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  • 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

    根据原始计算某些分析指标,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

    如制作月报时,需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

    关联对比分析

    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对比分析

    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种以上的大数据平台和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、新增列、字段设置、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范围内操作,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/改;路径清晰: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可以轻松搭建各种经典的业务分析模型,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,此时就可以使用新增列功能,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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