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Smartbi业务主题的职责不仅仅是语义层

系统运维 发表于 2021-10-12 09:41
发表于 2021-10-12 09:41:51
  背景:本文介绍的思路不仅限于Smartbi,但同环比等分析功能却是Smartbi的特色。

  根据官方WIKI的介绍,业务主题将同一数据源中属于同一个分析主题的表或表中的字段组合在一起,为进一步的可视化查询提供基本元素。业务主题可以看作是 Smartbi 产品中的“数据集市”,主要应用于可视化查询、即席查询的操作。其主要作用有3个:
  - 将底层数据结构翻译成普通人员能看懂的业务词语,便于理解
  - 控制用户可见数据的范围,比如销售部只能看订单相关数据
  - 对原始数据进行加工处理,便于使用自助仪表盘或透视分析等查询功能

  我们今天深入解读第3条,让你从实际案例中感受业务主题的必要性!

  熟悉Smartbi的朋友都知道,最近两年软件安装自带的DEMO中,有个真实数据集——CSAC汽车销售分析。如果你看到其中的数据不够“新”,可以从www.spreadsheet.com.cn这个网站每月中旬下载原始Excel文件,通过我们提供的导入功能直接加载即可。

  从原始Excel中,我们可以看到下表中的字段(第一列),也筛选了部分数据辅助理解。

车系
自主
自主
日系
德系
日系
车企
长城汽车
上汽通用五菱
东风日产
上汽大众
一汽丰田
总部省份
河北
广西
广东
上海
天津
总部城市
保定
柳州
广州
上海
天津
车类
SUV
SUV
轿车
轿车
轿车
品牌
哈弗
宝骏
日产
大众
丰田
车型
哈弗H6
宝骏510
轩逸
朗逸
卡罗拉
级别
紧凑
小型
紧凑
紧凑
紧凑
价格档
13万
6万
13万
11万
14万
月末
2018/1/31
2018/1/31
2018/11/30
2018/11/30
2018/1/31
销量
59133辆
58006辆
52640辆
47992辆
46735辆
规模
76.9亿
34.8亿
68.4亿
52.8亿
65.4亿
  
  当导入Smartbi的示例库后,我们把原始的12个字段增加到了17个,不仅扩展了维度、也丰富了指标,总结步骤如下:

1. 扩展日期维度到年、季、月
  因为月末是个日期字段,在业务主题的创建界面中,可以一键生成丰富的日期维度

1.png

  有了日期维度,不仅便于进行统计对比,还可以在透视分析中完成同、环、基比等高级计算。

2.png

2. 扩展出定性分析需要的维度
  定性分析相对于定量分析,可以简单认为数值类的数量、金额就是定量分析,而从其转化出来的字符串就是定性分析。以汽车销售的业务主题举例,我们新定义了2个定性分析的维度,第一个是“热度”,第二个是“预算”。

  热度维度顾名思义,是一个车型的热卖程度(比如用于“万元俱乐部车型”相关的分析),那么它就必定与“销量“是强相关的。从SQL角度来说,就是case when语句,从Excel公式来说,就是嵌套的if语句。在Smartbi的业务主题中,设置方法如下:


3.png

  预算维度顾名思义是和价格有关的,产品定价本身就针对消费者的购买能力(预算)。我们同样通过对车型“均价”字段进行类似的设置,分为8万左右、13万左右、18万左右、25万左右和30万以上5个预算挡位。

4.png

  从真实数据的分析来看,2018年第四季度的总销量还是明显高于前三季度的,尤其13万左右的预算区间需求超过了210万,而之前都不足180万。(数据分析背后的原因,往往都非常复杂,尤其是这种行业性的数据分析,需要领域专家才能解释清楚)

3. 扩展出定量分析需要的指标
  原始Excel中只有2个指标,其中的销量为批发口径,是最核心的指标。但在业务主题中,我们增加了“车型数“和”均价“两个新指标。从计算公式理解也很简单,就是唯一计数和平均值两个算法。但这样的思路是很重要的,比如以下这样的分析。

5.png

  这是四年来每个季度,热销车型数量的变化趋势,是不是可以很清楚看到“自主“热销车型的数量有非常明显的增长,从2015年第一季度的12个增加到2018年第四季度的57个,有近于5倍的增长,超过德系拔得头筹。

  如果不看均价分析,你会猜想自主车型是凭借低价取胜的吧,这可能是大多数人对“国产“的认知,真实数据不骗人,在热销车的领域答案可能让你意外。

6.png

  自主热销车的平均价格,从2015年初的10万以下已经上升到11万,与日系和美系有类似的小幅增长,而韩系和法系居然有3万的降幅,德系却基本没有变化。

  看到了吧,业务主题除了简单的“翻译“功能,还有很强大的建模能力,为后续的数据分析奠定坚实的基础。我们所需要的建模思路主要有三个,扩展多层次日期维度、扩展定性分析维度和扩展定性分析指标,再借助于Smartbi透视分析的强大功能,数据分析的深度就会提高几级,不再停留在”数据可视化“这个表面层次上。



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