数据处理-数据加工：对收集到的数据进行清洗、转换、提取和计算等操作，以成直观、易于理解的数据形式，满足产品经理的需求。数据分析-分析方法：利用恰当的分析方法和工具对处理过的数据进行深入分析，挖掘有价值的信息，并形成有意义的研究结论。数据可视化-图形展示：采用饼图。避免使用非正式或未经验证的数据源，务必进行交叉验证，确保数据准确无误。

人维度：关注指标、服务指标、管理指标以及顾客指标等。货维度：涉及采购、供应链、和售后等。场维度：分析进店率、坪效、市场占有率等，以及促销活动的效果。二步：数据可视化制作报表：利用可视化工具，如伙伴云仪表盘，将数据为图表形式，如单值图、进度条、折线图等。###数据呈现环节高消费率商场更注重可视化和个性化，会制作精美报表、动态图表，还会根据管理者、供应商等不同角色的需求提供定制化数据报告。低消费率商场的呈现形式较为基础，多以简单表格或常规图表为主，重点展示趋势、库存情况这类核心指标。###数据分析环节高消费率商场会借助大数据。

需熟练使用数据表、条件格式、切片器等功能提升报表交互性。例如，通过数据表快速汇总分析数据。常见的可视化元素包括柱状图、折线图、饼图、地图等。通过数据可视化，企业可以更快速地发现数据中的趋势、模式和异常，从而做出更明智的决策。例如，用柱状图展示不同产品线的额对比，用折线图分析业绩的变化趋势。数据共享与发布报表工具支持将生成的报表以多种方式共享和发布，如通过电子邮件。