Qlik sense Desktop怎么用？个人实操经验整理

在知乎看到“...qliksense desktop怎么玩？”，就想写一篇个人实际应用的文章。

因工作原因，曾每周需要出固定的运营数据报表，而且日常数据分析中也需要将多源数据（主要是导出的Excel、csv’文件）进行汇总整理后分析。当数据表太多的时候每次都要花费很多的时间，哪怕基本的处理都写好了Excel公式，复制粘贴就能搞定，可重复劳动还是很累。曾考虑学习下Excel录制宏自动化处理，据做财务的朋友讲这个很好用的，但也放弃啦。正好当时我所在公司因为业务发展需要考虑购进一套高级的CRM系统（创业公司发展需要，但后来也没能购进，这个忽略不谈），以及构建公司的BI，有幸与公司的架构师牛人合作，负责运营数据BI需求的梳理与数据标准化定义。开始谈起每周数据处理花费很多时间，牛人推荐了Qlik sense desktop（下文简称QSD），而且最后我们决定将这个作为公司BI的过渡版。也就是在BI平台搭建完毕前，我们根据公司各部门需求先将数据都做成Qlik数据包，并建好图形化展示，交付各部门自行查看以及进一部分分析使用，架构部门的同学负责每周更新数据包并且分发各部门。

简单说下，创业公司以及中小型公司的话，采用QSD作为BI过渡还是很可取的，除了人力成本外Qlik sense desktop是个人免费的。当然个人版在需要处理大量数据的情况下，很考验公司办公电脑的配置，就比如我现在也还在用QSD，刚看了下的QVF文件（QSD数据包保存格式）已经接近100M，估计共计500万行数据吧，有时候会卡到崩溃。现在QSD于我而言主要是做一些公司BI响应比较慢的需求——负责BI的同学很多时候并不能做到很及时的需求响应，而且一些探索性的数据分析也需要自行处理，QSD可以作为个人用ETL工具（不懂的自定百度百科）与分析辅助工具。这里需要说明下，本人并非技术人员，虽然懂一些SQL与Html，目前做数据分析都是用QSD辅助Excel2016。

由于公司数据库仅能通过堡垒机查询，无法导出，因此QSD的数据源更新都是通过Excel与CSV。在上家公司时候架构师同学有数据仓库完整操作权限，但用QSD作为过渡BI时候他还是选择写脚本自动导出Excel文件，然后手动更新每个QVF数据包来实现。本人并没有用过QSD连接数据库，全部都是通过Excel与CSV文件更新数据，而且无论拿到的文件中数据格式如何，都可以在QSD更新数据时处理。当然实在不知道QSD中如何处理成你想要的格式，也可以在Excel中处理好再更新，这也是我本人QSD学习的过程。

开始使用QSD：创建新应用程序

个人经验：建议初始都通过下图中面板加载数据，可视化操作，而且会自动添加日历函数 [autoCalendar]，后续分析中特别方便。

添加数据的过程这里不赘述，基本上没有看不懂的——要实在看不懂那也自己想办法吧

建立数据表关联：在数据管理器中进行操作，鼠标操作即可，很简单，但同样数据量大了的时候更新很慢。

个人经验：刚开始构建时通过可视化的数据管理器操作，好处除了自动添加[autoCalendar]外，操作更加简单，东东鼠标即可，类似于Excel，初学者更容易上手。建立关联后可以在数据模型查看器查看。我曾考虑过改微软旗下的PowerBI Desktop(下文简称PBD)，但发现相比较QSD操作更加繁琐一点。

插播广告时间：QSD与PBD比较之我个人见解

1、从数据可视化来比较我认为PBD优于QSD，虽然没有真正的使用PBD，但是可视化图形样式多，并且扩展更加方便——对于国内绝大多数用户而言，有中文社区高于一切优点，QSD的社区是英文的。虽然我能看明白QSD图形化展示样式可以扩展，理论上PBD可以做到的QSD也能做到，但英文的话然并卵

2、如果是新手且SQL也不熟甚至于不会，那么建议学习PBD吧，我想Excel你用的更加熟练，那么PBD用起来也差不多——我有时候简单的数据合并与数据格式数据会直接使用Excel 2016自带的功能 ，应该是叫Power Query

3、如果你有SQL基础，Excel函数了解的不是很多的话，那么建议学习QSD，其编辑器语法我感觉跟SQL类似，更加容易上手。而且，虽然我没有直接从数据库取数，但是QSD是用select从数据库取数的，是不是特别亲切呢。虽然从文件中取数用Load，但是语法一致。而PBD的编辑语法是用DAX函数语言，这个我大致了解了下，跟Excel的函数一致，但仅针对Table或者Column操作，理解上跟QSD的语法应该差不多，但总是要额外学习的。

4、QSD仅仅是个人辅助工具，如果公司有更好的BI工具，或者对于运营人员公司已经采购了更加完善的数据分析平台，我现在公司就有，比如Growing IO（评估过三未采纳）、神策数据（正在用），可能都不需要QSD，仅仅辅助Excel就能完成绝大多数的分析任务。如果这个时候你还在用QSD，比如说我，是因为特殊原因过渡而已，一旦解决马上会将现在已构建的QVF文件封存。有更好的大数据平台，有专业的数据运维人员负责数据的更新于维护，咱还是回归分析工作即可，没有必要搭上更多个人时间做数据运维的活儿——很多时候感觉是被逼无奈。

正式做数据分析：前文图中“应用程序视图”，创建新工作表，右上点“编辑”Button（下图），然后就可以创建你自己的分析面板啦。

个人经验：当你开始使用QSD后，你会在增加新的数据之前，构思数据的基本处理，无论是先通过Excel处理完更新到QSD，还是在QSD加载数据时处理。但在分析的过程中你总会有新的想法，需要对数据再次进行加工，这个时候有两种方案，一种是“数据管理器”或者“数据加载编辑器”中进行处理，一种是类似于Excel表中使用函数进行处理。如果临时的想法，仅做验证，那么在分析时写函数，当验证确实达到了你想要的效果，那么建议考虑数据加载时直接处理的方案啦，数据加载时处理数据，在分析中更加快速高效，不然你可能QVF文件仅仅50M，电脑就已经无法处理数据啦。

以上，希望对阅读了我这篇文字的同学有所帮助吧。我本人后续QSD用的会越来越少，毕竟只是过渡方案——个人理解无论什么时候这个都是过渡方案，任何企业发展到一定的阶段都会考虑构建自己的大数据分析平台与BI、AI系统，无论是自主研发还是采购第三方服务——但QSD总是一个可行的过渡型数据BI解决方案。我个人也不会放弃QSD的学习，希望后续有更多交流。