编者按：商业智能分析中，哪个维度是最不可缺少的环节？它有多少种分析方法？亲爱的读者，如果您有任何的想法或建议，也欢迎您来稿来电，与本文编辑（E-mail：dengsheng#it168.com  MSN：bunnybunny505#hotmail.com  TEL：021-33680077*265）分享您的经验和点子。

　　【IT168 专稿】在商业智能中，大部分数据分析都是围绕着企业的成本、利润，而忽视了时间分析的重要性。其实，时间分析不仅仅体现了企业的生成轨迹，它还能为企业战略发展提供可靠的依据。

　　关于时间的分析也有多种多样，在此我们着重从七种方法进行阐述与引导。

　　时间维度分析之一：同比分析
　　
　　同比是指当前的数据与去年同期的数据做比较。例如，2007年5月的销售额是20万，而2006年5月的销售额是16万，那么企业同期比较值等于20万/16万，即125%，也可以理解为增长了25%。

　　同样，如果企业在2007年5月仅销售了12万的业绩，那么同比值将是12万/16万，即75%，可以理解为减少了25%。

　　由于同期比较能够排除市场上的时间差异，例如工作日与周末的差异，五一假期与平时的差异，因此同比能够真实反应的企业发展情况。

　　时间维度分析之二：环比分析

　　环比是指当前数据与上一期数据的比较。例如，2007年5月的销售额是20万，而4月的销售额是18万，那么环比数据将是20万/18万，即111%。由于环比强调的是企业近期的数据比较，因此只能看到企业的发展状态，而不能看到企业的发展趋势。

　　时间维度分析之三：累计完成率

　　由于同比与环比分析都是以某一个时间点来分析，因此企业常常通过累计完成指标来分析未来的发展趋势。累计完成率是指在一段时间内的所有实际数据累加，与这段时间的目标数据做比较而得出的比率。

　　累计完成率分为三种情况，年度累计完成，季度累计完成，月度累计完成。例如，企业在分析2007年5月的业绩完成率的同时，还要看一下年度累计完成率。

　　时间维度分析之四：时刻分析

　　由于一些行业的特性，企业必须十分关注时刻分析表。例如航空班次分析，网站流量分析，电视直销分析等等。此类分析是将每天的客流量按24个时刻进行统计汇总，最终体现在一张时刻分析曲线图上。

　　时间维度分析五：相关分析

　　目前常用的相关分析有“产品搭配相关分析”和“趋势相关分析”。

　　产品搭配分析是指同样购买A产品的顾客，还购买了哪些产品。像网上商城大多采用此类方法，当顾客在网站查看某一件商品时，网站会提示顾客其它相关商品。

　　而趋势相关分析是指在一定时间内，找出相关性比较强的商品。此类分析是通过一定的数学模型分析而得出的结论。例如有多个销售数据，经过数学分析后，可以得出其中两条线的销售趋势十分相似，如下图所示。而这种趋势相关分析只能通过计算机来识别，不能通过人眼识别。

　　时间维度分析六：农历对比分析

　　在中国农历节日往往对市场产生巨大的影响力。例如在春节时的日用品、家电、礼品的销量都会猛增，而在清明前的茶叶市场也会有较大的起浮，中秋佳节往往也为企业带来了商机。

　　在日期分析中，比较困难的是如何通过公历日期自动寻找到农历日期。而在商业智能分析中，最常见的做法，就是将日期维度做成一个数据表。将每一天都公历与农历都填进去，这样通过时间维度的分析，很容易找到不同年份的春节对比或中秋的对比情况。

　　时间维度分析七：帐龄分析，库龄分析

　　当企业应收款在一段时间内还没有收回，就会面临坏帐的风险。如何应对坏帐呢？此时利用帐款的发生时间进行帐龄分析，可以清楚的看到坏帐的各阶段比例。为企业提供坏帐的明细与预防作用。

　　同样，如果采购的物料在仓库中的时间过长，即库龄过长，也会导致企业仓库费用上升、利润下降的情况。如下图所示

　　以上七种时间的分析方法的实践并不复杂，有些可以直接利用函数而得到。但商业智能分析中，时间的分析是最不可缺少的重要环节，无论哪个行业，如果离开了时间因素，都无法客观的评价企业的成长与发展。因此，从已知时间数据入手，把商业智能彻底地应用起来，将为企业带来真实的效果。