Quick BI的SQL传参建模可以用在什么场景

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
智能商业分析 Quick BI,专业版 50license 1个月
简介:

作者:潘炎峰 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com
Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量。在即席查询SQL中,我们用${物理字段:显示别名}来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定。在Quick BI的SQL传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将“${物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询值 ” 或 “物理字段 in (查询值A、查询值B、查询值C) ” 或 “物理字段>= 查询值A and物理字段<= 查询值B”。下面我们来看看,哪些场景会用到Quick B的SQL传参建模功能吧!

场景一:任意时间段内的用户购买行为分析

  1. 场景描述:在零售行业往往需要分析用户的活跃度和客户的忠诚度,那么通过分析任意时间段内用户购买频率是常用的分析思路。
  2. 基于SQL传参如何实现:

1) SQL建模,这个场景就是典型的二次聚合分析,而且任意时间段,需要作用到子查询中,SQL建模语句如下:
select
sum(case when buy_cnt = 1 then 1 else 0 end ) as buy_cut_1,
sum(case when buy_cnt = 2 then 1 else 0 end ) as buy_cut_2,
sum(case when buy_cnt >2 and buy_cnt<=5 then 1 else 0 end ) as buy_cut_2_5,
sum(case when buy_cnt >5 and buy_cnt<=10 then 1 else 0 end ) as buy_cut_5_10,
sum(case when buy_cnt >10 and buy_cnt<=20 then 1 else 0 end ) as buy_cut_10_20,
sum(case when buy_cnt >20 then 1 else 0 end ) as buy_cut_up_20
from
(SELECT a.customer_name,
count(a.order_id) as buy_cnt
from company_sales_record_copy a
WHERE ${a.report_date : date_test } /定义查询时间参数/
group by a.customer_name
) b
2) 参数设置,在Quick BI中SQL传参本质上传逻辑条件,SQL传参需要选择为“日期-年月日”,供查询控件中识别数据类型。
image

3) 点击“创建数据集”,构建“任意时间多次购买客户数”数据集
image

4) 仪表板配置,以交叉表配置为例。选择对应SQL传参建模数据集,拖拽选择需要展现的字段。如下所示:
image

5) 查询项绑定配置,选择SQL参数项作为查询条件项,设置查询项与图表组件的关联关系和筛选项展现形式。如下图所示:
image

6) 数据验证:点击查询进行数据验证和SQL准确性验证。Quick BI的SQL引擎根据查询条件配置和SQL传参建模进行参数绑定。如下图所示:
image

通过以上六步操作,就可以很好的实现SQL传参建模的全流程穿越,以此来支撑多次聚合的复杂分析场景。

场景二、销售库存类数据分析(SQL建模供参考)

1.场景描述:在零售行业分析任意时间段的库存和销量数据是比较常用的需求,通过该数据分析甄别某个商品近期销售情况和库存?针对这样的场景,如何构建Quick BI的SQL传参建模?
1) 数据样例,后台数据具体字段包括(统计日期、省份、城市、期初库存、进货量、出货量、期末库存等):
image

2) 需要实现结果说明,基于以上数据,假设需要分析20190801~20190820浙江杭州的销售库存数据,需要给出的结果为:(期初库存取汇总开始时间的期初库存值,期末库存取汇总结束时间的期末库存值,进货朗、出货量采用sum汇总),另外时间为筛选区间。
image

3) Quick BI中SQL建模语句如下(供参考):
SELECT QBI_T_1_.COL_2 AS '省份',

    QBI_T_1_.`COL_3` AS '城市',

sum( case when QBI_T_1_.COL_1 = start_date then QBI_T_1_.COL_4else 0 end) as '期初库存',
SUM(QBI_T_1_.COL_5) AS '进货量',
SUM(QBI_T_1_.COL_6) AS '出货量',
SUM(case when QBI_T_1_.COL_1 = end_date then QBI_T_1_.COL_7 else 0 end ) as '期末库存'
FROM quickbi_test.QBI_0808_1566542575222 AS QBI_T_1_ /每日库存销量表/
left join (
select min(a.COL_1) as start_date,
max(a.COL_1) as end_date
FROM quickbi_test.QBI_0808_1566542575222 AS a /每日库存销量表/
where ${a.COL_1:report_date} /查询项中绑定的SQL传参/

    ) b /*获取待汇总的统计时间*/

on (

        QBI_T_1_.COL_1 >= start_date

and QBI_T_1_.COL_1 <= end_date

    )

group by QBI_T_1_.COL_2,

     QBI_T_1_.`COL_3`

阿里巴巴数据中台团队,致力于输出阿里云数据智能的最佳实践,助力每个企业建设自己的数据中台,进而共同实现新时代下的智能商业!
阿里巴巴数据中台解决方案,核心产品:
Dataphin,以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动,提供一站式数据构建与管理能力;
Quick BI,集阿里巴巴数据分析经验沉淀,提供一站式数据分析与展现能力;
Quick Audience,集阿里巴巴消费者洞察及营销经验,提供一站式人群圈选、洞察及营销投放能力,连接阿里巴巴商业,实现用户增长。
欢迎志同道合者一起成长!更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com

相关实践学习
助力游戏运营数据分析
本体验通过多产品组合构建了游戏数据运营分析平台,提供全面的游戏运营指标分析功能,并有效的分析渠道效果。更加有效地掌握游戏运营状态,也可充分利用数据分析的结果改进产品体验,提高游戏收益。
Quick BI在业务数据分析中的实战应用
Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台,其简单易用的可视化操作和灵活高效的多维分析能力,让精细化数据洞察为商业决策保驾护航。为了帮助您更快的学习和上手产品,同时更好地感受QuickBI在业务数据分析实践中的高效价值,下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。场景:假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师,您的经理刚刚拿到8月份的月度运营分析数据,他发现近期企业运营状况不佳,8月份毛利额环比前几个月下滑较大,三季度存在达标风险。因此将这个任务交给了您,根据订单信息和流量渠道信息等相关数据,分析企业8月份毛利额下滑的关键要素,并将其分享给团队,以便指导相关业务部门采取决策和行动,提高企业整体毛利额。 &nbsp;
目录
相关文章
|
10月前
|
关系型数据库 BI 分布式数据库
PolarDB NL2BI解决方案,让你不懂SQL也能进行数据查询分析并生成BI报表
无需创建和开通资源,在预置环境中免费体验PolarDB MySQL及其NL2BI解决方案
PolarDB NL2BI解决方案,让你不懂SQL也能进行数据查询分析并生成BI报表
|
5月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
YOLOv5改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention)
YOLOv5改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention)
306 0
|
1月前
|
存储 监控 算法
Hologres 在 BI 场景中的应用
【9月更文第1天】随着企业对实时数据分析的需求不断增加,传统的批处理方式已经无法满足现代业务决策的速度要求。Hologres,作为一款专为在线分析处理(OLAP)设计的实时数仓解决方案,提供了高性能的查询能力,能够支持大规模数据集的实时分析需求。本文将探讨 Hologres 在商业智能(BI)场景中的应用,包括如何集成 BI 工具以提供实时数据洞察,并加速决策过程。
49 3
|
5月前
|
数据可视化 数据挖掘 BI
Quick BI助力山东高速集团成功举办数字化应用场景创新大赛
Quick BI助力山东高速集团成功举办数字化应用场景创新大赛
244 0
|
移动开发 运维 监控
低代码开发云平台源码,支持多种企业应用场景,快速构建CRM、ERP、OA、BI、IoT、大数据应用程序
基于 moleculer 微服务架构开发,提供微服务的应用开发、配置管理、服务注册与发现、服务认证与授权、服务网关、服务监控、统一日志分析等,提供微服务应用的开发、部署、监控、运维等应用生命周期管理。
135 0
低代码开发云平台源码,支持多种企业应用场景,快速构建CRM、ERP、OA、BI、IoT、大数据应用程序
|
SQL 存储 大数据
数仓的建模和BI的建模有啥区别? by彭文华
数仓的建模和BI的建模有啥区别? by彭文华
|
供应链 监控 Cloud Native
瓴羊Quick BI助力子不语实现全场景数据分析与决策
在中国跨境电商时尚服装类垂直领域,SHEIN与Temu 缠斗得“难解难分”,备受关注的SHEIN何时上市也是众人津津乐道的话题,但当“低调”的子不语集团(2420.hk)于2022年双十一在港交所主板上市以后,市场才意识到中国跨境电商又一巨头的出现。
292 0
瓴羊Quick BI助力子不语实现全场景数据分析与决策
|
存储 SQL 监控
27 Postgre sql 建模,压力测试|学习笔记
快速学习27 Postgre sql 建模,压力测试
397 0
27 Postgre sql 建模,压力测试|学习笔记
|
监控 搜索推荐 数据可视化
Quick BI产品核心功能大图(五)移动端:让数据在更多业务场景中流通
将数据更好的融入日常工作中,一个重要的前提条件就是多端多渠道的数据触达和办公协同能力。 Quick BI凭借移动端交互体验,帮助用户随时随地便捷查看报表,并通过在线协同方式,追踪策略的执行落地。让数据在企业中流动起来,真正将数据贯穿在业务决策的过程中。
368 0
Quick BI产品核心功能大图(五)移动端:让数据在更多业务场景中流通
sql语法、关系建模
sql 数据类型  好处更多的数据存储方案 存储更加灵活 数值:int(11)             bigint(20) 大数据类型相当于Java的long类型           decimal(浮点数据类型) 可以定义大小与保留后几位小数 decimal(20,3)        字符类型.
887 0

热门文章

最新文章