作者:FineBI
发布时间:2023.11.30
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眨眼间,距离FineBI6.0正式发布已经过去一年,越来越多的朋友开始体验6.0版本,在这之中不少用户对在6.0版本中新推出的“DEF函数”给出了高度评价。
“函数是数据分析师的武器,而DEF函数,让FineBI成为了有纵深的BI软件!当分析达到一定的深度时,必须通过这样的分析函数来解决计算问题。而学会这些分析函数的分析师们将在职场上更具核心竞争力。”——国内数据分析专家 BI佐罗
“DEF函数将BI的数据计算拔高了一个层次。”——某大型农牧集团 BI项目经理 林家喜
“DEF函数给专业设计用户提供了制作更加复杂模型和图表的可能性。”——华东理工大学出版社有限公司 数据运营总监 王晓博
作为产品官方,我们在看到这些评价时无疑是欣喜的,因为:DEF函数,正是帆软给诸位数据分析师的献礼。
我们认为对于分析师来说,DEF函数和它背后的整个体系,代表了数据计算的上限。
简单场景的数据计算无需多言,大家都能解决,但一旦当你分析到达一定深度时,指标不知道该如何计算时,不得不依赖分析函数去解决复杂问题时,DEF函数就会是你的“最佳选择”,它会成为你最趁手的武器,让你比别人更快更好地完成分析工作,拉开差距:
口说无凭,下文让我们通过一个经典的“月复购率”场景来认识一下DEF函数。
这里提供一份销售的明细数据,也是我们平常做业务的朋友较容易拿到的数据:
首先需要将字段处理成仅有【订单id】,【客户名称】和【订单日期】的表,并且做一次分组汇总或者说数据透视的操作,计算出每个年月中每个用户的购买次数。
(步骤过多,本文不作一一截图)
当月内购买次数大于2时,就可以知道这个用户在当月购买了两次产品,即为有复购行为,这要求我们首先对这类用户用一个字段进行标记。这时候我们又必须再新增两个字段:
最后将两个字段相除才能得出当月的复购率。大家可以注意到,这样的传统做法,虽然最终也能得出结果,但存在2个问题:
我们再将这个场景复杂化一些:当月购买的客户,在前六个月有过购买行为,就算为复购用户。
实际企业环境往往复杂多变,导致用户复购的定义在不同情境下各不相同。这种特殊性挑战了传统分析方法,使得实现目标变得更加困难而重要。
当然,今天不是来和大家学习这个函数如何书写的。
授人以鱼不如授人以渔,教会大家一个场景的用法价值不是最大的,我们要注意到的是,他背后的优越性:他将解决你所有的指标计算难题,具体来说:
.......
业务逻辑是复杂的,一个指标不是加减乘除就能做出来的。
从上面的案例出发,让我们想象这样一个场景:一个分析师一步一步地进行计算,在“如何算出六个月前有过购买行为的用户”上犯了难,于是他一遍一遍地和IT沟通数据计算口径,希望IT能帮他算出期望的结果。
来回的沟通过程漫长且低效,而你用了一分钟,一个公式,就把问题解决了。
这就是数据分析函数的意义:提升数据计算能力的上限。对于数据分析师的最佳选择而言,则是在提升你的职场竞争力,为你的分析乃至职业生涯,保驾护航。
当然,数据分析函数不止是DEF函数这么简单。
在明年,我们还将带来更多的数据分析函数:rank,window......在提高数据计算能力上限的同时,降低使用的门槛。
在BI领域,不断适应变化的需求是保持竞争力的关键。FineBI作为被市场认可的BI工具,通过更新DEF函数功能,为用户提供了更多的自定义选择,使得应对复杂场景变得更加灵活。这也使得FineBI在不断变化的商业环境中始终保持领先地位,满足用户对数据分析和报告的不断升级的期望。
未来,帆软也将持续关注用户反馈,不断改进和升级FineBI,以确保用户在BI应用中始终能够体验到最先进、最贴近实际需求的功能。我们期待在未来的道路上,继续与您携手前行,为BI领域的发展不断贡献我们的力量。FineBI,与您共创卓越!
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