和企业数据地图。

这是笔者面向客户中的高级领导时必须介绍的关键内容之一，帮助业务人员从分析体系出发，自上而下理解分析的起点（数据）、分析的基础（业务）。

·　问题是分析的起点、聚合是分析的本质、指标是分析的关键。

问题的结构分析、分析的动态聚合过程，是所有分析背后的共同点，它们构成了整个分析方法论大厦的根基，可视化只是分析的一种展现形式（见3.1～3.3节）。

·　从问题到图形的可视化方法。

业务分析的起点是问题，问题类型决定了可视化图形，而非数据本身决定可视化图形，这是笔者倡导的业务可视化分析与传统的IT可视化展现的关键差异。以此为基础，笔者总结了业务可视化分析的“三步走”方法，是问题分析的通用框架（见3.4～3.5节，以及第5章）。

强调“从问题到图形”，也正是本书姊妹篇《业务可视化分析：从问题到图形的Tableau方法》一书的重点。

·　筛选和交互，赋予仪表板生命力。

仪表板和传统报表的关键差异是丰富的交互能力，可以进行控件筛选、工作表之间关联筛选，可以把筛选范围保存为集合，甚至增加基于变量的交互动作。

Tableau还提供了多设备兼容、指标、导航、下载等更多的交互选项。这些通过点击、拖曳即可轻松使用的功能，让业务人员变成分析师成为可能（见第6章和第7章）。

·　多层次的结构化问题分析，是分析的高级形式。

笔者希望越来越多的分析师能走向“多维度、结构化分析”，从而完成客户价值分析、产品复购分析、标杆分析等更多较复杂的业务场景。这些典型的高级问题，无一例外地包含了多个问题的层次（详细级别）。本书第9章和第10章，结合高级计算，介绍了此类问题的思考方式和函数应用。

·　弘扬数据文化、培养业务分析师是数字化转型的重要力量。

业务分析极难依赖外部供应商实现，企业在内部持续不断地弘扬数据文化，培养业务分析师，是长期正确的道路，也是自上而下推动数据分析的力量来源。

笔者在为各行业中大型企业提供数据咨询和服务时发现，制约企业数字化转型的两大难点，分别是数据质量和分析方法论。解决这两个难点，需要企业长期不懈地弘扬数据文化、普及数据知识、传递分析方法、培养业务人才。在这条路上，借助可视化分析深入业务分析、借助Tableau普及分析知识，是适合所有企业的。