Quick BI使用案例20:交叉表中使用嵌套计算功能统计各个区域月累计订单金额及排名

本文涉及的产品
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介: 本文介绍如何用Quick BI“月累计-按列排名”功能,在月底前7天精准识别安全区、冲刺区、止损区,动态调配资源,提升月度KPI达标率。(239字)

栏目说明

Quick BI使用案例」系列短文都来源于用户遇到的真实问题

文章聚焦使用过程中的高频误区与使用技巧,希望能帮助您充分地发挥产品价值。

问题背景

适用客户:上市公司销售部

  • 业务痛点:
  • 3月22日距离月底结束仅剩一周。对于很多区域,最后一周是决定月度KPI是否达标的关键时刻。
  • 管理层需要立即识别:哪些区域靠现有累计值已稳保月度目标?哪些区域即使最后一周爆发也无法达标?哪些区域只差临门一脚?
  • 应用方案:
  1. 数据计算:提取3月1日至22日各区域累计订单金额,并生成排名。
  2. 分级策略:
  • 安全区(累计排名前20%):采取“锁定胜果”策略,维持现状确保业绩,避免节外生枝。
  • 冲刺区(累计排名中游):采取“全力搏杀”策略。这是最关键的群体。总部需立即开通“绿色通道”(特批折扣、加急发货等),利用最后一周强行拉升累计值,确保月度达标。
  • 止损区(累计排名后20%):将原计划用于该区域的最后一周资源抽调至“冲刺区”,减少无效投入。
  • 核心价值:

     在月度结束前7天进行精准的“资源再分配”,最大化集团整体的月度达标率,有效避免资源浪费。

解决方案

本方案需要在交叉表中使用“月累计-按列排名”功能,对各个区域的订单金额进行动态排名。具体配置说明如下:

Step1. 准备数据集

确认数据集company_sales中包含以下核心字段:

  • area: 区域名称
  • order_amt: 订单金额
  • 订单日期(day):用于时间筛选和累计计算的日期字段

Step2. 创建交叉表并配置基础字段

新建仪表板,选择数据集company_sales创建交叉表,进行如下字段拖拽:

  • 行(维度):选择area(区域)
  • 列(度量):选择order_amt(订单金额)

其中度量“订单金额”添加两次,第一个用于计算“月累计”数值,第二个用于计算“月累计-按列排名”。

Step3.配置高级计算逻辑

在字段面板中分别对两个“订单金额”字段进行配置:

a.对“订单金额”字段配置“月累计”数值。

选中第一个“订单金额”字段,在高级计算中选择 “日期累计”。具体配置如下:

  • 日期字段:选择 订单日期(day)
  • 计算类型:选择 “月累计”

b.对另一个“订单金额”字段配置“月累计-按列排名”

选中第二个“订单金额”字段,配置“高级计算-嵌套计算”,展示各个区域月累计订单金额排名

高级计算1中:计算方式选择“日期累计”,日期字段选择“订单日期(day)”,计算类型选择“月累计”;

高级计算2中:计算方式选择“排名”,计算类型选择“按列排名”,顺序选择“降序”,排名方式选择“排名”。

Step4. 添加查询控件

在仪表板中添加查询控件,并将其和交叉表进行关联,关联字段设置为“订单日期(day)”。

Step5. 最终展示效果对比与价值:

配置完成后,用户在查询控件筛选具体日期,然后点击查询按钮,交叉表即可呈现各区域订单金额月累计值以及月累计排名数据。

查询控件筛选“2026-03-22”时,交叉表中:

  • “订单金额_月累计_按列排名”是当天(2026-03-22)各区域的月累计订单金额的降序排名。
  • “订单金额_SUM_月累计”是当天(2026-03-22)各区域的月累计订单金额。

从交叉表可以看出,华东、华南区域排名靠前,需要保持当前的销售业绩。排名中游的区域,需要投入更多资源,冲刺业绩。

如阅读后有任何问题,您可以点击Quick BI产品内右下角【帮助与反馈】按钮与我们取得联系。

相关文章
|
16天前
|
人工智能 JSON 供应链
畅用7个月无影 JVS Claw |手把手教你把JVS改造成「科研与产业地理情报可视化大师」
LucianaiB分享零成本畅用JVS Claw教程(学生认证享7个月使用权),并开源GeoMind项目——将JVS改造为科研与产业地理情报可视化AI助手,支持飞书文档解析、地理编码与腾讯地图可视化,助力产业关系图谱构建。
23521 12
畅用7个月无影 JVS Claw |手把手教你把JVS改造成「科研与产业地理情报可视化大师」
|
4天前
|
Shell API 开发工具
Claude Code 快速上手指南(新手友好版)
AI编程工具卷疯啦!Claude Code凭借任务驱动+终端原生的特性,成了开发者的效率搭子。本文从安装、登录、切换国产模型到常用命令,手把手带新手快速上手,全程避坑,30分钟独立用起来。
1286 7
|
5天前
|
人工智能 BI 持续交付
Claude Code 深度适配 DeepSeek V4-Pro 实测:全场景通关与真实体验报告
在 AI 编程工具日趋主流的今天,Claude Code 凭借强大的任务执行、工具调用与工程化能力,成为开发者与自动化运维的核心效率工具。但随着原生模型账号稳定性问题频发,寻找一套兼容、稳定、能力在线的替代方案变得尤为重要。DeepSeek V4-Pro 作为新一代高性能大模型,提供了完整兼容 Claude 协议的 API 接口,只需简单配置即可无缝驱动 Claude Code,且在任务执行、工具调用、复杂流程处理上表现极为稳定。
1398 3
|
10天前
|
人工智能 缓存 Shell
Claude Code 全攻略:命令大全 + 实战工作流(完整版)
Claude Code 是一款运行在终端环境下的 AI 编码助手,能够直接在项目目录中理解代码结构、编辑文件、执行命令、执行开发计划,并支持持久化记忆、上下文压缩、后台任务、多模型切换等专业能力。对于日常开发、项目维护、快速重构、代码审查等场景,它可以大幅减少手动操作、提升编码效率。本文从常用命令、界面模式、核心指令、记忆机制、图片处理、进阶工作流等维度完整说明,帮助开发者快速上手并稳定使用。
2550 4
|
3天前
|
人工智能 JSON BI
DeepSeek V4-Pro 接入 Claude Code 完全实战:体验、测试与关键避坑指南
Claude Code 作为当前主流的 AI 编程辅助工具,凭借强大的代码理解、工程执行与自动化能力深受开发者喜爱,但原生模型的使用成本相对较高。为了在保持能力的同时进一步降低开销,不少开发者开始寻找兼容度高、价格更友好的替代模型。DeepSeek V4 系列的发布带来了新的选择,该系列包含 V4-Pro 与 V4-Flash 两款模型,并提供了与 Anthropic 完全兼容的 API 接口,理论上只需简单修改配置,即可让 Claude Code 无缝切换为 DeepSeek 引擎。
965 0
|
20天前
|
人工智能 缓存 BI
Claude Code + DeepSeek V4-Pro 真实评测:除了贵,没别的毛病
JeecgBoot AI专题研究 把 Claude Code 接入 DeepSeek V4Pro,跑完 Skills —— OA 审批、大屏、报表、部署 5 大实战场景后的真实体验 ![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up608d34aeb6bafc47f
6078 22
Claude Code + DeepSeek V4-Pro 真实评测:除了贵,没别的毛病
|
21天前
|
人工智能 JSON BI
DeepSeek V4 来了!超越 Claude Sonnet 4.5,赶紧对接 Claude Code 体验一把
JeecgBoot AI专题研究 把 Claude Code 接入 DeepSeek V4Pro 的真实体验与避坑记录 本文记录我将 Claude Code 对接 DeepSeek 最新模型(V4Pro)后的真实体验,测试了 Skills 自动化查询和积木报表 AI 建表两个场景——有惊喜,也踩
7338 18