大巧若拙,隐藏在Data Analytics简约外衣下的利器

Data Analytics简介

Data Analytics是由DataHunter(北京数猎天下科技有限公司)自主研发的一款企业级业务数据可视化分析产品。其基于探索式分析技术,具备操作简单、部署灵活、秒级响应等特点。Data Analytics可广泛应用于各行各业,从百亿级数据量的企业到各垂直中小企业,专注解决各行业的业务数据分析需求。

Data Analytics可以帮助企业搭建一站式的业务数据可视化分析平台,提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案。Data Analytics致力于帮助企业快速了解业务状况,及时发现问题进而改进业务。

常规分析

相比于验证式分析,Data Analytics所采用的探索式分析模式,无需进行复杂的数据建模,系统就可以根据现有的业务数据特点,智能推荐可视化呈现方式,同时,Data Analytics支持丰富的交互方式,包括动态关联分析、全维度数据钻取、协同过滤等,使得业务人员或决策者可以自由地进行深度探索和分析,从而快速发现业务问题。

Data Analytics可以快速的将分析结果进行输出,用户在进行拖拽分析操作的同时,就可以同步看到分析结果。

客户需求

某公司是知名消费品企业,采用SAP、ERP系统、传统OLTP、Excel等多种混合结构存储业务数据。

场景:希望采购一款时尚、易用、高效的BI产品来满足日益增长的业务分析需求。

诉求点

客户:『拖拖拽拽就完成常见的图表制作,这些来参评的厂商都可以啊,我和他们谈笑风生!你们得拿出点绝活才可以,blahblah…』

需要用最少的资源,拖上成吨的数据,跑出飞一般的感觉。

需要分析产品具备ETL功能,因为我们的数据来源不整齐,举例说明:

这个表格,要求把『XX茶』都处理成『茶』,『芬达、可乐、芦荟、冰露』都处理成『水』。

还有,这个表缺失日销/节假日的占比字段,也需要自动完成。

之前的数据是这样的:

(以下为样本数据,和真实业务无关)

我们希望看到的数据是这样婶的:

还有哦,这列数据本来是圆形的,我希望把它变成方形的…

说到这里,场下的厂商有的已经坐不住了:『呃,我们的ETL工程师今天没在』,有的默默的祭出SQL大法。

Data Analytics实现示例

计算字段

Data Analytics 有个功能,叫做计算字段,在数据表格的右上角,打开就是这样的:

看到这里,是不是心里一慌、一凉、一激灵?

上小学的时候函数就没有学好,用你这产品给我补课?

别慌,老手都曾经是新生。

函数

首先看第一个,不同数据归一化,选择IF函数,如图:

翻译过来就是:如果目录里面包含『茶』字,就显示成茶,否则显示成『水』。

So easy,再也不用担心数据不整齐导致被老板骂。

再看第二个,就更简单了,小学除法我会:

sale_count:平时销量

holiday:假日销量

div(平时销量, 平时销量)=占比,是不是很方便呢?

上述增加的计算字段,直接成为表格的一部分,可以像其他字段一样拖拖拽拽,让美丽的图表呈现你的智慧。

小结

以上的示例只是Data Analytics强大功能的冰山一角。

选择一款好的数据分析产品,不仅要看出身,品味,还要考察其背后的各种细节。

Data Analytics还隐藏着许多凝聚设计师、分析师、程序猿的心血结晶,等着你来发掘。

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