FineBI

第一章 FineBI 介紹

1.1. FineBI 概述

FineBI 是帆軟軟件有限公司推出的一款商業智能 （Business Intelligence） 產品 。

FineBI 是新一代大數據分析的 BI 工具 ， 旨在幫助企業的業務人員充分了解和利用他們的數據 。FineBI 憑借強勁的大數據引擎 ， 用戶只需簡單拖拽便能制作出豐富多樣的數據可視化信息 ， 自由地對數據進行分析和探索 ， 讓數據釋放出更多未知潛能 。

1.2. FineBI 定位

越來越多的企業采購開始偏好現代的 、 以業務用戶為中心的自助服務數據分析平臺 。 傳統的以 IT 為主導的 ， 高度集中化的工具正面臨替換 。

作為新一代自助大數據分析的商業智能工具 ，FineBI 是由帆軟軟件有限公司自主研發 ， 旨在幫助企業快速搭建面向全員的自助分析 BI 平臺 ， 讓每一個成員都能充分了解并利用他們的數據 ， 可以自己處理數據 、 分析數據 ， 從而輔助決策 、 提升業務效果 。

從本質上講 ，FineBI 為企業提供了一站式商業智能解決方案 ， 提供了從數據準備 、 數據處理 、 可視化分析 、 數據共享與管理于一體的完整解決方案 ， 創造性地將各種 “ 重科技 ” 輕量化 ， 使用戶可以更加直觀簡便地獲取信息 、 探索知識 、 共享知識 。

• 傳統數據分析模式

  

• 自助分析模式

  

1.3. FineBI 組成

1.3.1. 功能結構

數據層 ：設計用戶創建數據源 。

應用層 ：設計用戶進行儀表板設計 ， 管理用戶配置用戶和權限體系 。

展示層 ：普通用戶在前端進行可視化展示和分享來編輯和查看儀表板 。

1.3.2. 技術架構

FineBI 是 B/S 架構的純 Java 軟件 ， 其技術架構圖如下圖所示 ：

1.4. FineBI 功能概述

FineBI 擁有幾大核心功能 ， 分別為 「 全新的分析路徑 」、「 數據管理 」、「 數據編輯 」、「 超強函數 」、「 數據可視化管理 」、「 數據協作共享 」、「 企業級應用能力 」。

1.4.1. 全新的分析路徑

FineBI 提供分析主題概念 ， 通過分析主題 ， 將用戶完成一個分析所需要的數據 、 組件 、 儀表板更緊密的聯系在一起 ， 通過簡單明確的操作路徑 ， 實現沉浸式數據分析 ， 輕松掌握分析技能 。

1.4.2. 數據管理

數據接入

FineBI 支持持超過30種以上的大數據平臺和 SQL 數據源 ， 支持 Excel 文件數據集 ， 并可以通過 FineReport 設計器支持多維數據庫 ， 程序數據集等更豐富的數據源 。

數據空間

FineBI 將數據分為 「 公共數據 」 與 「 我的分析 」 兩個模塊 ，

• 「 公共數據 」 作為企業的數據資源 ， 用戶可基于 「 公共數據 」 來繼續分析 ， 同時用戶可將自己的數據發布到 「 公共數據 」 中來為其他人提供數據分析的基礎 。

• 「 我的分析 」 主要用于進行個人數據分析制作儀表板等 。

通過這種框架調整 ， 管理員可以加強公共數據的管理 ， 增加數據可信度 ， 減少冗余數據集的產生 。

數據分類

FineBI 以文件夾的形式進行數據管理 ， 讓用戶可以根據不同的業務包主題進行數據的分類 。 提供了數據相關的各種信息 ， 讓用戶更好的了解自己所擁有的數據 。

數據關聯

FineB I 提供的關聯建模功能 ， 讓管理員能夠在選擇需要的數據之后 ， 自動根據數據倉庫的關聯關系進行建模 ， 同時也提供了手動的關聯關系配置 ， 支持組合主鍵的關聯關系配置 。 基于這樣的基礎模型 ， 分析用戶在使用自助數據集進行自助取數時 ， 可以直接對有關聯的數據進行聯合分析 ， 而不需要分析用戶再去梳理和配置關聯關系 。

1.4.3. 數據編輯

FineBI 提供可視化的數據分析 ， 能夠快速直觀的了解數據 ， 發現數據問題 。 同時操作簡單方便 。 以用戶思維為主導的可視化分析模式能夠根據用戶選擇的數據自動推薦可視化效果 ， 使數據分析更高效 。

FineBI 重點打造的自助數據集 ， 提供了新增列 ， 分組匯總 ， 過濾 ， 排序 ， 上下合并 ， 左右合并等功能 ， 讓用戶以極低的學習成本將數據處理成自己需要的結果 。 讓 IT 更專注于基礎數據的準備 ， 將真正對數據的分析處理交還于更熟悉業務的分析人員 。

1.4.4. 超強函數

FineBI 除去支持部分常用計算的可視化配置外 ， 還提供了公式來新增計算字段 。 計算字段允許利用數據源中已存在的數據創建新數據 。 創建計算字段時 ， 本質上是在數據源中創建一個新字段 （ 或列 ）， 其值或成員由所控制的計算來確定 。 此新計算字段將保存到 FineBI 中 ， 并且可用于創建圖表 。

常規函數

常規函數 ： 常規函數包括邏輯函數 ， 如 IF、AND、SWITCH、OR 等 ， 數學和三角函數 ， 如 MIN、MAX、RAND 等 ， 日期函數 ， 如 MONTH、YEAR、TODATE， 文本函數 ， 如 SUBTITUTE、FORMAT、LEFT 等 。 用戶可以根據字段類型 ， 或計算邏輯選擇想要的函數進行計算

進階函數

1 ） 聚合函數 ： 可以對一組數據進行匯總 ， 一般使用聚合函數匯總后的值進行再計算 。 不同的聚合函數對應不同的匯總方式 ， 匯總方式包括 「 求和 ， 平均 ， 中位數 ， 最大值 ， 最小值 ， 標準差 ， 方差 ， 去重計數 ， 計數 」。 隨著用戶分析維度的切換 ， 計算字段會自動跟隨維度動態調整 。

2 ）Def 函數 ： 包括嵌套組合函數 ：def(def-add\def-sub) 和排序組合函數 ：rank(rank-add\rank-sub)。 雖然只增加了兩個函數 ， 但結合原來的基礎函數后 ， 這兩個函數的加入就能夠實現基于有限數據輸出任意層級任意復雜度的計算指標 ， 可以說任何用戶想要的計算指標都能夠通過函數而實現

1.4.5. 數據可視化

多維度探索分析

FineBI 根據數據的類型 ， 自動將數據識別為維度和指標 ， 對于維度和指 標分別提供了豐富的分析功能 ， 如對維度可以設置鉆取層級 ， 對數據進行重新的分組 ， 對指標支持求和 ， 求中位數 ， 累計值 ， 排名 ， 同期環期 ， 占比等 計算 ， 方便用戶對基礎數據在做進一步的分析和計算 。

可視化圖表

FineBI 的可視化分析 ， 基于著名的圖形語法 (The Grammar Of Graphics) 設計改良 ， 由此提供了無限的視覺分析可能 —— 無限的圖表類型 ， 不限制的屬性映射效果以及分面分析功能 。

FineBI 的可視化功能面向業務人員設計 ， 解構了制作可視化分析的流程 ， 大大降低了業務人員制作分析的難度 。 擺脫了圖表類型對可視化效果的限制 ， 而代之以各類形狀 。 形狀包括 ：「 自動 」 ，「 柱形圖 」，「 點 」，「 熱力點 」，「 線 」，「 面積 」，「 矩形塊 」，「 餅圖 」，「 文本 」，「 填充地圖 」，「 漏斗圖 」，「 儀表盤 」， 輔以顏色 ， 大小 ， 提示 ， 標簽 ， 細粒度 ， 可以組合成豐富的可視化效果 。

除了基礎的圖表類型 ，FineBI 的可視化圖表還可以實現 ， 如 「 日歷圖 」，「 顏色表格 」，「kpi 指標卡 」 等等 。

FineBI 采用強大的數據處理引擎和優秀的圖表渲染機制 ， 滿足更高數據量的要求 ， 前端展示數據量可達百萬級 。

儀表板

儀表板的功能讓用戶將多個分析內容 ， 分組組件組合成一個儀表板或者報告成為可能 。 是一個面向分析主題的數據呈現方式 ， 用戶可以基于儀表板監測關鍵指標 ， 定期進行工作匯報 。

儀表板提供了自適應布局 、 主題樣式配置 、Web 組件 、 多 Tab 組件等功能 ， 讓用戶更好的展示和表達數據分析的思路和結果 。 同時在儀表板中用戶可以隨時通過篩選器對數據進行過濾 ， 可以通過組件直接的聯動功能 ， 實現關聯分析 ， 可以通過跳轉功能將多個儀表組合成一個更大的分析主題 。

1.4.6. 數據協作共享

FineBI 支持 「 主題協作 」「 數據共享 」「 儀表板共享 」 三種數據協作共享模式 。

• 主題協作 ：FineBI 將自助數據集 、 組件 、 儀表板融合到分析主題中 ， 通過實現分析主題的協作 ， 從而實現了自助數據集 ， 組件 ， 儀表板的共享查看與共享編輯功能 。

• 數據共享 ：FineBI 支持公共數據的獨立模塊 ， 在公共數據中 ， 不僅有管理員添加的基礎數據集 ， 如 DB 表 ，sql 數據集等 ， 也支持用戶將我的分析中的自助數據集發布到公共數據中 。 經過用戶申請發布數據集 、 管理員審核 、 審核通過發布至對應文件夾的流程 ， 實現數據共享 。

• 儀表板共享 ： 在完成數據分析的儀表板以后 ， 可以通過創建公共鏈接給別人訪問 、 申請發布到目錄節點或者直接分享給其他人查看

1.4.7. 數據清洗

數據開發模塊具備數據預處理能力 ， 對來源于各個業務系統的多源異構數據 ， 通過可視化低代碼方式進行數據集成和清洗 ， 通過高性能的 ELT、ELT 雙核引擎獲取標準的 、 干凈的數據 ， 直接通過輸出至 BI 的 ETL 數據集 ， 提供給后續的數據自助分析使用 。 數據開發模塊具備以下數據同步 、 數據轉換 、SQL 腳本 、 任務調用等十種能力 。

1.4.8. 企業級能力

高并發高可用

1 ） 業務高可用 ： 集群由多個同步節點和異步節點組成 ， 只要還有一臺同步節點存活 ， 就能夠提供完整的數據 ， 保證超強的數據查詢高可用性 。 當數據更新在執行過程中出現異常 （ 宕機或節點假死 ）， 則通過恢復機制 ， 將正在進行的子流程重新恢復為執行前的狀態 ， 并重新執行 ， 以保證更新業務的高可用 。

2 ） 查詢高并發 ： 多臺節點同時提供查詢服務 ， 實現真正的負載均衡 ， 查詢并發量與節點數量成正相關 ， 提供可橫向擴展的查詢能力 。

3 ） 提升更新吞吐量 ： 可以通過增加節點的方式來極大地提高更新性能 ， 更新耗時隨節點數變多呈現非線性降低的趨勢 。

高性能計算引擎

1 ） 以輕量級的架構實現海量數據分析 ：

存儲高壓縮 ： 先進列式存儲 ， 大幅降低磁盤 IO， 強大的數據壓縮 ， 讓數據占用存儲空間大幅降低 ， 節省磁盤空間 。 內存計算 + ETL 邏輯 ， 同時滿足數據的快速計算與大數據量的處理 ， 靈活支撐對于輕量實時數據的分析與大數據量歷史數據分析的需求

2 ） 支持靈活的數據更新策略 ， 讓數據準備更加高效 ： 抽取數據的單表高性能增量更新功能 ， 可滿足多種數據更新場景 ， 減少數據更新時間 ， 減少數據庫服務器壓力 ， 對于用戶歷史數據量較大 ， 可以通過單表增量更新的方式 ， 將歷史數據分批次更新到 FineBI 中

企業級管理權限

FineBI 決策系統中的權限管理分為 「 權限項 」 和 「 權限受體 」 兩個方面 ：

• 權限項就是指被分配的對象 ， 指物 。FineBI 決策系統的權限項包括儀表板 、 平臺管理 、 模板和數據連接 。 其中模板和數據連接是在遠程設計的時候使用 。

• 權限受體就是指將權限分配給誰 ， 指人 。FineBI 決策平臺是基于角色的權限分配體系 ， 受體主要是部門職位 / 角色 ， 但在此之外還專門為特殊權限分配需求提供了基于單個用戶的權限設置功能 。

多屏應用

FineBI 支持集成到移動應用程序中 ， 并可按照移動設備操作特點顯示 ， 比如支持頁面的放大 、 縮小等 。 支持與 PC 端共用模板 ， 減少開發量 。

FineBI 開發的原生 app 應用 （app 名稱為 ： 數據分析 ）， 支持 IOS、Android 系統 ， 有著舒適體驗 ， 支持圖表手勢操作 、 各種鉆取聯動等交互特性 。 支持移動設備硬件地址綁定 ， 支持 VPN， 支持單一登錄 、 密碼保護等多種安全性設置 ， 保障用戶信息安全 。

第二章 FineBI 安裝

2.1. 環境準備

企業部署 ： 優先推薦使用 Linux 部署 ， 不推薦 Windows 部署 、 虛擬機部署 ； 推薦 Tomcat 部署 ， 不推薦直接部署 。

個人使用 ： 不做要求 。

• FineBI 的 Web 服務器不應該安裝在同時運行資源密集型應用程序的物理機或虛擬機上 。

• CPU 推薦 ， 需要保證 FineBI 實際可以占用的資源達到80 %。

• 谷歌瀏覽器建議使用 V 70 及以上的版本 。

• 如果不是 Mac， 最好不要使用 Safari 瀏覽器 ， 老版本的 BI 可能存在不兼容的情況 。

2.2. FineBI 下載

可以直接到官網下載 FineBI 的安裝包即可 ：?官網地址? , ?官網下載地址?

針對自己的操作系統 ， 下載對應的安裝包 ， 直接安裝即可 。

2.3. Mac 平臺安裝

步驟	描述
	1、打開最新版本的安裝包文件之后，雙擊“FineBI 安裝程序”，會加載安裝向導
	2、如果彈出如下對話框，選擇“打開”即可
	3、開始安裝 FineBI，選擇“下一步”
	4、勾選“我接受協議”，然后點擊“下一步”
	5、選擇程序安裝位置，默認的路徑是在 /Applications 文件夾中，保持默認即可，然后點擊“下一步”
	6、設置 JVM 內存，推薦設置 8G 以上
	7、如果勾選“添加桌面快捷方式”，會在桌面上生成一個快捷方式。自己勾選或者不勾選都可以。點擊“下一步”
	8、如果勾選“運行 FineBI”，那么點擊完成之后就會自動的啟動 FineBI
	9、開啟 FineBI 服務。第一次運行 FineBI 的時候，需要輸入激活碼。這個激活碼從官網獲取即可。
	10、FineBI 完全啟動需要幾分鐘的時間，啟動完成之后，會看到該界面。瀏覽器會自動跳轉。如果沒有跳轉，點擊“服務器地址”后面的地址即可手動跳轉。

2.4. Windows 平臺安裝

步驟	描述
	1、打開 FineBI 安裝包，加載安裝向導
	2、啟動安裝向導，點擊“下一步”
	3、勾選“我接受協議”，然后點擊“下一步”
	4、選擇程序安裝的路徑，點擊右側的“瀏覽”可以更換到其他路徑。點擊“下一步“
	5、設置 JVM 內存，推薦設置 8G 及以上，然后點擊“下一步”
	6、設置開始菜單文件夾的名字。這里都保持默認即可，然后點擊“下一步”
	7、選擇是否需要創建快速啟動的圖標和桌面快捷方式，然后點擊“下一步”
	8、如果勾選“運行 FineBI”，那么點擊完成之后就會自動的啟動 FineBI
	9、開啟 FineBI 服務。第一次運行 FineBI 的時候，需要輸入激活碼。這個激活碼從官網獲取即可。
	10、FineBI 完全啟動需要幾分鐘的時間，啟動完成之后，會看到該界面。瀏覽器會自動跳轉。如果沒有跳轉，點擊“服務器地址”后面的地址即可手動跳轉。

2.5. Linux 平臺安裝

步驟	描述
使用工具，將安裝包上傳到 Linux 虛擬機的 /root 目錄下	1、將 FineBI 的安裝包上傳到 Linux 虛擬機上
chmod a+x /root/linux_unix_FineBI6_0-CN.sh	2、賦予安裝文件執行權限
/root/linux_unix_FineBI6_0-CN.sh	3、執行安裝命令
	4、啟動了安裝助手，輸入 o 或者 回車鍵，即可開始安裝操作
	5、根據提示，繼續按回車鍵，滾動協議
	6、根據提示的信息，輸入對應的命令，完成安裝的操作即可

FineBI 的服務開啟之后，可以通過地址：http://192.168.10.101:37799/webroot/decision 訪問到 FineBI 的頁面。

Linux 平臺的服務啟停

• 啟動 FineBI 服務

  ?nohup /opt/FineBI6.0/bin/finebi > /opt/FineBI6.0/logs/fbi.log 2>&1 &?# 最后的& : 表示在后臺運行，使得 FineBI 的服務可以后臺運行# nohup : 不掛斷的運行命令，該命令可以在推出賬號、關閉終端之后，繼續運行相應的進程

• 查看 FineBI 服務

  ?ps -ef | grep finebi?# root ? ? 19490 ? ? 1 79 18:40 pts/1 ?  00:03:33 /opt/FineBI6.0/jre/bin/java -server -Dinstall4j.jvmDir=/opt/FineBI6.0/jre -Dexe4j.moduleName=/opt/FineBI6.0/bin/finebi

• 停止 FineBI 服務

  ?# 找到 FineBI 服務進程，直接 kill 掉即可kill -9 11967

• 設置開機自啟動

  在 Linux 服務器中，通常會把常用的應用設置為開機自動啟動，這樣方便于當重啟服務器時，不需要再進行應用啟動的繁雜操作，同時可減少因為服務器的重啟而遺漏應用的啟動。

  Linux 服務器開機自啟動的原理：Linux 服務器中一切都是文件，開機應用啟動也是讀取文件。因此只要在服務器啟動時要讀取的配置文件中寫入該應用的啟動命令即可，該配置文件使用的是 rc.local 文件。

  ?# 將如下命令追加到文件末尾即可nohup /opt/FineBI6.0/bin/finebi > /opt/FineBI6.0/logs/fbi.log 2>&1 &

2.6. FineBI 的初始化

無論在什么平臺安裝 FineBI，當服務啟動起來之后，終歸是需要在瀏覽器中進行操作的。第一次啟動的時候，需要進行一些初始化的操作。

注意這里設置的用戶名和密碼是管理員的信息 ， 切記不要忘記

操作	描述
	1、設置管理員的賬號和密碼信息，注意！這里非常重要！千萬不要遺忘了管理員的賬號和密碼！
	2、設置數據庫，這里的數據庫是 FineBI 存儲數據的地方。個人使用，選擇“內置數據庫”足夠了，企業開發中，需要使用“外接數據庫”。

第三章 速學 FineBI

3.1. FineBI 使用流程

3.2. FineBI 界面介紹

3.2.1. 我的分析

「 我的分析 」 節點用于前端的分析 ， 可供業務員創建主題 ， 進行數據分析和可視化分析 。 界面如下圖所示 ：

3.2.2. 公共數據

用戶可以公共使用的數據存放的地方 。 管理員可以將復用度很高的表 ， 添加或發布到公共數據集中 。 界面如下圖所示 ：

3.3. FineBI 實踐

3.3.1. 概述

3.3.1.1. 應用場景

介紹如何做一個簡單分析 ， 以使用 Excel 合同表為例 ， 幫助業務人員快速上手 FineBI 。

3.3.1.2. 功能簡介

完成示例制作需要經過 4 個流程 ：① 新建分析主題 ；② 添加數據 ；③ 分析數據 ；④ 分享協作 。

3.3.1.3. 示例數據

我們使用的是合同表的數據進行分析 。 點擊下載并解壓示例數據 ：?示例數據.zip

3.3.2. 新建分析主題

本文所有的操作 ， 都在 FineBI 的 「 我的分析 」 中進行 。

「 分析主題 」 是你在 BI 中進行數據分析和可視化展示的核心元素 。 當你需要進行數據分析時 ， 可以創建分析主題并在其中進行自己的業務分析 ， 分析主題中支持進行數據處理 、 制作可視化圖表和儀表板 ； 同時 「 分析主題 」 支持不同用戶之間進行協作編輯 ， 極大的方便了用戶對分析內容的共享 。

在 「 我的分析 > 全部分析 」 下 「 新建分析主題 」。 如下圖所示 ：

3.3.3. 添加數據

新建分析主題后 ， 會自動進入分析主題內的 「 添加數據 」 界面 ， 也可點擊 「 添加 」 上傳數據 。

選擇 「 本地 Excel 文件 > 上傳數據 」。 將示例數據下載解壓后上傳 。 如下圖所示 ：

注 ： 若上傳失敗 ， 可能是 csv 文件格式導致 。 進入 「 管理系統 > 安全管理 > 安全防護 」， 關閉 「 文件上傳校驗 」。

3.3.4. 分析數據

3.3.4.1. 編輯數據

數據上傳成功后 ， 我們可以直接編輯數據 。 如下圖所示 ：

如果數據質量好 ， 可以直接進行可視化

FineBI 支持新增列 、 合并數據 、 分組匯總 、 過濾排序 、 字段設置等步驟 。

例如 ， 我們分析不同產品的購買數量 ， 需要使用 「 購買的產品 」 做維度對購買數量分析 ， 需要改變字段類型 。 點擊字段表頭修改 ， 完成后 「 保存并更新 」。 如下圖所示 ：

注 ： 如果點擊 「 保存 」， 不會更新數據 ， 做組件使用該表還是修改前的數據 。

完成數據編輯 ， 接下來我們進入組件制作的學習 。

3.3.4.2. 添加可視化組件

FineBI 支持用戶將數據通過可視化圖表呈現 ， 更直觀 、 深層次的觀察數據 ， 并支持在組件中對數據進行分析 。 接下來 ， 我們將合同數據使用可視化圖表展現 。

制作表格

1. 點擊下方的 「 組件 」 即可添加可視化圖表 。

   首先 ， 將左側字段拖入分析區域 「 合同類型 、 合同付款類型 、 合同 ID、 總金額 」， 然后選擇圖表類型 「 分組表 」（ 默認分組表 ）。 如下圖所示 ：

   

   點擊表中 「+」 可以展開數據明細 。

2. 分析數據

   在組件我們也可以分析數據 ， 實現字段分組 、 排序過濾 、 快速計算 、 添加計算字段等操作 。

3. 完成后 ， 在頁面底部 ， 點擊重命名組件為 「 合同表 」。 如下圖所示 ：

   

制作圖表

接下來分析一下不同合同類型的購買數量 。

制作圖表步驟 ：

1. 先拖入字段 ， 再選擇圖表類型 。FineBI 的表格和圖形有多種呈現類型 ， 點擊即可切換 。 如下圖所示 ：

   

2. 完成后點擊 「 添加組件 」， 繼續添加圖形 。 如下圖所示 ：

   

3. 拖入字段 「 合同類型 、 購買數量 」 發現表格展示的不夠直觀 ； 然后 ， 點擊 「 柱形圖 」 就清晰的將數據表達出來 。 如下圖所示 ：

   

   完成后重命名組件為 「 不同合同類型購買數量分析 」

4. 分析數據

   在組件我們也可以分析數據 ， 實現字段分組 、 排序過濾 、 快速計算 、 添加計算字段等操作 。

3.3.4.3. 制作儀表盤

完成組件分析后 ， 可以點擊分析主題底部 「 添加儀表板 」。

我們可以將制作的表格圖表 ， 拖入儀表板中 。 并調整位置 。 如下圖所示 ：

完成后 ， 可進入 「 預覽 」， 查看所有數據分析結果 ， 完成儀表板制作 。

3.3.5. 分享協作

FineBI 可以將分析主題制作好的內容分享給別人 。

1. 點擊分析主題 ， 可以邀請別人進行 「 協作 」。 例如 ， 選擇用戶 「demo」 進行協作 。 如下圖所示 ：

   

2. demo 用戶在 「 我的分析 」 中 「 協作給我的 」 文件夾下即可找到 「 分析主題 」 查看并編輯 。 如下圖所示 ：

   

第四章 FineBI 分析案例

通過學習 「 連鎖超市銷售報告 」 案例制作 ， 幫助新手快速入門 FineBI ， 學會 80 % 用戶會用到的 高頻核心功能 。

在學完本課程后 ， 零基礎用戶可達到 獨自操作 FineBI 并完成簡單 數據分析 的能力 。

4.1. 案例介紹

4.1.1. 案例背景

假設您是 XX 連鎖超市的數據分析師 ， 經理希望您能制作一份 2020 年 8 月的銷售報告 ：

1. 對未來的商品進貨能夠得出預測 ；

2. 并分析毛利額下滑原因 。

數據下載 ：XX 連鎖超市數據.zip

4.1.2. 分析思路

4.1.2.1. 商品的進貨預測

• 我們可以對 8 月超市商品的銷售額進行觀察 —— 找到熱銷商品 ， 增加進貨梳理 ， 保證充足庫存

• 還能對不同類別商品的銷售額進行比較 —— 找到熱銷的商品類別 ， 擴充商品種類

4.1.2.2. 毛利額下滑分析

• 首先 ， 我們查看不同月份的毛利額 & 毛利率變化情況 —— 查看下滑的具體情況

• 然后 ， 獲取商品毛利率情況明細信息 —— 通過對 8 月毛利額低的地區進行層層鉆取獲取到哪個地區 ， 哪個門店的哪件商品存在問題

4.1.3. 效果預覽

4.2. 創建分析主題并添加數據

在 FineBI 中 ， 業務人員對數據的分析都集中在 「 我的分析 」 中 ， 我的分析下放置許多不同的 「 分析主題 」。 數據分析有處理數據 、 展示數據等內容 ， 這些內容都放在 「 分析主題 」 中 。

本章節帶大家先了解一下分析主題 ， 并在分析主題中添加數據 ， 為數據分析做準備 。

1. 在 「 我的分析 > 全部分析 」 下點擊 「 新建分析主題 」 成功新建 。

2. 完成后自動進入分析主題內的添加數據界面 ， 點擊 「 本地 Excel 文件 > 上傳數據 」 添加示例數據 。

注 ： 按住 shift / ctrl 可以選擇多張表同時上傳 。

4.3. 在數據中分析

在 「 分析主題 」 添加數據后可以對數據進行加工處理 ， 得到想要數據 。

我們在前一節添加數據時的三張表存在聯系 ， 希望能夠整合成一張表 ， 調整數據后 ， 再對數據進行可視化分析 。

4.3.1. 常見場景

4.3.1.1. 編輯數據介紹

數據有時候上傳會存在一些臟數據 。 例如 ， 空行 、 重復數據等 ， 這時候就需要對數據進行一下處理 ， 過濾或處理掉臟數據 。 如下圖所示 ：

FineBI 支持對數據進行切換 、 多表合并 、 分類匯總 、 過濾排序 、 修改字段 、 新增公式列 、 匯總列等功能 。

在數據編輯界面即可實現數據處理 。 紅色區域都可以調整數據 、 添加數據分析步驟 。 如下圖所示 ：

4.3.1.2. 多表合并場景

將幾張數據不同但存在一定聯系的表合并為一張寬表 ， 從而實現多表合并 。 拼接表場景分為上下合并 、 左右合并兩種 。

如果兩張表的數據存在聯系 ， 并且希望合并在一張表分析 ， 可以進行多表合并 。

4.3.1.3. 調整字段

FineBI 有 「 字段設置 」 功能 ， 支持對字段進行隱藏 、 調整順序 、 重命名 、 修改字段類型的操作 。 如下圖所示 ：

用戶可以在表頭直接編輯 ， 也可以點擊 「 字段設置 」 編輯 。

當進行分析時 ， 發現維度字段錯被當成指標時 ， 需要修改字段類型 。

例如 ， 行齡為數值字段時 ， 無法實現分析 ， 需要轉化為文本字段 。 如下圖所示 ：

4.3.2. 應用示例

4.3.2.1. 多表合并

在上一節 ， 我們成功上傳了3張表 。 我們想實現 「 商品銷售明細表 」 包含對應的商品信息和門店信息 。

• 商品銷售明細表 ： 連鎖超市部分門店的商品銷售信息 ， 其中每條銷售信息都有 商品編碼 、 門店編碼

• 門店信息維度表 ： 連鎖超市所有門店的信息 ， 其中一條 門店編碼 ， 對應一條門店信息

• 商品信息維度表 ： 連鎖超市所有商品的信息 ， 其中一條 商品編碼 ， 對應一條商品信息

由于銷售明細表內每條記錄都有相同字段匹配 「 門店信息維度表 」 和 「 商品信息維度表 」， 可以通過左右合并實現 。

1. 點擊 「 商品銷售明細表 > 左右合并 」， 選擇 「 商品信息維度表 」 所有字段 ， 則自動根據 商品編碼 作為合并數據 ， 左合并數據 。

2. 完成后繼續左合并 「 門店信息維度表 」 所有字段 。 如下圖所示 ：

4.3.2.2. 調整字段順序

完成后 ， 得到了一張包含所有門店 、 商品信息的商品銷售明細表 。

但數據目前是雜亂呈現 ， 可以調整一下位置 。 按照不同的字段類型對字段進行排序 ， 優先顯示 「 省份 」、「 城市 」 地理字段數據 ， 讓表格更清晰 。

按住 shift/ctrl 可選中多個表頭 ， 選中后移動字段位置 。 如下圖所示 ：

4.3.2.3. 計算毛利額

接下來 ， 我們根據已有的字段銷售額和成本額 ， 計算一下毛利額 。

點擊 「 新增公式列 」， 輸入毛利額公式 ：毛利額 = 銷售額 - 成本額。 參與計算的字段需要從左側點擊才能生效 。

完成后點擊 「 保存并更新 」。 即可將數據編輯的內容保存并更新到 FineBI 。 如下圖所示 ：

4.3.2.4. 分享發布

用戶如果到此已經對數據的處理已完成 ， 希望企業內別的用戶也能使用這張表分析 ， 可以發布到 「 公共數據 」 中 。

但需要管理員審核后才能成功發布 。

管理員審核通過即出現在公共數據中 。 如下圖所示 ：

有該路徑權限的用戶 ， 可以在自己的分析主題添加該數據進行分析 。 如下圖所示 ：

如果想了解個人數據如何發布到公共數據的詳細介紹 ， 請參見 ：?發布自助數據集?

如果想將數據導出 Excel ， 可以先添加組件并制作一張包含所有字段的 ?明細表? ， 然后點擊 「?導出 Excel」 即可 。

4.4. 在表格中分析

在分析主題中完成數據添加后 ， 我們可以對數據進行分析和可視化展示 。

本節我們學習一下如何制作表格并在組件中分析 。

4.4.1. 常見場景

4.4.1.1. 組件介紹

FineBI 中可以在組件中制作圖表和表格進行可視化展示 。

通過將數據字段拖入分析區域 ， 選擇要生成的圖表類型 ， 實現圖表或者表格的創建 。

組件編輯界面的各區域功能如下圖所示 ：

4.4.1.2. 表格介紹

FineBI 提供三種表格類型 ： 分組表 、 明細表 、 交叉表 。 如下圖所示 ：

其中 ， 分組表是最實用的表格形式 ， 它將表中的數據按相同項合并為一組顯示 ， 進行多維度分析 。

4.4.1.3. 如何分析數據

在我們找到需要分析的維度和指標后 ， 要對數據進行進一步的加工調整 ， 以讓數據展現更符合我們心中的預期 。

一般調整數據是通過 ， 選擇分析欄內的對應字段下拉 ， 選擇設置項 。

• 在 「 維度 」 上進行簡單的數據處理 （ 例如 ： 排序 、 過濾 、 字段分組 ）

  

• 在 「 指標 」 上完成數據運算 （ 例如 ： 快速計算 、 設置數據條 ）

  

4.4.2. 應用示例

在上兩節中 ， 我們學習了分析主題和數據 。 成功添加了三張表 ， 并簡單分析了一下商品銷售明細表 。

本節 ， 我們在組件中 ， 使用表格 ， 對數據進行更深層次的分析 。

4.4.2.1. 制作分組表

我們先使用商品銷售明細表 ， 看一下不同商品的銷售額情況 。

選中 「 分析主題 > 組件 」 進入圖表制作界面 ， 切換數據集為 「 商品銷售明細表 」。

制作分組表 ：① 分析區域依次拖入字段 「 商品名稱 、 銷售額 、 毛利額 、 數量 」；② 選擇圖表類型 「 分組表 」 完成分組表的制作 。

4.4.2.2 調整數據

根據上一節制作的分組表 ， 求銷售額最大的十件商品 。

1. 首先 ， 需要對銷售額進行降序排列 。

2. 過濾出銷售額最大的十件商品 。 如下圖所示 ：

注1 ： 如果在數據中 「 商品銷售明細表 」 是第一張表 ， 則組件編輯默認該表 ， 不需要再切換數據 。

注2 ： 切換數據如果是為了制作新組件 ， 則不需要保留字段設置 。

4.4.2.3. 快速計算

我們常常能在分析一段時間以后 ， 發現已有數據不能滿足分析需要 ， 需要進一步進行計算 。

例如 ， 用戶想查看每月的毛利額情況 ， 還有毛利額的環比增長率 ， 但只有按年月日的 「 日期 」 字段 ， 那如何實現需求呢 ？

1. 首先 ， 點擊下方 「 添加組件 」。 依舊使用 「 商品銷售明細表 」 數據制作分組表 。 拖入字段 「 日期 （ 年月日 ）、 毛利額 」 圖表類型為 「 分組表 」。

2. 修改日期顯示格式 ： 點擊 「 日期 （ 年月日 ）」 下拉設置成 「 年月 」 分組 ， 并重命名 「 日期 」。

3. 求每月毛利額變化幅度 。 再拖入一個 「 毛利額 」 點擊 「 下拉 > 快速計算 > 環比增長率 」， 并重命名 「 毛利額 - 環比增長率 」。

環比增長率 ： 能夠體現每月毛利額 ， 并了解相比于上個月增加還是減少 、 變化的幅度是多少 。

4.4.2.4. 技巧與美化

除此以外 ， 我們還有一些分組表的制作技巧分享給大家 。

查看不同維度結果

切換不同維度 ， 可以查看不同的結果 。

大部分人拿到數據以后 ， 會想怎么實現切換不同維度 ， 對某個指標進行匯總分析 ， 來實現一個分析效果 。

例如 ， 想看銷售額情況 ， 只拖入 「 銷售額 」 可以查看總銷售額 ， 在維度拖入字段 「 日期 、 城市 、 門店 」 等字段 ， 即可不同日期 、 城市 、 門店銷售額情況 。 操作步驟如下 ：

展開折疊數據

分組表會自動折疊組內數據 。 若用戶在維度有多個字段 ， 覺得數據顯示不夠詳細有兩種方案展開數據 ：① 可點擊預覽區域維度字段前的 「+」 展開數據 ；② 設置 「 組件樣式 > 格式 > 展開行表頭節點 」。

調整匯總方式

默認情況分組匯總求和 ， 但 FineBI 還提供了多種分組匯總的匯總方式 ， 例如分組求平均 、 求最大最小值等 。

點擊指標欄內字段 ， 下拉 ， 即可對字段進行更多設置 。 選擇 「 匯總方式 」 即可切換匯總方式 。

對 「 商品類別 」 下所有商品的 「 銷售額 」 求和 、 求最大 、 求平均后效果如下圖所示 ：

修改數值單位

本文制作了兩張分組表 。 分別分析得到了銷售額最大的十件商品 、 不同年月毛利額環比增長率情況 。

但是數值單位都太大 ， 不方便查看 ， 可以調整數值格式為 「 萬 」， 最后修改一下組件名稱 ， 完成制作 。

4.5. 在圖形中分析

在上一章節 ， 我們已經針對單個表進行了計算 。 但是可能遇到很多問題 ， 比如只用表格看數據 ， 可能難以從計算結果中讀出有效信息 。 因此 ， 學習本章節 ， 掌握可視化分析技巧是必要之舉 。

當然 ， 這里不建議大家直接制作圖表 ， 而是建議大家先用 表格 把需要的數據準備好 ， 再制作圖表 。

接下來 ， 我們會學習圖形的制作和分 。

4.5.1. 常見場景

先簡單介紹一下本文示例中會學習到的一些功能場景 。

4.5.1.1. 如何選擇圖表

FineBI 有豐富的圖形類型 ， 可以滿足大家對于可視化展示的不同需求 。 圖形也是最直觀展示數據的手段 。

4.5.1.2. 自定義圖表介紹

自定義圖表可以讓用戶制作多種多樣的組合圖 ， 滿足用戶更自由的探索需求 。 例如可以實現柱形圖與面積圖組合 ， 如下圖所示 ：

4.5.1.3. 餅圖介紹

制作餅圖需要至少一個維度 、 一個指標字段 。 但與一般圖形不同 ， 字段都在圖形屬性下 。

4.5.2. 應用示例

制作圖表前 ， 建議先用表格形式處理好數據再進行可視化分析 ， 不容易出錯 。

4.5.2.1. 制作自定義圖表

如果你還沒有很確定想要什么圖表 ， 或者說可能需要在一個圖表上組合多種圖形 ， 那建議選擇自定義圖表 ， 便于隨時調整你想要的圖表 。

上一節的毛利額環比增長率表 ， 感覺給人的效果不夠直觀 ， 不能突出顯示出其變化 。 所以 ， 使用柱形圖和折線圖組合的方式實現可視化效果 。

1. 首先 ， 復制 「 毛利額環比增長率 」 組件 。

2. 制作組合圖 。 圖表類型切換成 「 自定義圖表 」。 點擊 「 圖形屬性 > 毛利額 」， 設置其形狀為 「 線 」。

3. 設置雙值軸 。 點擊 「 毛利額 - 環比增長率 」 下拉 ，「 設置值軸 > 右值軸 > 確定 」。

圖形屬性說明 ：

• 在 「 圖表屬性 」 下 ， 可以設置 「 全部 」 指標屬性 ， 或者 「 毛利額 」、「 毛利額 - 環比增長率 」 的各自屬性 。

設置雙值軸說明 ：

• 兩個指標共用了一個右側值軸 ， 數據差異較大會導致展示效果不好 。

• 首先確認一下 ， 指標的展示形式是 「 指標聚合 」 才能設置雙值軸 。

4.5.2.2. 制作餅圖

如果你已經很確定了想用什么圖表展示數據 ， 可以直接選擇已有圖表 。 例如 ， 想求一下不同商品類別的銷售額的占比餅圖 。

1. 首先 ， 制作一張分組表 ， 來求得不同商品類別的銷售額的占比 。

2. 維度指標欄拖入 「 商品類別 、 銷售額 」,「 銷售額 > 下拉 > 快速計算 > 占比 」。

3. 切換餅圖 。 點擊 「 餅圖 」 切換圖形 ， 分析字段自動跳轉到對應的位置 ： 圖形屬性的顏色 、 角度框內 。

注 ： 不要將字段拖入橫縱軸 ， 餅圖的制作只需要在 「 顏色 」 有維度字段 ，「 角度 」 有指標字段即可實現 。

4.5.3. 圖表美化

4.5.3.1. 美化組合圖

設置圖例

在 圖形屬性中的顏色 、 大小 、 形狀 、 熱力色 、 半徑中存在字段 ， 即可生成對應圖例 。 示例默認在 「 全部 > 顏色 」 添加了 「 指標名稱 」 字段生成了圖例 。

設置值軸后發現 ， 圖例的位置遮擋住了圖形 ， 想顯示在圖形下方 。 點開 「 組件樣式 > 圖例 」 設置位置在下方 。

設置圖形顏色

若想要負增長的 「 毛利額 - 環比增長率 」 突出顯示 。 可以在 「 圖形屬性 > 毛利額 - 環比增長率 」 下的 「 顏色 」 內設置 。

1. 在 「 圖形屬性 > 毛利額 - 環比增長率 > 顏色 」 添加 「 毛利額 」 并計算環比增長率 。

2. 「 顏色 」 設置按 「 毛利額 - 環比增長率 」 的數值 「 區域漸變 」，「 自定義 」 2 個區間 ， 并設置值 < 0 紅色 ，> 0 藍色 。

若想折線圖在最前面顯示 ， 調整指標順序即可 。

4.5.3.2. 美化餅圖

加標簽 。 這時候的餅圖 ， 并無法知道每塊的占比詳情 。 需要在 「 圖形屬性 > 標簽 」 內拖入對應字段實現 。

4.6. 添加組件交互

4.6.1. 常用場景

4.6.1.1. 組件交互介紹

組件的交互功能用于滿足數據分析人員與儀表板之間的交互需求 ， 讓儀表板能靈活地對業務人員的分析操作作出響應 。

• 鉆取 ： 在實際使用儀表板時 ， 往往會先通過統計圖表從宏觀層面把握業務問題所在 ， 再通過一個頁面內的鉆取聯動逐級向下鉆取 ， 直到明細數據 ， 定位到具體的問題 。

• 跳轉 ： 實現從一個儀表板跳轉到另一個儀表板 （ 或另一個網頁 ）， 也可以設置過濾字段 ， 在跳轉的同時進行過濾 。

• 聯動 ： 指當組件之間含有邏輯關系時 ， 實現點擊一個組件的值 ， 其他關聯組件發生聯動變化也篩選出相關數據 。

• 過濾 ： 發現數據太多 ， 分析的不夠深入 ， 希望能夠隨心所欲的查看自己想要的范圍的數據很難 。 可以通過添加 「 過濾組件 」 實現對整個儀表板的過濾效果 ， 對數據的時間 、 數值 、 文本等進行動態篩選 。

4.6.1.2. 儀表盤介紹

儀表板是組合組件的面板 ， 一張精心設計的儀表板不僅能夠協調組織工作 ， 幫助發現問題的關鍵 ， 還能讓別人一眼了解您想表達的內容 ， 或者在你的基礎上發散思維 ， 拓展分析 。

4.6.2. 場景示例

4.6.2.1. 鉆取

我們往往能通過不斷鉆取的數據 ， 發現問題 。

在前一章的毛利率環比增長率中 ， 我們發現8月毛利額出現明顯下滑 。

我們通過 「 毛利率 」 分析原因 ， 因為毛利率越低越容易導致毛利額下滑 。

因此 ， 我們可以先制作一張分組表 ， 對商品銷售的維度 ， 從地區鉆取到門店下的某個商品毛利率 ， 發現問題 。

添加計算字段

制作一張新表 ， 需要添加組件 ， 并切換到 「 商品銷售明細表 」。

添加 「 毛利率 」 字段 。 點擊待分析區域 「+」 添加計算字段 「 毛利率 」， 公式 ：SUM_AGG( 毛利額 )/SUM_AGG( 銷售額 )。

制作表格

制作逐層鉆取的商品毛利率分析表 。

1. 實現 「 省份 > 城市 > 門店名稱 > 商品名稱 」 的逐層鉆取 。 拖動待分析區域字段制作鉆取目錄 。

2. 從左側拖入字段 ： 維度為鉆取目錄 「 省份 」， 指標為 「 毛利率 、 毛利額 、 成本額 、 銷售額 」； 完成后重命名為 「 毛利率分析 」。

4.6.2.2. 在儀表盤添加組件

除了鉆取是對單個圖表的動態分析之外 ， 過濾 、 聯動 、 跳轉都是多個有關聯的組件產生的動態分析 。 因此 ， 需要先將組件添加到儀表板內 ， 為實現其他動態分析做準備 。

「 添加儀表板 」 并按住 shift 選擇所有組件添加到儀表板中 。 步驟如下 ：

4.6.2.3. 過濾

進入儀表板后 ， 希望能夠隨心所欲的查看自己想要的范圍的數據 ， 添加 「 過濾組件 」 可以實現對整個儀表板的過濾效果 。

1. 按年月過濾數據 。 打開 「 過濾組件 」 點擊 「 年月 」 添加年月過濾組件 。 選擇 「 商品銷售明細表 」（ 第2章數據編輯后的表 ）「 日期 」 字段 。 拖入右側字段欄 ， 點擊 「 確定 」。

2. 按商品類別過濾數據 。 若用戶還需用商品類別過濾 。 可以添加 「 文本下拉 」 過濾組件 。 步驟同上 。 并修改組件標題 「 商品類別 」， 點擊 「 確定 」。

4.6.2.4. 聯動

由同一張表制作的組件 ， 點擊表內數據會觸發聯動過濾的效果 。 例如 ， 點擊商品名稱為 「 三全960 g 奶香饅頭 」， 其他的組件會過濾出 ， 該商品相關的銷售毛利信息 。 點擊右上角的 「 清除所有聯動 」 即可恢復至默認狀態 。

4.6.3. 技巧

4.6.3.1. 控制過濾組件范圍

進入儀表板可以進行過濾 ， 但如果有些組件你并不想它產生過濾效果 。 如選擇年月過濾 ， 但希望組合圖不變化 。 我們可以設置組件的控制范圍實現 。

1. 點擊年月過濾組件 ， 下拉選擇 「 自定義控制范圍 」。

2. 勾選選擇過濾組件需要控制的組件 。 并點擊 「 確定 」。 則年月過濾組件存在過濾條件時 ， 不會影響組合圖 。

4.6.3.2. 取消聯動

那我們如何實現不論點擊什么組件 ， 餅圖都不會發生聯動的效果呢 ？

對除了餅圖之外的 所有組件 ， 設置其聯動范圍 。 能聯動的組件里取消勾選餅圖 。

例如 ， 點擊 「 銷售額最大的十件商品 」 組件 ， 下拉 「 聯動設置 」。 取消勾選餅圖組件 ， 點擊 「 確定 」。

4.7. 儀表盤布局美化

4.7.1. 常用場景

先簡單介紹一下本文示例中會學習到的一些常用的功能場景 。

4.7.1.1. 添加其他組件

在儀表板編輯界面 ， 可以添加其他組件來豐富界面 。 在儀表板編輯界面點擊 「 其他 」 即可添加 Tab 組件 、 圖片組件 、 文本組件 、Web 組件組件 。

4.7.1.2. 儀表板美化

儀表板美化一般使用 「 儀表板樣式 」，Tab 組件點擊 「 樣式設置 」 美化 。 入口如下圖所示 ：

如果要對某個圖表進行單獨美化 ， 需要進入組件編輯界面的美化 。

4.7.2. 場景示例

4.7.2.1. Tab 組件

對于調整過布局的組件 ， 感覺有些是一個主題的 ， 例如 ，「 銷售額最大的十件商品 」 和 「 不同類別商品銷售額占比 」 對于一些主題相同的組件 ， 可以放在同一個 Tab 下展示 。

點擊 「 其他 >Tab 組件 」， 將組件拖入 tab 頁中 。 點擊 tab 頁右側 「+」 添加新的 tab 頁 。

tab 頁	頁內組件
銷售額分析	「 銷售額最大的十件商品 」、「 不同類別商品銷售額占比 」
毛利額分析	「 毛利額 - 環比增長率 」、「 毛利額 - 環比增長率1 」

4.7.2.2. 調整布局

進入儀表板編輯界面 ， 我們發現制作好的組件在儀表板上排列的效果并不理想 ， 那么我們如何調整儀表板的布局呢 ？

點擊組件邊框可調整大小 ， 點擊組件邊緣區域可調整組件位置 。

4.7.2.3. 文本組件

這時 ， 一張銷售報告基本成型 。 希望增加一個 「XX 連鎖超市銷售報告 」 的標題 。 我們可以點擊 「 其他 > 文本組件 」 制作 。

如果我們需要一些外部鏈接作為輔助說明 ， 可以點擊文本框 。 添加超鏈 ， 輸入對應信息 （ 例如 ： 點擊進入超市官網 ） 后 ， 成功插入超鏈 ， 并調整文本位置大小即可 。

4.7.2.3. 儀表板美化

對于整張儀表板 ， 我們可能覺得整體風格不滿意 ， 可以進行調整 。

儀表板樣式

點擊 「 儀表板樣式 」 進入界面 ， 選擇想要的風格 ， 例如 「 經典白 」。 如果覺得還需要自定義的修改 ， 可以選擇 「 自定義 」 進行設置 ， 根據自己的喜好設置 ， 完成點擊 「 確定 」。

Tab 組件樣式

Tab 組件樣式也可根據需求修改 。

Tab 組件標題顯示多余 ， 希望能夠不顯示 。 可以選擇 「Tab 組件 > 下拉 > 樣式設置 」。 取消勾選 「 顯示 」Tab 組件標題欄 。 則成功隱藏標題 。 還能根據個人喜好修改其他項 。

其他美化

我們可以調整一下標題顏色 、 數值單位格式 、 組件大小等 ， 來繼續美化儀表板 。

調整完成后的儀表板 ， 點擊右上角的 「 預覽 」 進入預覽儀表板界面 ， 查看全部數據計算結果 。 如下圖所示 ：

注 ： 若想儀表板默認情況下篩選出2020年1月的數據 ， 在儀表板編輯界面做好篩選再進入預覽界面即可 。

4.7.2.4. 效果預覽

【這個知識點是我學習的資料，但是我不記得我從哪里獲取了，放在這里，供大家交流學習】