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Quick BI——阿里云上客户都在用的BI产品（中国唯一入选Gartner ABI魔力象限BI），无缝对接各类云上数据库和自建数据库，大幅提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分析。
了解产品详情：https://www.aliyun.com/product/bigdata/bi
Quick BI即席分析：让业务实现自助分析
无论是初创型公司还是大型集团，数据分析都是BI团队的核心工作之一，是驱动业务数据化和推动业务发展的利器。但是，随着业务的快速发展，BI团队支撑的工作量往往呈几何式增长，那么在人力资源有限的情况下，难以满足业务部门的诉求。
“授人以鱼不如授人以渔”！
Quick BI的即席分析，提供灵活的数据分析能力，随时取数、随时分析。
在IT支撑，提供标准元数据，以及由组织管理员完善行级权限管控的基础之上，业务人员能够借助即席分析提成本的通过拖拽，零SQL的进行分析和取数，降低对BI分析师的依赖，最终实现数据分析和业务决策的提效。
QuickBI产品架构全景
百阿里云
奥运会全球精定云服务商
分析取数
报表访问
智能问答
订阅推送
语义交互,内容推送
门户/自有系统,PC/移动
探索分析,下载取数
钉钉,微信,邮件,短信
开放集成力
自助分析
中国式报表山
可视分析
数据门户
页面和卡片嵌入
生意梦谋
仪表板
自助分析
点选式
安全集成
组件
自助分析
及
数据故事构建
分析型图表
基础图表
电子表格
钉钉
流程集成
模板
40+基琴医影
智能报表
市场
交互式分析
时序及动态分析
我悟和女叉妆
数据连接
百万级
移功定制正表
自助取数
数据见解
高级计算
查请控件和Tab
开放接口
平台强基础
分析引掌(直连/抽取/加速/智能缓存)
内核Quick引学
安全,稳定
阿里云存储
业务数据源
本地数据库
应用数据源
表单填报
文件上传
Maxcomute.oss,MysqLg
生题梦温,钉订等
Mysql,sqLSorver,Oracle,DB2,SPiQ,HIve等
Dataphin
阿里云专有云企业版
阿里云公共云多租户
本地IDC
阿里云公共云VPC
阿里云专有云敏捷版
业务人员触发分析动机的场景
即席分析可以是有目的性地主动创建，比如基于“商品库存”这个数据集进行主动分析；也可以是看数据时触发的，比如看到仪表板上的某个异常数据，想要进一步诊断数据异常的原因。
用户再基于需要被分析的数据来进行个性化探索，如特定数据的筛选排序、交叉钻取、二次计算等，最终将结果以邮件、消息等方式分享给业务决策者。
下图展示的是企业内从数据到分析到决策的一般流程，而即席分析最重要的是简化了中间的分析过程，将分析的能力赋予了每个业务人员。
交叉钻取
归因
文档
一次性,静
态报告
结果呈现
分析计算
即席分析
汇报
ABC
人
数据计算,预测
洞见突出
中产国
多维数据集
结果分享
业务域数
仪表板
可二次分析
2
据切片
筛选排序
数据整理
数据工程师
业务决策者
业务分析师
如何使用即席分析快速构建分析表格
作为一个业务运营，关注的销售数据复杂多变，每天都需要组合不同场景的数据。例如需要根据全国门店的库存情况来调货，确保重点门店在大促期间库存充足。
此时，仅仅依靠一个固化的交叉表并不能完全满足从华东区域销售数据联合全国门店库存情况调货的诉求。而即席分析的能力可以实现灵活的看数、取数。
1. 数据准备
进入数据集，通过数据集新建即席分析或者直接从即席分析模块一键创建。
数据集
名称Q共2个文件
新辞文件夹
全部
我的
新建数堰集
风即席分析测试空间
我的数据集
根目录
数据门户
创建者
修改人/修改时间
名称
作
数撼湿
新连即席分析
仪表板
TL
销售分析数据HEW
mysql故据
W
2021/7/214:09:59
MySQL
company-gbi_testdata
即席分析
R
销售数据NEW
mysql数据
已
电子表格
2021/7/214:08:54
MySQL
company-ordor-salosrocord
C
自助取数
智能小
数据集
数据填报
数据源
监控指标
我的
开发者中心
工作空间
订阅
访问
创作区
开发
O
专业版
QuickBl
即席分析
新建即席分析
共0个文件
名称
全部状态
新连文件夹
全部
我的
即席分析山试空间
数据门户
仪表板
即席分析
电子表格
Ea
自助取数
智能小园
T
数据集
暂无数据,快快开始获取吧!
数据填报
新建即麻分析
数据温
2. 数据选择
即席分析页面左侧是数据面板。
- 先有数据，再有表格，左侧数据面板可以直接加载具体维值
- 符合操作习惯，左侧更方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分析中如何从数据面板中选择字段，通过拖拽生成表格。即席分析默认使用维值模式，每个维度字段可以直接展开当前维度下的具体维值并且拖拽选择维值，在数据选择的时候已经做了一部分数据筛选。
勾选数据面板中的“仅展示维度名”可以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，选择某一个维度则是将当前维度下的所有维值都选中。
可以通过双击或拖拽维度的方式生成表格。比如这里选择运输方式这个字段，是直接将运输方式下的三个维值都选中了。
未命名的即席分析
预览
编辑
保存
保存并发布
O艺围品尚
镇售分析数据
iii列
三行
Su区域(列表)
搜索维度或度量
仅展示维度名
维度
抱携字段到此处用作查询控件
订单日期
客户名称
区域
订单等级
远输方式
东北
区城
华东
省份
str,城市
华中
产品类型
华北
产品小类
产品名称
总计
产品包箱
运输日期
shipping-time
度量0
默认
订单编号
订单数量
订单金额
折扣点
利润全额
单价
运输成本
3. 数据筛选
在已经形成表格后，如果想要进一步的缩小数据查询的范围，也可以通过拖拽直接生成查询控件。
即席分析的查询控件无需进行复杂的条件配置。
比如，想要在已有表格基础上筛选出产品包箱类型为“中型箱子”和“大型箱子”，那么只需要在数据面板中直接选择“中型箱子”和“大型箱子”这两个维值拖拽到控件区域即可。
预览
未命名的即席分析
编辑
保存
保存井发布
宏围品凸
销售分析数据
ii列
Str订单日期(列表)
Su地理展级结构(列表)
三行
度量(列表)
摆索维度或度量
仅展示维度名
维度
描携字段到此处用作查询控件
地理展级结构
订单日期
2015
2016
总计
订单日期
客户名称
订单等级
地理层级结构
订单编号
订单编号订单数量
订单编号
订单数量
订单数量
运输方式
江苏省
883433
1964444
935
1589
1081011
产品类型
654
产品小类
浙江省
7998
4907280
9844239
4196
3802
4936959
产品名称
产品包箱
华中
5098368
11222386
4910
4492
6124018
9402
远输日期
华北
12023136
10319
24736485
10520
12713349
20839
shippingtime
总计
性别
22912217
24855337
20360
47767554
39828
19468
度量
默认
订单编号
订单数量
订单金锁
折扣点
利润金额
单价
远输成本
0值
若需要查看度量对应的筛选数据，直接将度量拖拽至控件区域内，再设置具体数值即可。
比如想要查看订单数量>1000的数据，直接将“订单数量”拖拽至控件区域内，再输入对应数值。
4. 数据计算
在即席分析中，可以在已有表格中直接右键来进行功能操作。根据选中的内容不同可进行的操作也不同。
比如右键选中2个度量时，可以进行百分比、差异百分比和四则运算，计算公式按照选中的顺序来显示。
除了默认提供的几种快捷计算，还可以通过自定义计算来写表达式。
5. 交叉钻取
下钻&上卷
所有在数据集中配置了层级结构的维度字段，只要不是层级结构中的最后一层，都可以在即席分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询。
比如下图中的地理层级结构，可以从原来的“区域”下钻到“省份”，从“省份”下钻到“城市”；
右键子层级的维值，可以回到上一层。
展开
展开是针对当前选中的行维度所属的维度整体来展开的，比如这里的是维度“区域”，选中“西北”这个维值后点击展开，最后是增加“省份”的所有值。
即席分析还能支持展开不同层级的维值，比如下图中表格原本展示的是“华中”、“华北”两个区域+“江苏”、“浙江”、“福建”、“江西”这四个省份的数据，展开时能自动根据所处的层级展开到下一层，已经到最后一层的可以自动合并不再继续展开。
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数据中台是企业数智化的必经之路，阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的，“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。
目前正通过阿里云对外输出系列解决方案，包括通用数据中台解决方案、零售数据中台解决方案、金融数据中台解决方案、互联网数据中台解决方案、政务数据中台解决方案等细分场景。
其中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，包括：
- - Dataphin，一站式、智能化的数据构建及管理平台；
- - Quick BI，随时随地 智能决策；
- - Quick Audience，全方位洞察、全域营销、智能增长；
- - Quick A+， 跨多端全域应用体验分析及洞察的一站式数据化运营平台；
- - Quick Stock， 智能货品运营平台；
- - Quick Decision，智能决策平台；
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