简介：随着企业数字化过程的逐步推进，在日常经营过程当中会积淀下越来越多的数据信息。每当想做数据分析的时候，就会发现想要的指标扩散在不同的数据源、数据集、数据表当中。Quick BI 的数据关联性能，能够帮忙数据分析师疾速将指标进行汇聚，造成一张弱小好用的大宽表。一起来看看 Quick BI 是如何做到的吧！
随着企业数字化过程的逐步推进，在日常经营过程当中会积淀下越来越多的数据信息。
每当想做数据分析的时候，就会发现想要的指标扩散在不同的数据源、数据集、数据表当中。
Quick BI 的数据关联性能，能够帮忙数据分析师疾速将指标进行汇聚，造成一张弱小好用的大宽表。
一起来看看 Quick BI 是如何做到的吧！
数据集关联建模
您须要通过不同报表中都具备的雷同字段来进行关联。如「demo_订单信息明细表」和「demo_渠道信息维度表」中都蕴含独特字段「渠道 ID」，抉择「渠道 ID」来进行数据关联，就能够获取蕴含订单信息和渠道信息的残缺表单。不便后续剖析数据。
- 将指标表单拖入编辑区
- 在自动弹出的设置界面抉择关联字段和关联模式
- 点击确定并保留数据集
不同关联模式的区别
◼左外连贯（left join）：以左表为基准，查问后果中蕴含左表全副数据，右表匹配数据不存在时用 null 代替；
◼右外连贯（right join）：以右表为基准，查问后果中蕴含右表全副数据，左表匹配数据不存在时用 null 代替；
◼内连贯（inner join）：通过 id 将左表和右表连接起来产生一个新表，新表是由这个表的交加局部组成；
◼全连贯（full join）：左连贯和右连贯的一个合集，蕴含左表和右表的全副数据，匹配不上的显示为 null。
维度值二次分组
分组维度用于将维度值分组的场景，例如对年龄字段分组，分为未成年、青年、中年、老年这几个大区，别离查看每个年龄段人员的疫苗接种状况。
- 在数据预览区域，单击新建分组维度
- 在新建分组字段对话框，依照以下步骤配置后，单击确定。（反对利用在天文分组、年龄分组、日期分组等场景）
阿里云数据中台是阿里巴巴数据中台惟一商业化输入，以数据中台方法论为内核，构建起”快、准、全、统、通“的智能大数据体系。
阿里云数据中台产品矩阵是以 Dataphin 为基座，以 Quick 系列为业务场景化切入：
- Dataphin，智能数据建设与治理
- Quick BI，数据可视化剖析
- Quick Audience，一站式消费者经营和治理
- Quick Tracking，全域行为洞察
- Quick Stock，智能货品经营
- Quick Decision，风控决策数字引擎
目前正对外输入系列解决方案，包含通用数据中台解决方案、批发数据中台解决方案、金融数据中台解决方案、互联网数据中台解决方案等。
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