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通常数据源数据的存储结构并不能满足分析需求,需要对数据进行处理,要么有IT人员写大量的SQL,要么应用第三方工具。FineBI支持可视化的ETL配置,能对原始数据进行二次加工处理来规范数据。

FineBI中的ETL转换包括对数据表或对字段的ETL转换。数据表的ETL转化特指将关系数据表中的行转换为列,简单来说就是将转化前数据表中某个字段的所有值取出来,成为新表的列名。字段的ETL转换是指对业务包中某个数据表的字段进行操作,具体可操作类型包括:新增公式列、join、union、行列转换、使用部分字段、过滤、分组统计、构建自循环列、新增分组

FineBI的ETL转换既可以转换业务包内的数据表,也可以转化业务包外的数据表,最后将转化的中间表保存在业务包内。

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FineBI自带ETL的使用场景有很多,比如对于很常见的,含有层级关系数据表的处理。数据库中表存储的层级关系在同一列中,数据分析时希望以层级架构来展示,这就要用到FineBI的构建自循环列,它可以极为方便的实现这一功能,而其他产品则不能或非常麻烦。

构建自循环列是将组织代码表形成树形结构用于分析,主要分为两大类,可以分为根据一列数据分层和两列数据分层。

公司部门之间都存在层级关系,每个部门都会有唯一的部门ID对应,比如说总部(ID为1),董事会(ID为10,该层级的第一位为第一层的ID值),财务部(ID为11,该层级的第一位为第一层的ID值),部门的职位-财务1(ID为110,该层级的第一位为第一层级的值,第二位为第二层级的值),财务部,市场部等是总部下面的分属部门,财务1这些职位是财务部的下属部门,数据库中存储部门信息的时候,都是将所有部门ID放在一个数据列中,并没有将总部作为一个数据列,财务部作为一个数据列,那么在进行数据分析的时候,如果要显示各个部门的层级关系,并按照层级关系分组显示数据,就没法直接添加维度来实现分组效果,如下图效果,这个该如何实现呢?

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一般来说,拥有层级关系的ID有2种存储方式:

ID长度不一致,如公司部门表中数据,ID的长度不一致,每增加一个层级,长度就会增加相应位数,并且前面的数据与上一级保持一致:

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ID长度一致,ID的长度保持一致,长度为部门的总层级数乘以每个层级的相应位数:

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一、选择所需要处理的表,进入ETL操作,选择构建自循环列操作;

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二、选择一列数据分层(或两列数据分层),直接构建每个层级的数据列,并新建列名称,点击保存即可。

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这样,层级就创建好了,展示效果如下:

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