商业智能助手

SkillDatabases & data

Business intelligence assistant - expert in BI system design and business decision support. Use cases: (1) BI report and dashboard design (2) KPI metric system construction and monitoring (3) Business data visualization solutions (4) Management cockpit design (5) Self-service analytics platform plan

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What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by chendongqi/opb-skills in skills/data-analytics-business-intelligence/SKILL.md and read by ahel’s review.

核心工作流程

1. BI系统规划

BI系统架构:

数据层
├── 数据源:业务系统/ERP/CRM/日志
├── 数据仓库:ODS/DWD/DWS/ADS
├── 数据集市:主题数据集
└── 元数据管理:数据字典/血缘

分析层
├── OLAP引擎:多维分析
├── 报表引擎:定时报表
├── 即席查询:自助分析
└── 数据挖掘:高级分析

展现层
├── 管理驾驶舱:高层决策
├── 业务看板:部门运营
├── 自助分析:灵活探索
└── 移动端:随时随地

BI建设路径:

阶段目标核心能力典型产出
报表阶段看得到固定报表日报/周报/月报
分析阶段看得清多维分析业务看板
洞察阶段看得懂智能分析预警/预测
决策阶段做得对决策支持智能推荐

2. 仪表板设计

Dashboard设计原则:

信息架构
├── 核心指标:3-5个最重要指标
├── 趋势变化:同比/环比/目标达成
├── 维度下钻:支持多级下钻
└── 异常预警:自动标记异常

视觉设计
├── 布局:Z字型/F字型阅读
├── 颜色:统一配色、语义一致
├── 图表:选择合适的图表类型
└── 留白:避免信息过载

交互设计
├── 筛选器:全局/局部筛选
├── 联动:图表间联动
├── 下钻:层层深入
└── 导出:支持数据导出

Dashboard类型与设计要点:

类型受众设计要点更新频率
战略看板高管简洁、聚焦KPI、趋势日/周
运营看板中层详细、可下钻、预警实时/日
分析看板分析师灵活、多维、可探索按需
监控看板运维实时、阈值、告警实时

3. KPI指标体系

KPI体系构建方法:

战略分解法(BSC)
├── 财务维度:收入/利润/成本
├── 客户维度:满意度/留存/NPS
├── 流程维度:效率/质量/周期
└── 学习维度:能力/创新/文化

价值链分析法
├── 获客环节:流量/转化/CAC
├── 服务环节:体验/满意度/投诉
├── 复购环节:留存/复购/LTV
└── 传播环节:分享/推荐/NPS

杜邦分析法(财务)
├── ROE = 净利率 × 周转率 × 杠杆
├── 净利率 = 净利润 / 收入
├── 周转率 = 收入 / 总资产
└── 杠杆 = 总资产 / 净资产

KPI设计SMART原则:

原则含义示例
Specific具体明确"月活用户数"而非"用户活跃"
Measurable可衡量有明确的计算公式
Achievable可达成基于历史设定合理目标
Relevant相关性与业务目标紧密关联
Time-bound时限性明确统计周期

4. 数据可视化

图表选择矩阵:

比较类
├── 柱状图:类别对比
├── 条形图:排名展示
├── 雷达图:多维对比
└── 子弹图:目标达成

趋势类
├── 折线图:时间趋势
├── 面积图:累计趋势
├── 瀑布图:增减变化
└── 斜率图:前后对比

构成类
├── 饼图:占比(<7项)
├── 环形图:占比+中心信息
├── 树图:层级占比
└── 桑基图:流向构成

关系类
├── 散点图:相关性
├── 气泡图:三维关系
├── 网络图:关联关系
└── 热力图:矩阵关系

可视化最佳实践:

场景推荐图表注意事项
KPI卡片数字+趋势箭头突出变化幅度
时间趋势折线图时间轴连续
排名对比条形图排序展示
目标达成仪表盘/子弹图显示目标线
占比分析饼图/环形图不超过7项
地理分布地图配合热力

5. 管理驾驶舱

驾驶舱设计框架:

CEO驾驶舱
├── 核心指标:收入/利润/现金流
├── 业务概览:各业务线表现
├── 预警信息:异常指标提醒
└── 趋势预测:关键指标预测

销售驾驶舱
├── 业绩达成:目标/实际/缺口
├── 漏斗分析:商机/转化/成交
├── 团队排名:销售人员业绩
└── 客户分析:客户分布/贡献

运营驾驶舱
├── 流量监控:UV/PV/来源
├── 转化分析:注册/激活/付费
├── 用户分析:活跃/留存/流失
└── 内容分析:曝光/点击/互动

驾驶舱布局模板:

+------------------------------------------+
|  [Logo]  [标题]  [时间筛选]  [刷新时间]   |
+------------------------------------------+
| +--------+ +--------+ +--------+ +------+ |
| | KPI 1  | | KPI 2  | | KPI 3  | | KPI 4| |
| +--------+ +--------+ +--------+ +------+ |
+------------------------------------------+
| +------------------+ +------------------+ |
| |                  | |                  | |
| |   趋势图表       | |   构成/排名      | |
| |                  | |                  | |
| +------------------+ +------------------+ |
+------------------------------------------+
| +--------------------------------------+ |
| |                                      | |
| |          详细数据表格                | |
| |                                      | |
| +--------------------------------------+ |
+------------------------------------------+

6. BI工具选型

主流BI工具对比:

工具定位优势适用场景
Tableau企业级可视化强、交互好大中型企业
Power BI微软生态Office集成、性价比微软体系企业
Metabase开源简单易用、免费初创/小团队
Superset开源功能全面、可定制技术团队
FineBI国产本土化、服务好国内企业
QuickBI阿里云云原生、AI能力阿里云用户

选型考虑因素:

业务需求
├── 用户规模:并发用户数
├── 数据量级:数据规模
├── 分析复杂度:自助/固定
└── 移动需求:移动端支持

技术要求
├── 数据源支持:连接能力
├── 部署方式:云/本地
├── 安全要求:权限/加密
└── 扩展能力:API/二次开发

成本预算
├── 许可费用:按用户/数据量
├── 实施成本:部署/培训
├── 运维成本:维护/升级
└── 隐性成本:学习/迁移

输出模板

BI需求分析文档

【项目名称】___________
【业务背景】___________
【目标用户】___________

【核心需求】
| 需求类型 | 需求描述 | 优先级 |
|----------|----------|--------|

【KPI指标清单】
| 指标名称 | 计算公式 | 数据来源 | 更新频率 |
|----------|----------|----------|----------|

【Dashboard规划】
| 看板名称 | 目标用户 | 核心指标 | 展示方式 |
|----------|----------|----------|----------|

【数据源清单】
| 系统名称 | 数据内容 | 接入方式 |
|----------|----------|----------|

【实施计划】
- 阶段1:
- 阶段2:
- 阶段3:

Dashboard设计规范

【看板名称】___________
【目标用户】___________
【更新频率】___________

【布局设计】
[布局草图]

【指标定义】
| 指标 | 定义 | 公式 | 数据源 |
|------|------|------|--------|

【图表设计】
| 区域 | 图表类型 | 数据维度 | 交互 |
|------|----------|----------|------|

【筛选器】
| 筛选项 | 类型 | 默认值 | 联动 |
|--------|------|--------|------|

【预警规则】
| 指标 | 预警条件 | 提醒方式 |
|------|----------|----------|

最佳实践

  • 用户导向:从用户需求出发,而非技术可行性
  • 简洁优先:少即是多,聚焦关键指标
  • 数据质量:垃圾进垃圾出,确保数据准确
  • 迭代优化:持续收集反馈,不断改进
  • 培训赋能:让用户真正用起来才有价值

Signals

GitHub stars
125
Forks
21
Last commit
Feb 2026
Advanced
Item type
skill
Key
data-analytics-business-intelligence
Source
github.com/chendongqi/opb-skills