对于如今大数据环境而言，独立的数据毫无意义，能进行比较和分析的数据才是有价值的数据。

在帆软FineReport 报表工具中，数据的录入和展示操作只是开始，之后的数据分析才是重头戏。那么在FineReport中经过怎样的配置才能进行数据分析？又怎么进行数据分析呢？

使用帆软FineReport进行数据可视化分析非常简单，经过简单的配置，使用者只需在B/S端简单拖拽目标数据及相关维度，即可得到从不同维度分析的结果，提升数据可视化程度，帮助决策层做出准确的决策。

一、B/S数据源配置

启动web服务器（FR工程部署在web服务器下，端口号为对应的web服务器端口号，如tomcat下，端口号为8080，如果未部署，端口号为FR内置服务器端口号8075，以下均以tomcat为例），用管理员账号登陆数据决策系统op=fs，即打开链接：http://localhost:8080/WebReport/ReportServer?op=fs登陆成功后，点击管理系统>B/S全局配置>数据配置，添加数据集分析数据源如“员工数量”，选择服务器数据集员工信息表。如下图：

注：数据源同时提供语意转换功能和表间自动关联功能。B/S数据源配置中的数据来源既可以是设计器中定义的数据连接，也可以是服务器数据集，服务器数据集的定义可参考文档服务器数据集。

二、添加数据分析表

1、新建B/S分析目录

在管理系统—>报表管理中添加一个子节点B/S分析，详细步骤请查看添加报表目录。

2、在B/S分析目录下添加数据分析

前面已经新建了B/S分析目录节点，下面需要在节点下新添加一个数据分析，详细步骤请查看添加数据分析，如下图，成功添加数据分析：员工信息表：

3、添加数据源

点开报表决策平台(op=fs)>B/S分析>员工信息表，给其添加新的数据分析，如下：

效果如下：

4、主体设计

添加数据源之后，如上图所示，页面最右侧会会自动出现该数据源形成的一个表格，接下来，可在该页面上对新分析进行主体设计。

到这里，数据源和新建数据分析就已完成，接下来就是进行数据分析的具体操作，看如下示例。

三、数据分析维度示例

1、按部门，性别维度分析

各部门男女职工的分布，通过企业管理学理论，企业技术、工程、信息等偏技术型部门的男职员比例要稍大一些，客服、人力等服务型部门的女职员比例稍大一些，这样才有利于企业的发展。那么通过以下的分析，可以得到企业现状，发现技术部、工程部的女职员比例高于男职员，未来一段时间内，人事部在招聘上，人员多考虑男性，女职员可适当减少，如下图分析情况：

2、按部门、学历统计平均工资

分析各部门职工的学历及待遇情况，企业技术部门和信息部门职工的人员流动率最高，那么高层就需要分析在待遇这块是否为导致人员流动主要原因，跟行业普遍待遇对比，是否要做出调整待遇的决策。

3、按部门、年龄统计平均工龄情况

分析各部门职工的年龄情况。销售部的工作需要出差、开拓客户，上门拜访客户等，所以职员年龄在25-29岁居多，但是销售部职员年龄在30-34岁的只有一人，其他均为29岁以下的。一般来说，年龄较大的是有资历、有经验的总监级别，而销售总监的工作较忙，依据公司整体战略，规划公司销售系统的整体运营、业务方向，领导团队，所以资源分配有些欠妥。那么就要分析出，销售部门要把招聘销售总监放在首位，同时需要从销售经理中发展提拔一部分人起来。资源分配欠妥的还有工程部。

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