1. 摘要

在阿里云的大数据体系中，有两个数据展现组件，一个是QuickBI、一个是DataV。

DataV、是一个致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。
QuickBI、是一个致力大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。

使用QuickBI过程类似于吃炸酱面，技术人员提前帮业务人员准备好数据（第1步、第2步），业务人员把自己需要的数据拖到仪表板或者表格里（第3步或第4步），最后再把仪表板和报表加上菜单就是数据门户（第5步）。

为了让大数据更加普惠，QuickBI和DataV分别找到了两种不同的解决方案：

QuickBI通过自助服务可以让几万的阿里小二自己来做数据分析。
DavaV通过标准模版可以让技术人员用很少的工作量就可以做出有冲击力展示大屏。

2. QuickBI介绍

2.1 QuickBI使用核心流程

QuickBI使用核心流程.png

2.2 产品架构和功能

2.2.1 产品架构和功能

Quick BI产品架构如下图所示：

image

Quick BI的主要模块和相关功能。

数据连接模块

负责适配各种云数据源，包括但不限于 MaxCompute、RDS（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）、Analytic DB、HybridDB（MySQL、PostgreSQL）等，封装数据源的元数据/数据的标准查询接口。
数据处理模块
- QUERY引擎：负责针对数据源的查询过程。
- 数据预处理：负责针对数据源的轻量级 ETL 处理，目前主要是支持MaxCompute的自定义SQL功能，未来会扩展到其他数据源。
- 数据建模：负责数据源的OLAP建模过程，将数据源转化为多维分析模型，支持维度（包括日期型维度、地理位置型维度）、度量、星型拓扑模型等标准语义，并支持计算字段功能，允许用户使用当前数据源的SQL语法对维度和度量进行二次加工。
数据展示模块
- 电子表格：负责在线电子表格（webexcel）的相关操作功能，涵盖行列筛选、普通/高级过滤、分类汇总、自动求和、条件格式等数据分析功能，并支持数据导出，以及文本处理、表格处理等丰富功能。
- 仪表板：负责将可视化图表控件拖拽式组装为仪表板，支持线图、饼图、柱状图、漏斗图、树图、气泡地图、色彩地图、指标看板等40多种图表；支持查询条件、TAB、IFRAME、PIC和文本框五种基本控件，支持图表间数据联动效果。
- 数据门户：负责将仪表板拖拽式组装为数据门户，支持内嵌链接（仪表板），支持模板和菜单栏的基本设置。
- 分享/公开：支持将电子表格、仪表板、数据门户分享给其他登录用户访问，支持将仪表板公开到互联网供非登录用户访问。
权限管理模块
- 组织权限管理：负责组织和工作空间的两级权限架构体系管控，以及工作空间下的用户角色体系管控，实现基本的权限管理，实现不同的人看不同的报表内容。
- 行级权限管理：负责数据的行级粒度权限管控，实现同一张报表，不同的人看不同的数据。

2.2.2 功能特性

极速建模：用户只需通过简单的3步单击即可完成数据集的创建。
数据分析能力：产品提供专业的电子表格功能，用户可以在线完成多数据联合分析并形成报表（如日报，周报，月报），支持超300个常规的数据分析函数。
丰富的可视化：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等40余种图表帮助业务实现数据可视化。
多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。
多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于 Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。
灵活的报表集成方案：将阿里云 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统里，直接在自有系统访问报表，并实现免登。

2.3 工具搭配使用场景

2.3.1 数据及时分析与决策

能够解决：

取数难

业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。
报表产出效率低，维护难

后台分析系统的数据报表变更，编码研发周期长，维护困难。
图表效果设计不佳，人力成本高

使用HighChart等工具做报表，界面效果不佳，人力维护成本高。

推荐搭配使用：

RDS + Quick BI

图例：

image

2.3.2 实现零售企业-老板电器全场景业务分析

通过整合散落的各类数据，构建统一的大数据平台系统，实现经营、商品、流量、店铺、订单、营销等各类场景分析，从各类整体指标概览，再到分层细节指标数据的对比分析，实现数据指导业务精细化运营。

image

能够解决：

多渠道数据无法整合分析

多渠道经营、流量、店铺等数据各自为阵，无法整合关联分析。

数据的汇管用无法统一

各业务部分规则不同导致无法实现统一化管控，数据分析过程中效率低下。

业务人员自助分析困难

业务人员分析数据完全依赖IT部门，无法根据需求灵活分析

2.3.3 助力互联网企业-网鱼网咖用户行为画像

新的时代需要全方位的去利用大数据提高会员服务的体验，需要对会员的分类、分级、偏好、以及连锁门店的经营状况等数据进行分析，以增加对会员行为预测的更准确的判断。

image

能够解决

-用户数据提取效率

要从业务上面考虑，如何从会员及其行为数据提取洞见，并给会员提供更好的服务；

-BI系统建设成本

传统BI 和大数据建设的体系成本非常高，速度也很慢；

-业务人员协同

传统连锁的报表分析业务门槛很高，限于连锁模式的特性，很多业务人员分散在全国各地。

2.4 版本功能和价格

2.4.1 Quick BI版本的功能差别

image

2.4.2 Quick BI版本的功能差别

版本价格.png

3. QuickBI入门

下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。

假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师，您的经理刚刚拿到2019年8月份的月度运营分析数据，他发现近期企业运营状况不佳，8月份毛利额环比前几个月下滑较大，三季度存在达标风险。

因此将这个任务交给了您，根据订单信息和流量渠道信息等相关数据，分析企业8月份毛利额下滑的关键要素，并将其分享给团队，以便指导相关业务部门采取决策和行动，提高企业整体毛利额。

Quick BI快速入门分为以下步骤：

准备工作
数据建模
仪表盘可视化分析
调整仪表板布局
搭建数据门户

3.1 连接数据源

登录Quick BI控制台。
单击工作空间 > 数据源。

说明本入门指导中所有的操作均在Personal Workspace下进行，如果您不在该空间下，请切换空间。

切换空间
单击上传文件。

上传文件
分别将以下两个文件上传到数据库中。

订单信息明细表.xlsx和渠道信息维度表.xlsx
1. 在添加数据源页面的本地上传页签，单击本地EXCEL文件。
2. 在上传文件页面，选择待上传的文件后，单击确定。
  
  上传文件
  
  说明一次只能上传一个文件。一般上传文件后会自动跳转到仪表板编辑页面。如果有多个文件需要上传，您可以退出仪表盘编辑页面并重复步骤4。

当文件的状态为同步完成

上传成功

3.2 数据建模

3.2.1 创建数据集

默认在Personal Workspace下，通过上传文件的方式连接数据源成功后，则在我的数据集下看到新建的数据集。如果没有，您可以通过以下方式创建数据集。若已有目标数据集，请跳过此步骤。

登录Quick BI控制台。
单击工作空间 > 数据源。
在目标数据源右侧的操作列单击创建数据集。

创建数据集
在创建数据集页面，自定义数据集名称并选择数据集存放位置后，单击确定。

创建数据集2

重复步骤1~2，分别将渠道信息维度表和订单信息明细表存放到我的数据集中。

创建完成

3.2.2 查看数据集数据

下面为您介绍查看订单信息明细表的度量和维度信息。

单击工作空间 > 数据集。
在数据集页面，找到并单击订单信息明细表名称，进入数据集编辑页面。

您也可以在目标数据集右侧的操作列单击编辑图标，进入数据集编辑页面。

进入编辑页面
单击刷新预览，可以看到数据集的信息。

您可以在左侧导航栏查看维度和度量的字段。

刷新预览

3.2.3 添加计算指标

为了分析各个渠道的毛利情况，您需要在度量中添加毛利额和毛利率两个指标，方便后续进行相关数据统计。

在度量区域单击添加图标。

添加

在编辑计算字段（度量）页面，完成以下配置后，单击确定。

重复步骤1~2，分别添加毛利额****毛利率

名称	描述	示例值
名称	名称只能由中英文、数字及下划线、斜线、反斜线、竖线、小括号、中括号组成，不超过50个字符。	毛利额
表达式	可通过 [ 唤出列表来插入维度或度量字段名	[销售额]-[成本额]
数据类型	支持文本和数值类型	数值

名称	描述	示例值
名称	名称只能由中英文、数字及下划线、斜线、反斜线、竖线、小括号、中括号组成，不超过50个字符。	毛利率
表达式	可通过 [ 唤出列表来插入维度或度量字段名	sum([销售额]-[成本额])/sum([销售额])
数据类型	支持文本和数值类型	数值

此时可以看到毛利额和毛利率均已添加到度量区域，单击保存。

添加指标

3.2.4 数据集关联建模

为了分析各个渠道的毛利情况，您需要将订单信息明细表和渠道信息维度表进行通过渠道ID字段进行关联，以获取对应的渠道名称和渠道类别，方便后续进行相关数据统计。

在订单信息明细表数据集编辑页面，单击

关联

图标。
在关联页面，单击

添加

图标。

关联页面

在构建订单信息明细表关联模型页面进行以下配置。

名称	描述	示例值
数据集字段	订单信息明细表中的所有字段的集合。	渠道ID
关联方式	支持以下关联方式。关联方式	左关联
关联维度表名	需要与之关联的表名称。	渠道信息维度表
关联字段	渠道信息维度表中所有字段的集合。	渠道ID

单击确定，完成关联配置。
单击保存，完成订单信息明细表和渠道信息维度表的关联建模。

完成关联

3.3 仪表盘可视化分析

通过以下步骤，分析毛利额异常下滑的原因。

新建仪表板
添加报表标题
分析月度毛利额和销售额数据
分析月度毛利率及其月环比数据
分析毛利额、销售额、毛利率数据
分析销售额和毛利率的渠道明细数据
分析2019年8月份流量宝日销量和毛利率数据
分析2019年8月17日流量宝渠道订单明细数据

3.3.1 新建仪表板

登录Quick BI控制台。
单击工作空间 > 仪表板。
在仪表板管理页面，单击新建仪表板。

您也可以单击新建仪表板 > 常规模式，新建仪表板。

新建仪表板
执行结果

进入仪表板编辑页面。

仪表板编辑页面

3.3.2 添加报表标题

在仪表板编辑页面，单击

文本框

图标。

文本框图例会自动显示在仪表板展示区。

文本框图例
在文本框中进行以下配置。

配置标题

名称示例

标题名称某零售电商毛利额异常下滑诊断分析

标题显示方式居中

标题字号 36pt

说明调整字号大小时，必须选中标题调整才生效。

名称	示例
标题名称	某零售电商毛利额异常下滑诊断分析
标题显示方式	居中
标题字号	36pt

3.3.3 分析月度毛利额和销售额数据

为了分析毛利额下滑原因，您需要先查看月度毛利额的走势，确认毛利额在哪个月份出现下滑。同时需要分析销售额的月度走势，确认近几个月的销售情况。本文以线图来展示月度毛利额和月度销售额的走势图。

查看月度毛利额统计

您可以通过线图查看毛利额的月度走势数据。

在仪表板编辑页面，单击

线图

图标。

线图图例会自动显示在仪表板展示区。

线图
在图表设计的数据页签，配置线图数据。
1. 单击请选择数据集，选择目标数据集订单信息明细表。
  
  选择数据集
  
  此时可以看到数据集中的信息已引入到度量和维度中。
  
  信息表
2. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)，并将其添加到类别轴/维度区域。
  - 在度量列表中，找到毛利额，并将其添加到值轴/度量区域。
  添加字段
3. 单击更新。
  
  更新线图
在图表设计的样式页签，配置线图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称配置项示例

系列设置请选择系列毛利额

显示图表标签勾选显示图表标签

名称	配置项	示例
系列设置	请选择系列	毛利额
显示图表标签	勾选显示图表标签

此时，您可以看到2019年8月份的毛利额从7月份的66.54万下降到了58.46万。

毛利额下降

查看销售额统计

为了进一步排查毛利额的下降原因，您可以通过线图查看销售额的月度走势数据。

在线图右侧单击数据页签。

数据页签
在度量列表中，找到销售额，并将其添加到值轴/度量区域后，单击更新。

此时可以看到销售额和毛利额同时呈现在线图中。

销售额
在图表设计的样式页签，配置线图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称配置项配置项

基础信息显示主标题/备注勾选显示主标题/备注

主标题月度毛利额和销售额统计

图表样式显示图例

向右

可以看到2019年8月份毛利额下降，销售额增长。

毛利额和销售额

3.3.4 分析月度毛利率及其月环比数据

在分析月度毛利额和销售额数据中，可以看到在2019年8月，毛利额下降但是销售额增长，而毛利额=销售额*毛利率，因此推断是毛利率影响了毛利额，本文通过查看月度毛利率和毛利率月环比的数据，确认毛利率在哪个月份下降以及下滑的幅度。

查看月度毛利率统计

您可以通过组合图分析毛利率的数据变化。

在仪表板编辑页面，单击

组合图

图标。

组合图图例会自动显示在仪表板展示区。

组合图图例
在图表设计的数据页签，配置组合图数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)，并将其添加到类别轴/维度区域。
  - 在度量列表中，找到毛利率，并将其添加到主值轴/度量区域。
  添加字段
2. 将主值轴/度量的毛利率呈现方式选择为线。
  
  线图
3. 单击更新。
  
  更新组合图

在图表设计的样式页签，配置组合图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
坐标轴	坐标轴	垂直左轴
轴标签显示格式设置	自定义格式%显示为百分比小数位：无轴标签设置
系列设置	请选择系列	毛利率
显示图表标签	勾选显示图表标签
数值显示格式设置	自定义格式%显示为百分比小数位：2 标签设置

此时，您可以看到2019年8月份的毛利率从7月份的55.08%下降到了44.29%。

组合图

查看毛利率月环比

为了进一步确认毛利率下滑幅度，下面为您统计毛利率月环比。

在组合图右侧单击数据页签。

数据页签
在度量列表中，找到毛利率，并将其添加到副值轴/度量区域，并对副值轴/度量完成以下配置。
1. 将毛利率呈现方式选择为柱。
  
  柱图
2. 单击更多，选择同环比 > 月环比。
  
  月环比
单击更新。

此时可以看到毛利率和毛利率_月环比同时呈现在组合图中。

组合图

在图表设计的样式页签，配置组合图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
基础信息	显示主标题/备注	勾选显示主标题/备注
主标题	月度毛利率及其月环比统计
图表样式	显示图例	向右
坐标轴	坐标轴	垂直右轴
轴标签显示格式设置	自定义格式%显示为百分比小数位：0 轴标签设置

可以看到2019年8月份的毛利率从7月份的55.08%下降到了44.29%，月环比下滑了19.59%。

组合图

3.3.5 分析毛利额、销售额、毛利率数据

通过分析月度毛利率及其月环比数据，可以看到由于毛利率在2019年8月份下降导致了当月毛利额的下滑。为了更好的展示8月份的毛利额、销售额、毛利率的数据和月环比情况，您可以添加指标看板，单独突出这些数据。

（1）查看毛利额

下面以毛利额及其月环比为例介绍指标看板的制作过程。

在仪表板编辑页面，单击

指标看板

图标。

指标看板图例会自动显示在仪表板展示区。

指标看板
在图表设计的数据页签，配置指标看板数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)，并将其添加到看板标签/维度区域。
  - 在度量列表中，找到毛利额，并将其添加到看板指标/度量区域（拖拽两次添加）。
    
    说明由于需要查看毛利额及毛利额的月环比，因此在看板指标/度量区域添加两个毛利额。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)，并将其添加到过滤器区域。
  添加字段
2. 在看板指标/度量区域的第二个毛利额处单击更多，选择同环比 > 月环比。
  
  月环比
3. 在过滤器区域单击过滤，设置过滤时间。
  
  本例中选择日期粒度中的精确时间为2019年8月。
  
  添加时间
4. 单击更新。
  
  更新指标看板
在图表设计的样式页签，配置指标看板样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称配置项示例

功能配置请选择系列毛利额_月环比

启用条件格式勾选启用条件格式并配置如下图。

配置月环比

此时，您可以看到2019年8月份的毛利额的情况。

毛利额指标看板

名称	配置项	示例
功能配置	请选择系列	毛利额_月环比
启用条件格式	勾选启用条件格式并配置如下图。配置月环比

（2）查看销售额

下面以销售额及其月环比为例介绍指标看板的制作过程。

说明操作步骤请参见查看毛利额。您可以通过复制毛利额仪表板，并修改数据，完成销售额的指标看板的创建。

在毛利额仪表板编辑页面，单击

更多操作

图标，选择复制。

复制
在复制仪表板右侧图表设计的数据页签，配置指标看板数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 清除看板指标/度量区域的字段。
2. 在度量列表中，找到销售额，并将其添加到看板指标/度量区域（拖拽两次添加）。
  
  说明由于需要查看销售额及销售额的月环比，因此在看板指标/度量区域添加两个销售额。
3. 在看板指标/度量区域的第二个销售额处单击更多，选择同环比 > 月环比。
  
  月环比
4. 配置指标看板/维度和过滤器。
  
  本例中指标看板/维度和过滤器保持原有配置即可。如果您是新建的看板指标，请参见上述毛利额的操作进行配置。
  
  销售额
5. 单击更新。
  
  销售额
在图表设计的样式页签，配置指标看板样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称配置项示例

功能配置请选择系列销售额_月环比

启用条件格式勾选启用条件格式并配置如下图。

销售额

此时，您可以看到2019年8月份的销售额的情况。

销售额

名称	配置项	示例
功能配置	请选择系列	销售额_月环比
启用条件格式	勾选启用条件格式并配置如下图。销售额

（3）查看毛利率

下面以毛利率及其月环比为例介绍指标看板的制作过程。

说明操作步骤请参见毛利额。您可以通过复制毛利额仪表板，并修改数据，完成毛利率的指标看板的创建。

在毛利额仪表板编辑页面，单击

更多操作

图标，选择复制。

复制
在复制仪表板右侧图表设计的数据页签，配置指标看板数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 清除看板指标/度量区域的字段。
2. 在度量列表中，找到毛利率，并将其添加到看板指标/度量区域（拖拽两次添加）。
  
  说明由于需要查看毛利率及毛利率的月环比，因此在看板指标/度量区域添加两个毛利率。
3. 在看板指标/度量区域的第二个毛利率处单击更多，选择同环比 > 月环比。
  
  月环比
4. 配置指标看板/维度和过滤器。
  
  本例中指标看板/维度和过滤器保持原有配置即可。如果您是新建的看板指标，请参见上述毛利额的操作进行配置。
  
  毛利率
5. 单击更新。
  
  毛利率

在图表设计的样式页签，配置指标看板样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
功能配置	请选择系列	毛利率_月环比
启用条件格式	勾选启用条件格式并配置如下图。毛利率月环比
系列设置	数值显示格式设置	自定义格式%显示为百分比小数位：2 标签设置

此时，您可以看到2019年8月份的毛利率的情况。

毛利率

3.3.6 分析销售额和毛利率的渠道明细数据

通过分析2019年8月毛利率及其月环比，可以发现毛利率在8月明显下降。您需要对2019年8月各个渠道类型的毛利率和销售数据进行分析，确定由于哪个渠道导致毛利率下降，并进一步分析该渠道下的哪个品牌导致毛利率下降。

查看各明细渠道销售额和毛利率分面散点图

您可以通过散点图分析各明细渠道销售额和毛利率的数据变化。

在仪表板编辑页面，单击

分面散点图

图标。

分面散点图图例会自动显示在仪表板展示区。

分面散点图
在图表设计的数据页签，配置分面散点图数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到渠道类型，并将其添加到颜色图例/维度区域。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)，并将其添加到过滤器区域。
  - 在度量列表中，找到销售额，并将其添加到Y轴/度量区域。
  - 在度量列表中，找到毛利率，并将其添加到X轴/度量区域。
  添加字段
2. 在过滤器区域单击过滤，设置过滤时间。
  
  本例中选择日期粒度中的精确时间为2019年8月。
  
  添加时间
3. 单击更新。

在图表设计的样式页签，配置分面散点图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
基础信息	显示主标题/备注	勾选显示主标题/备注
主标题	各渠道类型销售额和毛利率分面散点图
布局	显示图例	隐藏图例

散点图

配置毛利率和销售额的显示样式。
1. 在分面散点图上单击毛利率右侧的
  
  铅笔
  
  图标。
2. 选择格式化为自定义并输入%。
  
  本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。
  
  配置毛利率
3. 销售额保持默认配置即可。
  
  配置销售额

通过分析2019年8月各个渠道类型的毛利率和销售数据我们可以发现，免费渠道分布在高销售低毛利率区域，而且毛利率只有36.86%，推断为免费渠道导致的企业整体毛利率下降。

渠道

各明细渠道销售额和毛利率分面散点图

下面我们开始对2019年8月份各个明细渠道进行销售额和毛利率的分面散点图分析。

说明操作步骤请参见查看各明细渠道销售额和毛利率分面散点图。您可以通过复制该仪表板，并修改数据，完成各明细渠道销售额和毛利率分面散点图的创建。

在各渠道类型销售额和毛利率分面散点图仪表板编辑页面，单击

更多操作

图标，选择复制。

复制
在复制仪表板右侧图表设计的数据页签，配置分面散点图数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 清除颜色图例/维度区域的字段。
2. 在维度列表中，找到渠道名称，并将其添加到颜色图例/维度区域。
3. 在维度列表中，找到渠道类型，并将其添加到过滤器区域。
  
  配置数据
4. 设置过滤器。
  
  本例中过滤器****日期(年月日)(month)渠道类型
  - 日期(年月日)(month)：保持原有配置即可。
    
    如果您是新建的并非复制上述的散点图，请参见查看各明细渠道销售额和毛利率分面散点图的操作进行配置。
  - 渠道类型：单击过滤，配置过滤的渠道类型，如下图所示。
    
    设置过滤渠道类型
    
    设置完成后单击确定。
5. 单击更新。

在图表设计的样式页签，配置分面散点图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
坐标轴	显示主标题/备注	勾选显示主标题/备注
主标题	各明细渠道销售额和毛利率分面散点图
布局	显示图例	隐藏图例

分析数据可以发现，是由于免费渠道中的流量宝渠道出现的高销售低毛利率情况，导致的2019年8月份企业整体毛利率下滑。

散点图2

3.3.7 分析2019年8月份流量宝日销量和毛利率数据

分析数据可以发现，是由于免费渠道中的流量宝渠道在2019年8月份出现高销售低毛利率情况，导致的企业整体毛利率下滑。您需要进一步对2019年8月份流量宝渠道的每日销量和毛利率数据进行统计。

操作步骤

在仪表板编辑页面，单击

组合图

图标。

组合图图例会自动显示在仪表板展示区。

组合图图例
在图表设计的数据页签，配置组合图数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(day)，并将其添加到类别轴/维度区域。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(month)和渠道名称，并将其添加到过滤器区域。
  - 在度量列表中，找到数量，并将其添加到主值轴/度量区域。
  - 在度量列表中，找到毛利率，并将其添加到副值轴/度量区域。
  添加字段
2. 将主值轴/度量的数量呈现方式选择为线。
  
  线
3. 设置过滤器。
  
  本例中过滤器****日期(年月日)(month)渠道名称
  - 日期(年月日)(month)：本例中选择日期粒度中的精确时间为2019年8月。
    
    添加时间
  - 渠道名称：单击过滤，配置过滤的渠道名称。
    
    本例中按枚举筛选，选择单选并渠道名称为流量宝。
    
    设置渠道名称
    
    设置完成后单击确定。
4. 单击更新。

在图表设计的样式页签，配置组合图样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
基础信息	显示主标题/备注	勾选显示主标题/备注
主标题	2019年8月份流量宝渠道日销量和毛利率走势
图表样式	显示图例	向右
坐标轴	垂直左轴	最小值：0。设置垂直左轴说明其他配置项保持默认值即可。
垂直右轴	轴标签显示格式设置：自定义格式%显示为百分比小数位：无轴标签设置说明其他配置项保持默认值即可。

执行结果

分析2019年8月份流量宝渠道日销量和毛利率走势后，可以进一步推断出现的高销量低毛利率的时间是在2019年8月17日。

线图

3.3.8 分析2019年8月17日流量宝渠道订单明细数据

分析2019年8月份流量宝渠道日销量和毛利率走势后，可以发现高销量低毛利率的时间是在2019年8月17日。您需要进一步对免费渠道类别下流量宝的明细订单数据进行分析，以定位出本次企业毛利额下滑的真正原因。

操作步骤

在仪表板编辑页面，单击

交叉表

图标。

交叉表图例会自动显示在仪表板展示区。

交叉表
在图表设计的数据页签，配置交叉表数据。

目标数据集为订单信息明细表。
1. 选择需要的维度字段和度量字段。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(day)、渠道类型、渠道名称、订单ID、商品ID，并将其添加到行区域。
  - 在维度列表中，找到日期(年月日)(day)和渠道名称，并将其添加到过滤器区域。
  - 在度量列表中，找到销售额、毛利额、成本额、数量，并将其添加到列区域。
  添加字段
2. 设置过滤器。
  
  本例中过滤器****日期(年月日)(day)渠道名称
  - 日期(年月日)(day)：本例中选择日期粒度中的精确时间为2019年8月17日。
    
    设置时间
  - 渠道名称：单击过滤，配置过滤的渠道名称。
    
    本例中按枚举筛选，选择单选并渠道名称为流量宝。
    
    设置渠道名称
    
    设置完成后单击确定。
3. 单击更新。

在图表设计的样式页签，配置交叉表样式。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例
基础信息	显示主标题/备注	勾选显示主标题/备注
主标题	2019年8月17日流量宝渠道订单明细
功能型配置	系列	毛利额
请选择格式	勾选图标并完成以下配置。图标
勾选数据条并保持以下默认配置。数据条

在数据页签单击更新。

执行结果

可以看到2019年8月17日流量宝渠道是导致毛利额下降的关键。

交叉表

3.3.9 调整仪表板布局

操作步骤

调整仪表盘布局。

将鼠标定位到仪表盘的四个边角中任意一个，当鼠标变成双箭头时，拖拽调整仪表盘大小和上下位置。

仪表板布局
命名仪表板。

默认新建的仪表板名称为未命名。在仪表板顶部单击并修改仪表板名称为某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告。

修改仪表板名称
保存仪表板。
1. 在仪表板顶部单击保存。
2. 在保存仪表板页面完成以下配置后，单击确定。
  
  说明第一次保存仪表板时，才会弹出保存仪表板对话框。
  
  名称说明示例值
  
  名称仪表板名称某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
  
  位置仪表板存放位置根目录
配置完成后的仪表板如下图所示。

配置完成
发布仪表板。
1. 在仪表板顶部单击保存并发布。
2. 在发布仪表板页面完成以下配置后，单击确定。
  
  说明第一次发布仪表板时，才会弹出发布仪表板对话框。
  
  名称说明示例值
  
  名称仪表板名称某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
  
  位置仪表板存放位置根目录

名称	说明	示例值
名称	仪表板名称	某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
位置	仪表板存放位置	根目录

名称	说明	示例值
名称	仪表板名称	某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
位置	仪表板存放位置	根目录

3.3.10 创建数据门户

登录Quick BI控制台。
单击工作空间 > 数据门户。
在数据门户页面，单击新建数据门户。

数据门户

进入数据门户编辑页面。

编辑数据门户

设置数据门户

门户默认设置了一级、二级和三级菜单，但默认的一级和二级菜单为空节点，无法添加仪表板。本文下面为您介绍如何添加菜单并将仪表板集成到数据门户。

在数据门户顶部单击一级菜单。

设置菜单
在菜单配置页面单击添加主菜单。

添加主菜单

在内容设置页面，完成以下配置。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	示例值
菜单显示名称	某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
内容设置	选择仪表板，在搜索仪表板页面找到某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告

单击

站点配置

，在门户配置页面，完成以下配置。

本例中仅给出需要手动设置的配置项，其他配置项保持默认值即可。

名称	配置项	示例值
基础配置	标题设置	某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告
高级配置	显示页脚	勾选显示页脚
菜单缓存	勾选菜单缓存

配置完成后的如下所示。

门户设置

保存门户配置

命名数据门户。

默认新建的数据门户名称为未命名站点。在数据门户顶部单击并修改数据门户名称为某零售电商毛利额异常下滑诊断分析报告。

命名数据门户
保存数据门户。

在数据门户顶部单击保存，完成数据门户的搭建。
单击

导出图片

，可以看到导出的数据门户。

数据门户大图

4. QuickBI常见图表介绍

参考【实践】QuickBI常见图表介绍

5. 数据建模

5.1 数据建模概述

数据建模可以辅助数据最终以可视化的方式呈现，让您能够更快速、便捷地读取出数据中的关键信息，从而掌握数据的发展走向，做出较为准确有效的决策判断。

背景信息

数据建模是数据可视化展示的基础，分为数据源和数据集两部分。

数据源：主要面向IT/数据研发等技术类用户，可以通过对接数据源来获取数据。
数据集：主要面向IT/数据研发/数据分析师等用户，可以通过创建数据集来加工数据。

基本流程

数据建模的基本流程如下图所示。

数据建模流程

用户的基本操作分为四步，如下图所示。

基本操作

对接数据源获取数据，请参见数据源管理概述。
通过数据源创建数据集，请参见数据集管理概述。

5.2 数据源管理概述

数据源作为数据分析的基础，一般是IT/数据研发等技术类用户会使用到。目前Quick BI 支持云上数据源、自建数据源、文件型数据源和应用数据源四类，本文为您介绍Quick BI支持的数据源详情。

支持的数据源

云数据源：阿里云上的数据库。
- MaxCompute
- （RDS）MySQL
- （RDS）SQL Server
- AnalyticDB for MySQL 2.0
- HybridDB for MySQL
- AnalyticDB for PostgreSQL
- （RDS）PostgreSQL
- （RDS）PPAS
- Data Lake Analytics（专业版和高级版）
- Hive（专业版和高级版）
- 对象存储OSS（专业版和高级版）
- DRDS（专业版和高级版）
- Presto（专业版和高级版）
- AnalyticDB for MySQL 3.0
- PolarDB for MySQL（专业版和高级版）
- TSDB（专业版和高级版）
- Hbase（专业版和高级版）
自建数据源：用户本地建好的数据库。
- （ECS）MySQL
- （ECS）SQL Server
- （ECS）PostgreSQL
- Oracle
- Hive（专业版和高级版）
- Vertica（专业版和高级版）
- IBM DB2 LUW（专业版和高级版）
- SAP IQ（Sybase IQ）（专业版和高级版）
- SAP HANA（专业版和高级版）
- Presto（专业版和高级版）
文件数据源
- CSV文件
- Excel文件
本地文件上传后会存放到探索空间中。探索空间是Quick BI特有的存储，目前可以为每个用户暂提供1G的使用空间。
应用数据源
- Dataphin（专业版）

数据源网络要求

添加数据源时，Quick BI对数据源的网络类型有以下要求。

VPC RDS实例可以通过外网域名访问Quick BI，其中MySQL和SQL Server 实例还可以通过内网域名访问 Quick BI，除此以外的其他VPC RDS实例均不能通过内网域名访问Quick BI。
经典网络中的实例可以通过外网域名和内网域名访问Quick BI。当通过外网域名访问Quick BI时，请在RDS上设置IP地址白名单，详情请参见设置白名单。
外网（公网）可以访问Quick BI。
在VPC ECS实例上自建的MySQL和SQL Server可以通过内网域名访问Quick BI。

5.3 数据集管理概述

数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，为可视化展示输出数据表。一般是IT/数据研发/数据分析师等需做数据加工处理的用户会使用到。

在数据集管理中，可以使用数据源中的表或SQL创建数据集，对数据集做关联、二次数据处理分析、编辑、重命名等一系列操作。

操作流程

流程

操作步骤

创建数据集
数据集关联数据表
二次数据处理分析
设置数据集权限
优化数据集性能
跨空间复制数据集
工具栏应用
管理数据集
管理数据集文件夹

6. 问题

6.1 数据集的内关联，左外关联，全关联是什么？

6.2 维度和度量是什么？

6.3 编辑维度，编辑度量可以使用的表达式语法规则是什么？

函数使用的语法为MySQL的语法。

6.4 颜色图例/维度区域是指什么？

说明只有当值轴上仅有1个度量字段的时候，才可以启用颜色图例，否则该功能将不可用。

以面积图举例，颜色图例/维度选择“产品类型”，显示各个产品类型的面积区分。

image

6.5 钻取、联动、跳转

钻取：单击仪表板中某个区域或字段时，维度的层次会发生变化，从而变换分析的粒度。
联动：单击仪表板中某个图表中的某个区域或字段时，仪表板中和这个图表相关的其他图表的内容会发生联动变化。
跳转：单击仪表板中某个图表中的某个字段时，会跳转到与被单击部分相关联的报表。跳转有参数跳转和外部链接两种方式，参数跳转需结合全局参数使用。

6.5.1 钻取效果图

本例中，钻取的顺序为区域 > 省份 > 城市。您还可以进行以下操作：

增加钻取维度：将所需钻取维度拖拽至钻取/维度区域，并调整顺序。
修改钻取顺序：在钻取/维度区域选中目标字段并拖拽调整顺序。
删除钻取维度：在钻取/维度区域选中目标字段并单击删除图标。

image

6.5.2 联动效果图

例如案例图，点击饼状图，可以联动查看对应地图的销售数据。

在饼图区域订单数量占比分析中，单击华东扇区。此时，交叉表订单信息和色彩地图区域销售情况将同时显示华东区域的订单和销售情况，当鼠标悬停在图表上时，右上角显示联动的具体信息，如下图所示。

image

7. 参考

（1）阿里开发文档-Quick BI https://help.aliyun.com/product/30343.html

（2）Quick BI行业标杆客户实战应用场景和DEMO
https://www.aliyun.com/product/bigdata/bi

【实践】阿里QuickBI智能图表入门

1. 摘要

2. QuickBI介绍

2.1 QuickBI使用核心流程

2.2 产品架构和功能

2.2.1 产品架构和功能

2.2.2 功能特性

2.3 工具搭配使用场景

2.3.1 数据及时分析与决策

2.3.2 实现零售企业-老板电器全场景业务分析

2.3.3 助力互联网企业-网鱼网咖用户行为画像

2.4 版本功能和价格

2.4.1 Quick BI版本的功能差别

2.4.2 Quick BI版本的功能差别

3. QuickBI入门

3.1 连接数据源

3.2 数据建模

3.2.1 创建数据集

3.2.2 查看数据集数据

3.2.3 添加计算指标

3.2.4 数据集关联建模

3.3 仪表盘可视化分析

3.3.1 新建仪表板

3.3.2 添加报表标题

3.3.3 分析月度毛利额和销售额数据

3.3.4 分析月度毛利率及其月环比数据

3.3.5 分析毛利额、销售额、毛利率数据

3.3.6 分析销售额和毛利率的渠道明细数据

3.3.7 分析2019年8月份流量宝日销量和毛利率数据

3.3.8 分析2019年8月17日流量宝渠道订单明细数据

3.3.9 调整仪表板布局

3.3.10 创建数据门户

4. QuickBI常见图表介绍

5. 数据建模

5.1 数据建模概述

5.2 数据源管理概述

5.3 数据集管理概述

6. 问题

6.1 数据集的内关联，左外关联，全关联是什么？

6.2 维度和度量是什么？

6.3 编辑维度，编辑度量可以使用的表达式语法规则是什么？

6.4 颜色图例/维度区域是指什么？

6.5 钻取、联动、跳转

6.5.1 钻取效果图

6.5.2 联动效果图

7. 参考

你可能感兴趣的:(【实践】阿里QuickBI智能图表入门)