自助分析應用背景

在實際的數據分析場景中,IT部門提供的數據不能完全覆蓋分析人員的需求,分析人員需要對數據進行二次處理,比如:

 

各種統計運算

根據原始計算某些分析指標,如每個用戶的消費頻次,單筆消費最大金額,最近一次消費時間間隔

 

二次篩選加工

如制作月報時,需要篩選出最近一個月和的數據,同時對日期進行進步加工出月、周等不同時間粒度

 

關聯對比分析

如把不同來源的訂單數據關聯到一起進行分析,或者進行競爭分析時把同類型產品的數據聯合進行對比分析

自助數據準備介紹

FineBI提供了各種簡單高效的數據處理功能,讓用戶自助操作數據,提高數據分析的效率。

自助數據分析

核心優勢

多數據源整合


FineBI支持超過30種以上的大數據平臺和SQL數據源,支持Excel、TXT等文件數據集,支持多維數據庫、程序數據集的等各種數據源。

多種數據處理功能


支持以可視化方式進行各種數據處理,如過濾、分組匯總、新增列、字段設置、排序等,可以把數據進行規整,完完全全掌控數據。

智能權限繼承


管理員只需配置基礎的數據關聯和權限,分析數據的用戶都一定在其權限范圍內操作,而且數據集的關聯也可以自動繼承,提升雙方效率。

極佳用戶體驗


容忍錯誤:每一步操作皆可增/刪/改;路徑清晰:每一步清晰記錄,效果可預覽;無限層級:無限層次分析,直到獲取所需。

快速搭建分析模型


使用FineBI可以輕松搭建各種經典的業務分析模型,諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等,幫助業務洞察。

企業級管控平臺


FineBI提供以IT為中心的企業級管控平臺,為業務用戶自助分析系統保駕護航。

典型應用場景

數據清洗加工


很多時候我們想要得到不直接存在于數據庫的數據,比如數據格式的轉化、時間差等等,此時就可以使用新增列功能,可以不影響原數據的情況下得到一個新的數據列,保存在業務包中以供后續業務分析使用。

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