大巧若拙，隱藏在Data Analytics簡約外衣下的利器

來自專欄 DataHunter

Data Analytics簡介

Data Analytics是由DataHunter（北京數獵天下科技有限公司）自主研發的一款企業級業務數據可視化分析產品。其基於探索式分析技術，具備操作簡單、部署靈活、秒級響應等特點。Data Analytics可廣泛應用於各行各業，從百億級數據量的企業到各垂直中小企業，專註解決各行業的業務數據分析需求。

Data Analytics可以幫助企業搭建一站式的業務數據可視化分析平台，提供了從數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化於一體的完整解決方案。Data Analytics致力於幫助企業快速了解業務狀況，及時發現問題進而改進業務。

常規分析

相比於驗證式分析，Data Analytics所採用的探索式分析模式，無需進行複雜的數據建模，系統就可以根據現有的業務數據特點，智能推薦可視化呈現方式，同時，Data Analytics支持豐富的交互方式，包括動態關聯分析、全維度數據鑽取、協同過濾等，使得業務人員或決策者可以自由地進行深度探索和分析，從而快速發現業務問題。

Data Analytics可以快速的將分析結果進行輸出，用戶在進行拖拽分析操作的同時，就可以同步看到分析結果。

客戶需求

某公司是知名消費品企業，採用SAP、ERP系統、傳統OLTP、Excel等多種混合結構存儲業務數據。

場景：希望採購一款時尚、易用、高效的BI產品來滿足日益增長的業務分析需求。

訴求點

客戶：『拖拖拽拽就完成常見的圖表製作，這些來參評的廠商都可以啊，我和他們談笑風生！你們得拿出點絕活才可以，blahblah…』

需要用最少的資源，拖上成噸的數據，跑出飛一般的感覺。

需要分析產品具備ETL功能，因為我們的數據來源不整齊，舉例說明：

這個表格，要求把『XX茶』都處理成『茶』，『芬達、可樂、蘆薈、冰露』都處理成『水』。

還有，這個表缺失日銷/節假日的佔比欄位，也需要自動完成。

之前的數據是這樣的：

(以下為樣本數據，和真實業務無關）

我們希望看到的數據是這樣嬸的：

還有哦，這列數據本來是圓形的，我希望把它變成方形的…

說到這裡，場下的廠商有的已經坐不住了：『呃，我們的ETL工程師今天沒在』，有的默默的祭出SQL大法。

Data Analytics實現示例

計算欄位

Data Analytics 有個功能，叫做計算欄位，在數據表格的右上角，打開就是這樣的：

看到這裡，是不是心裡一慌、一涼、一激靈？

上小學的時候函數就沒有學好，用你這產品給我補課？

別慌，老手都曾經是新生。

函數

首先看第一個，不同數據歸一化，選擇IF函數，如圖：

翻譯過來就是：如果目錄裡面包含『茶』字，就顯示成茶，否則顯示成『水』。

So easy，再也不用擔心數據不整齊導致被老闆罵。

再看第二個，就更簡單了，小學除法我會：

sale_count：平時銷量

holiday：假日銷量

div(平時銷量, 平時銷量)=佔比，是不是很方便呢？

上述增加的計算欄位，直接成為表格的一部分，可以像其他欄位一樣拖拖拽拽，讓美麗的圖表呈現你的智慧。

小結

以上的示例只是Data Analytics強大功能的冰山一角。

選擇一款好的數據分析產品，不僅要看出身，品味，還要考察其背後的各種細節。

Data Analytics還隱藏著許多凝聚設計師、分析師、程序猿的心血結晶，等著你來發掘。