强大的Quick BI体验

我是一位python开发工程师，我平时工作 涉及数据分析类产品的使用。

常见的数据分析也就excel表格，BI，以及AI（选择还在发展，但是AI未来会涉及数据分析的），下面来体验一下Quick BI

Quick BI是一款全场景数据消费式的BI平台，秉承全场景消费数据，让业务决策触手可及的使命，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统，您可以使用Quick BI制作漂亮的仪表板、格式复杂的电子表格、酷炫的大屏、有分析思路的数据门户，也可以将报表集成在您的业务流程中，并且通过邮件、钉钉、企业微信等分享给您的同事和合作伙伴。
工具介绍链接：https://help.aliyun.com/zh/quick-bi/

一、申请试用账号

申请试用账号的过程非常顺利。我按照官网的指引，点击“免费试用”按钮，填写了一些基本信息，很快就开通了专业版的试用账号。整个过程不到 5 分钟，非常高效。

二、准备测试数据

我下载了官方提供的测试数据文件（烟草数据测试体验.xlsx），然后按照教程上传到 Quick BI。上传过程中，系统自动预览了数据，让我可以检查并调整字段配置信息。
我发现“进货日期（day）”字段不符合命名规则，于是将其调整为“进货日期”，并将字段类型调整为“日期”。调整完成后，数据源创建成功，接下来我创建了对应的数据集。

二、进行数据可视化分析——搭建一张仪表

基于我们提供的数据，尝试搭建一份用于分析烟草零售户订货经营情况的报表，效果如下图：

我认为Quick BI功能 好用。

好用的地方

• 操作便捷性：Quick BI的拖拽式操作非常直观，即使是非专业的数据分析人员也能快速上手。比如在搭建仪表盘时，我可以轻松地将数据字段拖放到相应的区域，无需复杂的代码编写，大大提高了工作效率。
• 强大的数据处理能力：它能够处理海量数据，并且支持实时在线分析，这对于处理大规模数据集非常有帮助。在实际工作中，我们经常需要处理大量的业务数据，Quick BI能够快速响应并提供分析结果，解决了传统工具处理大数据时速度慢、容易卡顿的问题。
• 丰富的可视化效果：Quick BI提供了多种可视化组件，如柱状图、折线图、饼图、地图等，可以根据不同的分析需求选择合适的图表类型。例如，在分析烟草零售户订货经营情况时，我使用柱状图直观地展示了不同零售户的订货量，通过地图可以清晰地看到各个地区的销售分布情况，让数据更易于理解和解读。
• 数据集成与共享：Quick BI可以方便地将报表集成到业务流程中，并且支持多种分享方式，如邮件、钉钉、企业微信等。这使得数据可以在团队内部或与合作伙伴之间快速共享，提高了协作效率，解决了以往数据传递不及时、不便捷的问题。

此外，我还有建议。

建议

• 与Python的深度集成：作为一位Python开发工程师，我希望Quick BI能够提供更强大的Python接口或插件，方便我们直接在Python环境中调用Quick BI的功能。例如，能够通过Python代码直接上传数据、创建数据集、生成报表等，这样可以更好地将Quick BI与我们的开发工作结合起来，提高开发效率。
• 数据分析模型的扩展性：虽然Quick BI已经提供了丰富的数据分析功能，但随着数据分析需求的不断增长，希望能够增加更多高级的数据分析模型，如机器学习模型、预测分析模型等。这样可以更好地满足企业对未来趋势的预测和分析需求，进一步提升数据分析的价值。
• 用户自定义功能的增强：目前Quick BI的可视化组件和报表模板已经很丰富了，但如果能够提供更多的用户自定义选项，比如自定义图表样式、自定义报表布局等，将能够更好地满足不同用户的个性化需求，让报表更加符合企业的品牌形象和分析习惯。

总之，Quick BI是一款非常实用的数据分析工具，它在操作便捷性、数据处理能力、可视化效果等方面表现出色，解决了我们在数据分析过程中遇到的许多问题。同时，我也期待它在未来能够不断优化和改进，为用户提供更加完善的数据分析解决方案。如果您也对数据分析感兴趣，推荐您尝试使用Quick BI，相信它会给您带来不一样的体验。工具介绍链接：https://help.aliyun.com/zh/quick-bi/