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简介：数据部门是一个容易被投诉的“高危”部门，需要响应慢、数据准确性不高会影响业务的倒退。然而数据分析师每周动辄就有几十个需要在手，有限的加班也无奈解决所有问题，到底怎样才能扭转 BI 分析师的需要响应问题呢？
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Quick BI_——阿里云上客户都在用的 BI 产品（中国惟一入选 Gartner ABI 魔力象限 BI），无缝对接各类云上数据库和自建数据库，大幅晋升数据分析和报表开发效率，0 代码鼠标拖拽式操作交互，让业务人员也能轻松实现海量数据可视化剖析。_
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Quick BI 即席剖析：让业务实现自助剖析
无论是初创型公司还是大型团体，数据分析都是 BI 团队的外围工作之一，是驱动业务数据化和推动业务倒退的利器。然而，随着业务的疾速倒退，BI 团队撑持的工作量往往呈几何式增长，那么在人力资源无限的状况下，难以满足业务部门的诉求。
“授人以鱼不如授人以渔”！
Quick BI 的即席剖析，提供灵便的数据分析能力，随时取数、随时剖析。
在 IT 撑持，提供规范元数据，以及由组织管理员欠缺行级权限管控的根底之上，业务人员可能借助即席剖析提老本的通过拖拽，零 SQL 的进行剖析和取数，升高对 BI 分析师的依赖，最终实现数据分析和业务决策的提效。
业务人员触发剖析动机的场景
即席剖析能够是有目的性地被动创立，比方基于“商品库存”这个数据集进行被动剖析；也能够是看数据时触发的，比方看到仪表板上的某个异样数据，想要进一步诊断数据异样的起因。
用户再基于须要被剖析的数据来进行个性化摸索，如特定数据的筛选排序、穿插钻取、二次计算等，最终将后果以邮件、音讯等形式分享给业务决策者。
下图展现的是企业内从数据到剖析到决策的个别流程，而即席剖析最重要的是简化了两头的剖析过程，将剖析的能力赋予了每个业务人员。
如何应用即席剖析疾速构建剖析表格
作为一个业务经营，关注的销售数据复杂多变，每天都须要组合不同场景的数据。例如须要依据全国门店的库存状况来调货，确保重点门店在大促期间库存短缺。
此时，仅仅依附一个固化的穿插表并不能齐全满足从华东区域销售数据联结全国门店库存状况调货的诉求。而即席剖析的能力能够实现灵便的看数、取数。
1. 数据筹备
进入数据集，通过数据集新建即席剖析或者间接从即席剖析模块一键创立。
2. 数据抉择
即席剖析页面左侧是数据面板。
- 先有数据，再有表格，左侧数据面板能够间接加载具体维值
- 合乎操作习惯，左侧更不便将字段拖拽到右侧表格区域生成报表
此处用一个动图大体演示下在即席剖析中如何从数据面板中抉择字段，通过拖拽生成表格。即席剖析默认应用维值模式，每个维度字段能够间接开展以后维度下的具体维值并且拖拽抉择维值，在数据抉择的时候曾经做了一部分数据筛选。
勾选数据面板中的“仅展现维度名”能够从默认的维值模式切换到维度模式，此时与仪表板、电子表格等模块的数据面板一样，抉择某一个维度则是将以后维度下的所有维值都选中。
能够通过双击或拖拽维度的形式生成表格。比方这里抉择运输形式这个字段，是间接将运输形式下的三个维值都选中了。
3. 数据筛选
在曾经造成表格后，如果想要进一步的放大数据查问的范畴，也能够通过拖拽间接生成查问控件。
即席剖析的查问控件无需进行简单的条件配置。
比方，想要在已有表格根底上筛选出产品包箱类型为“中型箱子”和“大型箱子”，那么只须要在数据面板中间接抉择“中型箱子”和“大型箱子”这两个维值拖拽到控件区域即可。
若须要查看度量对应的筛选数据，间接将度量拖拽至控件区域内，再设置具体数值即可。
比方想要查看订单数量 >1000 的数据，间接将“订单数量”拖拽至控件区域内，再输出对应数值。
4. 数据计算
在即席剖析中，能够在已有表格中间接右键来进行性能操作。依据选中的内容不同可进行的操作也不同。
比方右键选中 2 个度量时，能够进行百分比、差别百分比和四则运算，计算公式依照选中的程序来显示。
除了默认提供的几种快捷计算，还能够通过自定义计算来写表达式。
5. 穿插钻取
下钻 & 上卷
所有在数据集中配置了层级构造的维度字段，只有不是层级构造中的最初一层，都能够在即席剖析中的表格进行下钻的操作。通过下钻去进行更细粒度的数据查问。
比方下图中的天文层级构造，能够从原来的“区域”下钻到“省份”，从“省份”下钻到“城市”；
右键子层级的维值，能够回到上一层。
开展
开展是针对以后选中的行维度所属的维度整体来开展的，比方这里的是维度“区域”，选中“东南”这个维值后点击开展，最初是减少“省份”的所有值。
即席剖析还能反对开展不同层级的维值，比方下图中表格本来展现的是“华中”、“华北”两个区域 +“江苏”、“浙江”、“福建”、“江西”这四个省份的数据，开展时能主动依据所处的层级开展到下一层，曾经到最初一层的能够主动合并不再持续开展。
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