自助分析应用背景

在实际的数据分析场景中,IT部门提供的数据不能完全覆盖分析人员的需求,分析人员需要对数据进行二次处理,比如:

各种统计运算

根据原?#25216;?#31639;?#25215;?#20998;析指标,如每个用户的消费频次,单笔消费最大金额,最近一次消费时间间隔

二次筛选加工

如制作月报?#20445;?#38656;要筛选出最近一个月和的数据,同时对日期进行进步加工出月、周等不同时间粒度

关联?#21592;?#20998;析

如把不同来源的订单数据关联到一起进行分析,或者进行竞争分析时把同类型产品的数据联合进行?#21592;?#20998;析

自助数据准备介绍

FineBI提供了各种简单高效的数据处理功能,让用户自助操作数据,提高数据分析的效率。

自助数据分析

核心优势

多数据源整合


FineBI支持超过30种以上的大数据?#25945;?#21644;SQL数据源,支持Excel、TXT等文件数据集,支持多维数据库、程序数据集的等各种数据源。

多种数据处理功能


支持以可视化方式进行各种数据处理,如过滤、分组汇总、新增?#23567;?#23383;段设置、排序等,可以把数据进行规整,完完全全掌控数据。

智能权限继承


管理员只需配置基础的数据关联和权限,分析数据的用户都一定在其权限?#27573;?#20869;操作,而且数据集的关联也可以自动继承,提升双方效率。

极佳用户体验


容忍错误:每一步操作皆可增/删/?#27169;?#36335;径清晰:每一步清晰记录,效果可预览;无限层级:无限层次分析,直到获取所需。

快速搭建分析模型


使用FineBI可以轻松搭建各?#24535;?#20856;的业务分析模型,诸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型等等,帮助业务洞察。

预置数据挖掘算法


FineBI内置时间序列算法、聚类算法、分类算法,回归算法,关联算法共5类挖掘算法,帮助您轻松预测销售额、构建用户画像。

典型应用场景

数据清洗加工


很多时候我们想要得到不直接存在于数据库的数据,比如数据格式的转化、时间差等等,此?#26412;?#21487;以使用新增列功能,可以不影响原数据的情况下得到一个新的数据列,保存在业务包中以供后续业务分析使用。

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