2021-12-15，Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分：Card。 上篇文章，我们提到这个组件，并起了一个名字：Power BI 被吊打。 昔日，学习 Power BI，不是为了布道 Power BI，而是那本身就是从学生到职业阶段对数据分析以及商业智能存疑的自然研究结果。 所以，请你深刻思考，这个公众号在茫茫教授数据分析的海量声音中，发出微弱的光，只能照亮某些同频者。 从一个共同的理想来说，Zebra BI 一直有清晰的路线以及自己的产品思路，它融合了更贴近业务的思维模式，因此，Power BI 在这样的业务分析力驱动下，也将出现新的最佳实践。 这里，我们先来研究为了这样的产品分析思路，要达到怎样的效果。 所有 KPI 囊括在一起 通过几次点击，所有 KPI 根据小多图原理，全部集中到一起。
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。 而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。 BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。 BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策 BI系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统(MIS)，它具有以下特点: 提供系统整体设计思想，这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统; 从技术上说，就是按维度与层次对主题建立数据分析模型; 总而言之，BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能，更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案，即真正意义上的管理思想。
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，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。 这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及对BI软件规划研发和实施经验，给出一种BI系统中的数据分析内容及分析流程组织思路。 1. 整体应用模式 在商业智能项目（DW/BI项目）中，通过梳理和优化现有的指标、报表体系和分析体系，同时整合主要的业务系统数据（业务核心支撑系统、财务系统、HR系统、手工维护的数据如行业数据、竞争对手数据等 在系统构建思路（系统整体应用模式）方面，面向数据分析的BI商业智能系统构建工作应达到如下目标： ? 2. 数据分析流程 面对一个具体的数据分析需求时，分析人员在BI商业智能系统中综合利用各种手段解决问题的典型分析流程示意如下： ?
在零售快消行业，经常需要分析产品的定价区间是否合理，以便快速找准产品的市场定位，灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢？
因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 (1)Tableau Tableau是国外市场上比较成功的大数据分析BI工具，它可以轻松处理数百万行数据。大量数据可以创建不同类型的可视化，而不会对仪表板造成影响。 (2)Qlik Qlik能够快速接入不同数据系统的数据，能够实现秒速运算，从大量数据中快速地找到需要分析的数据，完成复杂运算，同时它还支持不同终端的数据可视化呈现，以一种直观、易懂的方式表现复杂的数据关联 (3)亿信ABI 亿信ABI是国内比较知名的一款大数据分析BI工具，是亿信华辰深耕商业智能领域十多年，在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上，自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化 FineBI具有spider引擎，可以对大数据分析做出快速反应，支持本地模式和直连模式。 以上推荐的5款产品都是目前市场上主流的大数据分析BI工具，对大数据分析有需求的客户不妨了解下。
Power BI介绍Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具，可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。 简单来说，Power BI就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。 PowerBI分析的数据可以是Excel电子表格，也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。使用Power BI，可以轻松连接到数据源，进行数据分析并可视化。 Power BI Service用于创建仪表板、创建和共享应用、分析和浏览数据辅助企业决策。 最常使用Power BI 的人员通常被视为"数据分析师"（有时称为"分析师"）或"商业智能专业人员"（通常称为"报表创建者"），Power BI 也同样适用于非专业的数据分析师来生成报表进行数据可视化展示共享
刚刚开始也是抱着试试看的心态，没想到用几天以后发现功能着实贴合企业场景，业务人员可以自己拖拽分析，再也不用排队等IT开发了。今天就给大家讲讲我的使用心得，如何用FineBI打造自己的BI系统。 搭建企业BI系统的第一步是什么？当然是下载BI工具！ FineBI进行数据探索分析时，我们只需要通过鼠标得点击和字段拖拽操作即可完成对数据的整个探索分析过程。 04.gif 2.FineBI的OLAP多维分析是数据分析大杀器 除了丰富的可视化展示效果之外，FineBI还支持前端的一些丰富多维分析操作，例如钻取、过滤、跳转、数据预警、数据联动等。 08.gif 为了完美支持业务员的分析工作，FineBI作为自助式开源BI工具，不同与传统BI，降低了代码操作，摒弃了手动建模，将重点放在了业务员可理解的前端。
白茶：对...对比分析？！ BOSS：我不懂这个那个的，你就告诉我能不能整？ 白茶：嗯，能！ 其实大家在做可视化数据分析的时候，都会有一个误区，就是执着于使用图形化插件，但是只要能把分析的结果说清楚，或者达到促进业务发展的价值，其实用哪种方式去呈现反而不是那么重要。 思路很重要，本期的需求是做对比分析，那么对比分析至少需要两个切片器才能达到对比切换的效果，对吧？ 答案：未激活关系 白茶之前写购物篮分析的时候，用的主要思路就是未激活关系，即可以通过函数进行关系激活——USERELATIONSHIP！ 开始构建其他分析KPI。
BI就是数据分析吗？ 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。 所以，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的？ 运用BI做数据分析首先需要进行数据收集。目前的BI工具都支持连接多种类型的数据源，关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等。 然后就是出数据分析展示结果，现在的BI很多都支持自助分析，运用亿信ABI业务人员只需要简单的鼠标拖拽维度和指标，即可快速生成图表。
前言 上回提到，Power BI借助Python做关联分析，可以轻松地找出物品中的频繁项集，且该频繁项集内的物品数量不限于2个。 不足在于Python图表的风格与Power BI不一致，而且由于直接输出Python图（没有输出数据源），不便于开展其他分析。后者，正好解决了这些不足。 打开后，系统默认将数据源转成DataFrame的dataset。也即在此编辑器中，已经有了数据dataset。 将上篇推文那段Apriori算法的代码复制到此编辑器。 如需进一步分析，我们可以按逗号拆分列，再添加索引列，如下图所示。 最后点击关闭并应用，数据处理完成。 总结与延展 在PQ中使用Python对原有数据处理，可以生成Power BI原生的数据集。 【参数化查询】是目前Power BI应对的一个权宜之计。详情参见本文——Power BI的时间序列预测，除了移动平均还能怎么做？
第五步：产品持续迭代 一期可以从MVP版本开始，满足基本的分析需求，逐步扩展和迭代新的功能 四、BI产品核心功能架构 敏捷BI工具的标配流程是数据建模、拖拽分析、可视化呈现、系统管理等功能模块，随着基础看数据的需求满足后 同时，对于数据生产者，要持续降本增效，因此围绕数据血缘看板生命周期相关的数据治理流程，在自研产品中也要考虑进去 1.BI系统架构 数据源：从系统架构层级看，BI系统最底层是数据接入层，数据源是原材料， 将可视化能力直接在系统内应用或跨系统复用 2.产品功能框架 数据模型：主要提供数据源接入、数据源管理、数据建模能力 自助分析：支持拖拽式分析，同时可以作为通用能力，对接数仓数据源、指标平台指标等，随着版本迭代 系统管理：用户权限管理，某一用户有哪些资源(看板、数据集等)权限、看板/数据集管理(用户范围、使用情况、生命周期) 五、BI产品对比分析 目前很多成熟的BI产品，帆软是起步比较早的传统型BI产品，QuickBI 六、BI产品发展趋势 数据分析能力：基础的BI产品满足业务取数的需求，仍有较多场景业务下载数据后利用excel或者python等分析工具进行二次分析，BI产品要结合分析场景，把更多分析过程融入到系统里，
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。 在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。 在人力资源模块也是一样，我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析，也是需要有一套行业的逻辑。 那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成 1、数据的处理 在PB 上没有EXCEL 本身自带的各个字段的数据函数，以及对行业数据的处理 在人力资源模块我们可以对人力资源各个模块的数据图表通过关键字进行数据表的关联，然后对每个数据表进行数据仪表盘的建模，这样我们就可以通过PB建立一个人力资源数据分析的系统，并且通过网页的形式对外发布。
1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。
任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。 在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。 随着商业智能BI技术的发展，BI工具的调度功能也有了长足的发展。 具体到商业智能BI工具的调度功能，目前，主要可以概括为两类： 数据抽取的任务调度 通知、消息的任务调度 一、数据抽取的任务调度 商业智能工具的一大应用场景就是打破数据孤岛，将分布在不同系统中的异构数据进行整合 ，并抽取到数据仓库，形成分析模型，为可视化分析提供数据支撑。 对于报表、仪表板等分析结果，也需要支持定时推送功能。并不是每个报表数据的查看者都方面直接登录系统查看数据。例如，出差路上，或者遗忘时，通过定时推送功能，可以主动地将分析结果呈现给数据的使用者。
杜邦分析法（DuPont analysis）是一种分析企业财务状况的方法，得名于美国杜邦公司。该方法可以应用于销售业绩分析。 这种分析方法有助于快速定位到门店的可提升点，指导工作方向，进而提升门店业绩。 我在《Power BI商业数据分析项目实战》这本书中，使用参数功能做了一个动态杜邦分析模型，可以动态改变相应指标，观察业绩变化状况，如下图所示。 微软Power BI图表市场近期推出了一个大杀器-ValQ，可以更加简洁有效的实现该模型。我们首先看看该方法展示效果。 我们可以动态调整各个指标，观察业绩的变化情况。 1.将自定义图表ValQ加载到Power BI中，选择需要的数据到Value字段，激活该图表。 2.选择Creat a New Model from scratch进行创建。
正文 钻取：钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。 roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；是指自动生成汇总行的分析方法。 而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
比如条形图 很多朋友使用搜索引擎或者图库检索对应品牌，获取logo链接（https://pngimg.com/images/logos有3000多个png格式的logo资源），使用Power BI 下载完成后，可以使用文件夹导入数据的方式，将logo批量导入到Power BI。使用如下字符串连接图片，并将该列设置为图像URL，图片可正常在表格显示。 显示 = "data:image/svg+xml;utf8,"&'SVG图片'[图片] ---- 相关视频课程 单个SVG图片的Power BI显示方法 https://t.zsxq.com/02e6qBi6i 多个SVG图片的Power BI显示方法 https://t.zsxq.com/02eqBm6yF
Power BI也许可以帮得上忙。 以下是一个简化的存货仓位查询系统： 上方是查询条件区，可以按照性别、上下装、类别以及货号查询货品所在位置； 左下方是模拟的仓库平面图，彩色区域为货品存放位置，每个色块显示仓位编号信息及该仓位库存数量信息 再添加几个切片器以及文本查询图表，整个查询系统即构造完成。追求完美的读者，可以在该界面加入产品图片，更加直观。
商业智能分析（BI）整合永洪科技产品能力,提供一站式云端自助分析功能和全面的企业级云分析服务支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控，是新一代的敏捷型商业智能分析服务平台。只需几分钟，您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作……
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