Quick BI的交叉表之开发者版

本文涉及的产品
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介:

作者:徐姗 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com

今天给大家介绍一个小编积攒了很久的大!招!那就是Quick BI最强大的功能之一——交叉表!通过Quick BI的交叉表,用户可以一目了然地分析出各种场景指标并进行对比,帮助用户快速作出决策。在这些多样的展现和分析功能背后,对于开发者,Quick BI带来的价值不仅是简便的操作,更能帮您实现复杂的功能!接下来让小编给大家做个详细介绍!

  1. 数据计算:配置化操作
    场景一:行列混布
    相对于其他BI产品的交叉表,行列混布可以称得上是Quick BI交叉表的一个特色分析功能,有了他,我们可以实现横向和纵向多层的分类结构,满足我们从不同角度更直观看数据的需求。比方说:我们想要在行上凸显出“省份 -> 城市”的层级关系,并且还要在列上凸显出“产品类型 -> 产品子类 -> 订单数量/订单金额/利润金额”这样的层级关系,最终对应起来看一个对比数据。那么我们可以进行以下配置:
    image

即在行上拖入正常的 “省份” “城市” 两个维度,在列上也拖入两个 “产品类型” “产品子类” 维度,并且保留正常的三个度量 “订单数量/订单金额/利润金额”(原理是:拖入列中的维度,将以其“维度值”作为分类指标来进行数据归类)。
最终的展示效果就会变成下面这个样子:
image

当然你也可以通过改变维度和度量的位置来实现自己的不同效果(注:度量字段会被强制排在一起),将“行列混布”和“行列转置”一起使用,你会看到更加不同的分析效果,有兴趣的同学不妨一试喔!

场景二:汇总计算
表格分析的场景中,自然少不了统计相关的信息,支持 常规聚合 和 高级聚合 两种统计方式。

  1. 常规聚合
    常规聚合即我们常见的 SUM(默认) / AVG / MAX / MIN ,举个例子,我们想要得到 上海 -> 产品大类 -> 产品子类的平均销售额 情况,只需要在汇总配置中,将“订单数量”的聚合设为 AVG 即可:
    image

  2. 高级聚合
    高级聚合相对于常规来讲,支持用多个其他字段的汇总结果,通过四则运算得到目标字段的汇总结果。比如我们可以实现:利润金额的汇总结果 = AVG(订单金额) * SUM(订单数量) 的效果:
    image

  3. 用户探查:交互式分析
    BI分析很重要的一环当属上钻/下钻,以及图表之间的联动展示了,这里我们将演示下如果配置以达到分析效果。另外,交叉表中额外还支持了外部跳转功能,以便可以将分析关联到外部报表或资源。
    场景一:钻取
    钻取可算得上BI分析当中使用率非常高的功能,试想一个场景:作为一个销售经理,想要看到 浙江省 的全貌销售数据,然后他想进一步了解 杭州市 的情况,再次去对比杭州市下 办公用品 的销量。那么这个需求就可以通过钻取实现了。
    配置钻取的方式相当简单,我们只需要点击维度字段的“钻取”图表,即可创建一个钻取路径,后续可以往这个钻取路径里添加或删除任意字段,实现任意维度的上钻/下钻:
    image

钻取配置完成后,老板看报表的时候,就可以在不同的维度之间切换,便捷地洞察不同维度的数据了:
image

场景二:联动
如果我们想在交叉表中点击某个省(如“上海”)时,立即让下方的线图和饼图也相应展示“上海”的数据,就可以通过联动来实现了,配置的方式很简单,只需要你指定 该交叉表 与 哪些图表 联动即可(通过字段绑定建立联系):
image

最终的效果如下:
image

场景三:跳转
如果我们想通过当前的一个“销售大盘概览”交叉表,点击“上海”那一行对应的“订单数量”值后,立马跳转到对应“销售明细”仪表板,并且展示对应的“上海”的订单明细,我们便可以使用交叉表的跳转功能,结合仪表板的全局参数来实现跨报表联动。配置方式与联动类似,由于篇幅原因,这里暂时不作演示,有兴趣的同学可以深入尝试下。

  1. 异常数据标记:条件格式
    场景:图标和数据条
    熟悉excel操作的同学应该对条件格式不陌生了,有了条件格式,可以方便决策者识别出关键信息点,并且了解到不同阀值的数据指标,当前我们提供了 阶段图标 和 数据条 类型的条件格式,配置方式和常规一致:
    image
    image

最终的展示效果如下:
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交叉表就介绍到这里啦,是不是很心动呢,还不快去体验下,有更多惊喜功能等你哦!

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课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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