摘要：在当今数据驱动的商业环境中，数据分析已成为企业获取竞争优势的关键工具。随着数据量的不断增加，企业面临着前所未有的机遇与挑战。通过有效的数据分析，企业可以优化运营效率、提高客户满意度、推动产品创新，并做出更为精准的战略决策。无论是利用描述性分析了解过去的趋势，还
在当今数据驱动的商业环境中，数据分析已成为企业获取竞争优势的关键工具。随着数据量的不断增加，企业面临着前所未有的机遇与挑战。通过有效的数据分析，企业可以优化运营效率、提高客户满意度、推动产品创新，并做出更为精准的战略决策。无论是利用描述性分析了解过去的趋势，还是借助预测性分析预测未来，或通过规范性分析优化决策过程，每一种数据分析方法都能帮助企业更好地理解数据、识别潜在问题并制定切实可行的解决方案。在本文将详细介绍描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析这四种最常用的数据分析方法，并推荐一款好用的大数据分析工具——FineBI，帮助企业通过有效的数据解读和决策优化提升整体业务表现，并在复杂的数据环境中找到实现竞争优势的关键策略。
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一、描述性统计分析
描述性统计分析（Descriptive Statistics）是数据分析的基础工具之一，主要用于总结和概述数据集的基本特征。通过对数据进行汇总、整理和可视化，描述性统计帮助分析人员理解数据的整体趋势、分布情况以及潜在的规律。它不涉及对数据的预测或推断，而是侧重于展示现有数据的概况，是进行更深入分析（如推断性统计分析、回归分析等）的基础。
描述性统计分析通常用于数据的初步处理阶段，能够帮助研究人员、决策者或管理层快速掌握数据的关键特征，并为后续的决策提供参考。
描述性统计分析的核心内容
描述性统计的核心任务是对数据进行总结与归纳，通常包括以下几类：
1. 集中趋势度量
集中趋势度量旨在找出数据集的“中心”位置，通常用于衡量数据的代表值。常见的集中趋势度量指标有：
均值（Mean） 均值是数据的算术平均数，表示数据集中的“中心”位置。它通过将所有数据值相加，然后除以数据的个数计算得出。均值适用于数据分布相对对称且没有极端值的情况。均值=∑X/N其中，∑X表示数据的总和，N表示数据的总个数。中位数（Median） 中位数是将数据按升序排列后处于中间位置的数值。当数据集的大小为奇数时，中位数是正中间的数；当数据集大小为偶数时，中位数是中间两个数的平均值。中位数对于极端值（离群值）不敏感，适用于数据分布不对称或存在异常值的情况。众数（Mode） 众数是数据集中出现频率最高的值。如果数据中有多个出现频率相同的数值，那么数据集可以有多个众数。众数常用于分类数据分析或离散数据分析。2. 离散程度度量
离散程度度量用于描述数据的分散程度，反映数据中各个值的偏离程度。常见的离散程度度量指标包括：
范围（Range） 范围是数据集中的最大值和最小值之间的差值，能够简要描述数据的整体波动范围。计算公式为：范围=最大值−最小值范围简单易懂，但对于异常值非常敏感。方差（Variance） 方差是数据点与均值之间差异的平均值，能够衡量数据的离散程度。方差越大，数据的分布越分散。方差的计算公式为：方差=∑(Xi−μ)2/N其中，Xi是数据点，μ是均值，N是数据点个数。标准差（Standard Deviation） 标准差是方差的平方根，它反映了数据集中各个值与均值的偏离程度。标准差的单位与数据的原始单位相同，因此更容易解释。标准差越大，表示数据分布越分散；标准差越小，表示数据越集中。标准差=√方差3. 数据分布的可视化
描述性统计常常通过图形和图表来帮助直观展示数据分布情况。常用的可视化工具包括：
直方图（Histogram） 直方图是通过将数据划分为区间，并显示每个区间内数据的频率分布。它能够帮助分析数据的分布情况，识别出数据集中的模式、趋势或异常。箱线图（Box Plot） 箱线图通过显示数据的四分位数、最大值、最小值和中位数，帮助展示数据的分布特征。它还能够识别出数据中的异常值。散点图（Scatter Plot） 散点图通过在二维坐标系中绘制每个数据点，帮助分析两个变量之间的关系。它可以揭示出数据的趋势、离群点以及相关性。4. 分位数与四分位数
分位数是将数据集分成若干等份的数值，常用的分位数有：
四分位数（Quartiles） 四分位数将数据集分为四个等份，四分位数可以帮助描述数据的分布，尤其是数据集的偏态情况，常用于分析数据的离群值，常用的四分位数包括：第一四分位数（Q1）：将数据集的下四分之一分割开。第二四分位数（Q2）：即中位数，将数据集的中间分开。第三四分位数（Q3）：将数据集的上四分之一分割开。二、诊断性统计分析
诊断性统计分析（Diagnostic Analysis）是一种通过挖掘数据之间的关系，分析和解释现象背后原因的方法。它的核心目的是回答“为什么会发生？”这一问题，通过识别变量之间的关联性和因果关系，帮助企业或组织找到数据变化的根本原因，并为改进措施提供依据。
相比于描述性统计分析，诊断性分析更深入，它不仅关注“发生了什么”，还尝试通过逻辑推理和数据分析揭示“为什么会这样”。这种方法广泛应用于营销策略优化、质量管理、客户行为分析等场景中。
诊断性统计分析的核心内容
1. 相关性分析
1）相关概念
相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的线性关系，评估变量是否相互关联以及关联的强度和方向。
强度：通过相关系数衡量，值的范围为 -1 至 1。接近1：强正相关（变量同向变化）。接近-1：强负相关（变量反向变化）。接近0：无显著线性相关性。方向：正相关（一个变量增加，另一个也增加）；负相关（一个变量增加，另一个减少）。2）相关性分析的步骤
步骤1：数据准备
数据清理：处理缺失值、异常值，确保数据质量。变量筛选：选择具有理论或实际意义的变量进行分析。步骤2：计算相关系数
常用的相关系数包括：
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：用于连续型变量的线性关系分析。步骤3：结果可视化
绘制散点图（Scatter Plot）：直观显示两个变量的关系。相关矩阵热图（Correlation Heatmap）：用于多变量相关性分析。步骤4：结果解释与验证
确认相关性方向和强度是否符合业务逻辑。检查是否有其他潜在变量影响相关性。2. 回归分析
回归分析是用于研究因变量（结果）和自变量（因素）之间关系的统计方法。它通过建立数学模型，量化自变量对因变量的影响，并预测因变量的值。
1）回归分析的类型
简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量，关系是线性的。模型公式： Y=β0+β1X+ϵ其中：Y：因变量X：自变量β0：截距β1：回归系数（表示单位变化的影响）ϵ：误差项多元线性回归：有多个自变量，分析每个自变量对因变量的影响。模型公式： Y=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+ϵ非线性回归：当变量之间的关系不是线性时，使用非线性回归模型。逻辑回归：用于分类问题，预测因变量为二元或多类别的情况（如是/否）。2）回归分析的步骤
步骤1：数据准备
数据清洗：确保数据无缺失值和异常值。数据类型：因变量为连续变量，自变量可以是连续或分类变量。步骤2：模型构建与拟合
选择模型：根据数据关系选择简单回归、多元回归或其他回归模型。拟合模型：通过最小二乘法（OLS）估计回归系数，使误差平方和最小化。步骤3：模型评估
R方值（R2）：衡量模型的解释能力，范围为0到1，值越接近1表示模型越好。残差分析：检查模型拟合的误差分布是否随机且无模式。显著性检验（p值）：判断自变量对因变量的影响是否显著（通常p值步骤4：结果解释
分析回归系数的符号和大小，确定自变量对因变量的影响方向和强度。检查模型是否符合假设，例如线性假设、独立性和正态性。步骤5：模型优化与预测
优化模型：如果模型拟合效果不佳，可以尝试加入新的变量或转换变量形式（如对数、平方等）。使用模型进行预测，评估预测结果与实际值的偏差。3. 假设检验
假设检验是一种统计方法，用于判断关于总体特征的假设是否成立。通过样本数据和统计推断，假设检验帮助分析者决定是否接受或拒绝零假设（H0）。以下是详细介绍假设检验的核心内容、方法步骤及公式。
1）假设检验的基本概念
零假设（H0）
零假设是默认假设，通常表示“无效假设”或“无显著差异”。例如：
两组均值相等（H0:μ1=μ2）。备择假设（H1）
备择假设是与零假设对立的假设，表示“有显著差异”或“变量间存在关系”。例如：
两组均值不等（H1:μ1≠μ2）。显著性水平（α）
显著性水平是拒绝零假设的风险概率，一般取值为0.05或0.01。它表示容忍犯第一类错误（误拒零假设）的可能性。
p值
p值表示零假设成立时，样本观测值或更极端值出现的概率。
若 p≤α：拒绝零假设。若 p>α：无法拒绝零假设。检验统计量
检验统计量用于量化样本数据与零假设的差异，常见的有t值、z值、F值等。
2）假设检验的步骤
步骤1：设定假设
H0：假设无差异或无关系。H1：假设有差异或有关系。步骤2：选择检验方法
根据数据类型和分析目标选择合适的检验方法：
t检验：两组均值比较。z检验：大样本均值或比例比较。卡方检验：分类变量独立性或适配性检验。ANOVA（方差分析）：三组或以上均值比较。步骤3：计算检验统计量
根据数据计算检验统计量，并确定相应的临界值或p值。
步骤4：做出决策
如果检验统计量超出临界值，或p值小于显著性水平（α），拒绝零假设。否则，无法拒绝零假设。步骤5：解释结果
结合业务背景，解释检验结果及其实际意义。
3）常用检验方法的公式与统计量
t检验（均值比较检验）
适用场景：比较两个样本均值是否显著不同。假设： H0:μ1=μ2（两组均值相等），H1:μ1≠μ2（两组均值不等）。公式：z检验（标准正态分布检验）
适用场景：大样本（n>30）的均值或比例比较。公式：卡方检验（分类变量检验）
适用场景：分类变量的独立性检验或分布适配性检验。公式：ANOVA（方差分析）
适用场景：三组或以上均值比较。假设： H0：各组均值相等。 H1：至少有一组均值不同。公式： F=组间均方差/组内均方差其中： 组间均方差 = 组间平方和/自由度。组内均方差 = 组内平方和/自由度。F值解释： F值越大，表示组间差异越显著。4）结果解读与注意事项
结果解读
当p值小于显著性水平（如0.05）： 拒绝零假设，表明数据支持备择假设。当p值大于显著性水平： 无法拒绝零假设，表明数据不足以支持备择假设。注意事项
样本大小：样本不足可能导致假设检验能力不足（低功效）。假设条件：确保数据满足所选检验方法的假设（如正态性、方差齐性等）。多重比较：多次检验可能提高第一类错误风险，需要调整显著性水平（如Bonferroni校正）。4. 因果关系分析
因果关系分析是探索变量间因果性的方法，用于揭示“某一变量的变化是否直接导致另一变量的变化”。这比相关性更进一步，因为相关性仅说明变量之间的关联，而因果关系强调因变量是由自变量直接驱动的。因果关系分析广泛应用于营销、医疗、运营管理等领域，为决策优化提供科学依据。
1）因果关系的关键特征
时间顺序：原因变量（自变量）必须在结果变量（因变量）之前发生。相关性：自变量和因变量之间必须存在相关性。排除混杂因素：必须控制潜在的混杂变量，以确保因果关系的纯粹性。2）实验设计：A/B测试
原理通过随机分组（随机对照试验，RCT），将样本分为实验组和对照组，确保两组在实验变量以外的条件相同，仅通过改变实验变量观察因变量的变化。
公式与统计量均值差异公式：3）格兰杰因果检验（GrangerCausality Test）
原理用于时间序列分析中，判断一个变量的历史值是否能有效预测另一个变量的当前值。如果能够预测，则认为前者“格兰杰导致”后者。
公式无自变量时的回归模型（零假设）：4）中介效应分析
原理中介效应分析用于探讨自变量通过中介变量间接影响因变量的过程。它揭示了因果关系背后的传导机制。
步骤与公式总效应模型：Y=cX+ϵ其中：c：总效应系数。中介变量模型：M=aX+ϵ其中：a：自变量对中介变量的直接影响系数。中介与因变量模型：Y=c′X+bM+ϵ其中：b：中介变量对因变量的直接影响系数。c′：控制中介变量后，自变量对因变量的直接影响系数。5）因果图（CausalDiagram）
原理通过构建因果图，展示变量间的因果关系及路径，明确直接和间接影响。因果图结合了领域知识和数据分析，是因果推断的重要工具。
方法直接路径：自变量对因变量的直接因果作用。间接路径：通过中介变量或其他路径的间接影响。屏蔽路径：排除混杂变量的影响，确保因果链的纯粹性。6）因果关系分析的注意事项
相关不等于因果 相关性强并不意味着存在因果关系，可能存在第三方变量（混杂变量）导致假因果。随机性与样本代表性 确保实验设计的随机性，避免选择偏倚对因果推断的干扰。控制混杂变量 通过分层分析、匹配、回归控制等方法，降低混杂变量的影响。时间先后顺序 因果关系的前提是自变量的变化先于因变量发生。三、预测性统计分析
预测性统计分析（Predictive Analytics）是一种通过历史数据和统计模型来预测未来趋势和结果的分析方法。它运用历史数据的模式、趋势和关系，结合统计技术和机器学习算法，预测未来可能发生的事件。预测性分析不仅帮助我们理解过去和现在的数据，还能为决策提供前瞻性的洞察，指导企业和组织做出更加精准的策略决策。
预测性分析广泛应用于营销、金融、医疗、供应链管理等领域，用于需求预测、客户流失预测、销售预测、风险评估等。
1. 预测性统计分析的关键特点
基于历史数据：通过分析和建模历史数据，找出变量间的关系和规律，进而预测未来的趋势和结果。模式识别：使用各种算法识别数据中的模式、趋势、周期性等，利用这些模式来做出未来的预测。前瞻性：与描述性分析和诊断性分析不同，预测性分析不仅关注数据的过去和现在，还试图通过模型来预测未来。2. 预测性统计分析的常用方法与技术
1）时间序列分析
时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据，通过观察历史数据中的趋势、季节性和周期性变化，来预测未来的趋势。
适用场景：股票市场预测、销售预测、气象预测等。常用方法：
ARIMA模型：自回归移动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average）广泛用于时间序列预测。ARIMA模型包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。公式：2）回归分析
回归分析用于分析一个或多个自变量（预测因子）与因变量（预测目标）之间的关系，构建预测模型。
适用场景：价格预测、风险评估、客户流失预测等。常用方法：
线性回归：用于预测因变量（如销售额）与自变量（如广告费用、价格、季节等）之间的线性关系。公式：Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βnXn+ϵ其中，Y是因变量，X1,X2,…,Xn是自变量，β0,β1,…,βn是回归系数，ϵ是误差项。线性回归适用于自变量与因变量之间的线性关系。多元回归分析：用于分析多个自变量与因变量的关系，适用于较复杂的预测任务，如根据多个因素预测房价、销售额等。 可以使用岭回归或lasso回归来避免多重共线性或进行特征选择。逻辑回归：用于二分类或多分类问题的预测模型，如预测客户是否购买产品。公式： logit(P)=β0+β1X1+β2X2+⋯+βnXn其中，P是成功的概率（例如客户购买的概率），β是回归系数。3）机器学习算法
机器学习算法是现代预测性分析中的核心工具，尤其适用于大数据环境下的预测任务。机器学习能够处理复杂的非线性关系，且不依赖于数据的分布假设。常见的机器学习方法包括：
决策树：通过树状结构划分数据，适用于分类和回归任务。回归树：用于数值预测（例如房价预测）。分类树：用于类别预测（例如客户流失预测）。随机森林：基于多个决策树的集成方法，能够提高预测的稳定性和准确性。支持向量机（SVM）：用于分类和回归，适用于复杂的非线性数据。神经网络：适用于处理高度复杂的数据模式，尤其在图像处理、语音识别等领域有广泛应用。K近邻算法（KNN）：通过计算样本之间的距离来做分类或回归，适用于简单的预测任务。3. 预测性分析的步骤
步骤1：定义问题和目标
确定分析的预测目标（如销量、价格、客户流失等）。明确预测结果的可操作性和实际应用场景。步骤2：数据收集与准备
收集相关的历史数据。处理缺失值、异常值，进行数据清洗。特征工程：从原始数据中提取有意义的特征，并进行归一化或标准化。步骤3：选择预测模型
根据数据的性质选择适合的预测模型。 如果数据是时间序列数据，使用时间序列分析（如ARIMA）。 如果数据是结构化的，可以使用回归模型或机器学习算法。步骤4：模型训练与验证
使用训练集数据训练预测模型。使用验证集或交叉验证（Cross-validation）评估模型的预测性能。调整模型参数，避免过拟合或欠拟合。步骤5：预测与结果评估
使用训练好的模型对未来数据进行预测。评估模型的预测精度，常用指标包括：均方误差（MSE）：预测值与真实值差异的平方平均数。R方值：回归模型的拟合度，值越接近1表示模型越好。准确率、召回率、F1值：用于分类模型评估。步骤6：应用与优化
根据预测结果进行决策，并在实际操作中不断监控和优化模型表现。四、规范性统计分析
规范性统计分析（Prescriptive Analytics）不仅能够预测未来，还能推荐如何行动，以实现最优结果。其核心目的是优化决策，帮助组织在资源、约束和目标的框架下，找到最适合的行动方案。与描述性分析和预测性分析不同，规范性分析强调如何基于已知数据和预设的目标，采取行动以达成预期的结果。
规范性分析通常采用优化算法、决策模型、仿真模拟等方法来为决策者提供指导。本文将详细介绍如何进行规范性分析，涵盖其常见的应用方法、公式及统计量含义。
1. 规范性统计分析的核心方法
规范性统计分析的主要目标是通过数学模型找到最佳的解决方案，通常依赖于以下几种核心方法：
1）优化算法（OptimizationAlgorithms）
优化算法在规范性分析中占据核心地位，主要用于资源分配、成本最小化、效益最大化等问题的求解。常见的优化方法包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
线性规划（Linear Programming, LP）：用于解决目标函数和约束条件均为线性关系的问题。整数规划（Integer Programming, IP）：当决策变量必须为整数时使用。非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）：适用于目标函数或约束条件中含有非线性关系的问题。2）线性规划（LinearProgramming, LP）
线性规划是一种优化问题，其中目标函数和约束条件都为线性函数。线性规划的目标是通过改变决策变量的值，找到一个最优解，以实现目标的最大化或最小化。
线性规划模型公式
目标函数（Objective Function）： 假设我们有一个目标函数Z，其形式为：Maximize or Minimize Z=c1x1+c2x2+⋯+cnxn其中，x1,x2,…,xn是决策变量，c1,c2,…,cn是与每个决策变量相关的系数（通常是利润或成本）。约束条件（Constraints）： 约束条件通常表示资源的限制，形式为线性不等式：目标与解法
目标：最大化或最小化目标函数Z。解法：可以使用单纯形法（Simplex Method）或内点法（Interior Point Methods）等算法来求解。应用场景
生产调度：优化生产过程中资源（如机器、原材料、时间等）的使用，以最小化成本或最大化利润。物流优化：在给定的运输路径、运费和资源限制下，最小化运输成本。3）整数规划（IntegerProgramming, IP）
当决策变量必须是整数时，线性规划的问题被称为整数规划。例如，生产的产品数量通常是整数，员工调度的数量也要求是整数。
整数规划模型公式
与线性规划相同，但要求决策变量为整数：
其中，Z表示决策变量，xi为整数。
应用场景
员工调度：在给定班次要求和员工工作时间的限制下，优化员工排班。供应链管理：在多个仓库和多个配送中心之间，优化配送路线和库存分配。4）非线性规划（NonlinearProgramming, NLP）
非线性规划用于解决目标函数或约束条件中包含非线性关系的问题。与线性规划不同，非线性规划涉及更复杂的数学函数。
非线性规划模型公式
目标函数（Objective Function）： Z=f(x1,x2,…,xn)。其中，f是一个非线性函数，通常表示利润、成本、时间等。约束条件（Constraints）： gi(x1,x2,…,xn)≤bi, ∀i=1,2,…,m。其中，gi是非线性约束条件，表示各种资源或条件的限制。应用场景
财务规划：优化投资组合，以最大化回报或最小化风险。产品定价：在需求函数、成本函数、竞争等因素影响下，进行定价优化。2. 仿真（Simulation）
仿真用于模拟决策过程，考虑多种不确定性因素并评估不同策略的效果。常见的仿真方法有蒙特卡罗仿真（Monte Carlo Simulation）和系统动力学仿真（SystemDynamics Simulation）。
1）蒙特卡罗仿真
蒙特卡罗仿真通过随机生成多个可能的输入值，模拟不同情景下的结果，从而帮助评估决策的风险和不确定性。
2）系统动力学仿真
系统动力学仿真用于建模复杂系统中的动态关系，例如反馈循环、滞后效应等，帮助理解系统的长期行为和决策影响。
3. 决策树分析（DecisionTree Analysis）
决策树是一种图形化的决策工具，通过树状结构帮助决策者评估不同选择的成本、收益和风险。
决策树模型
决策节点：每个节点代表一个决策点或问题。分支：每个分支代表一个选择或选项。叶节点：每个叶节点代表最终的结果或效益。五、企业大数据分析工具：FineBI推荐
在当今数据驱动的商业环境中，数据分析不仅仅是一个趋势，更是企业决策和竞争力提升的核心工具。通过描述性、诊断性、预测性和规范性统计分析，企业可以深入了解过去、预测未来，并优化决策过程。描述性分析帮助我们全面把握数据的基本情况，诊断性分析揭示问题的根本原因，预测性分析让我们预见未来的可能变化，而规范性分析则为我们提供最优的行动方案。在这个充满挑战和机遇的时代，掌握这些数据分析方法，企业能够在复杂的数据环境中找到切实可行的解决方案，从而提升运营效率、增强客户满意度，并在市场竞争中占据有利地位。
通常，数据分析师需要使用像 Python 这样的编程工具进行数据分析，而这类工具通常要求用户具备一定的编程基础。对于很多企业和团队来说，前期学习时间长、上手难度大，并且操作复杂，可能导致数据分析过程中的效率低下和资源浪费。而对于非技术人员，使用编程语言进行数据分析几乎是不可能的，限制了他们对数据的深入理解和利用。
今天，我们为您推荐一款新一代企业级大数据分析BI工具——FineBI。与传统的编程分析工具不同，FineBI 具有非常友好的用户界面，支持拖拽式操作，非技术人员也能轻松上手。即使没有编程基础，用户也可以通过简单的拖拽操作，快速制作出丰富多样的数据可视化信息，快速分析和探索数据背后的潜在价值。无论是分析销售数据、客户行为，还是探索市场趋势，FineBI都能帮助用户轻松完成数据处理和分析。
FineBI拥有七大数据分析能力，分别为：数据管理能力、数据编辑能力、超强函数能力、数据可视化能力、增强分析能力、分享协作能力、数据开发能力。
1. 数据管理能力
数据接入：支持超过30 种以上的大数据平台和 SQL 数据源，支持 Excel 文件数据集，并可以通过 FineReport 设计器连接多维数据库，程序数据集等更丰富的数据源。FineBI可支持的数据源类型包括：
除了上述数据库以外，为支持国产化数据库，FineBI针对众多国产化数据库进行了适配，目前以下数据库类型已经过帆软测试团队或客户环境完整性测试：华为 Gaussdb100、华为 Gaussdb200、华为 Fusion Insight HD、华为云 DWS、恒辉、人大金仓、南大通用、神通、达梦、PingCAP、星环、kyligence、瀚高、阿里云 ADB等。
数据空间：FineBI6.0版本将「公共数据」与「个人分析区」分为两个模块，「公共数据」作为企业的数据资源，用户可基于「公共数据」来继续分析，同时用户可将自己的数据发布到「公共数据」中来为其他人提供数据分析的基础。通过这种框架调整，管理员可以加强公共数据的管理，增加数据可信度，减少冗余数据集的产生。数据分类：以文件夹的形式进行数据管理，让用户可以根据不同的业务包主题进行数据的分类。数据关联：提供关联建模功能，让管理员能够在选择需要的数据之后，自动根据数据仓库的关联关系进行建模，同时也提供了手动的关联关系配置，支持组合主键的关联关系配置。基于这样的基础模型，设计用户在使用自助数据集进行自助取数时，可以直接对有关联的数据进行联合分析，而不需要设计用户再去梳理和配置关联关系。2. 数据编辑能力
重点打造的自助数据集，提供了新增列，分组汇总，过滤，排序，上下合并，左右合并等功能，让用户以极低的学习成本将数据处理成自己需要的结果。让IT更专注于基础数据的准备，将真正对数据的分析处理交还于更熟悉业务的分析人员。
3. 超强函数能力
除了常规函数，FineBI 还提供了进阶函数。
聚合函数：可以对一组数据进行汇总，一般使用聚合函数汇总后的值进行再计算；分析函数：FineBI6.0 版本新增的函数类型，包括 def、def-add、def-sub 和 earlier 函数。分析函数结合原来的基础函数后，能够实现基于有限数据输出任意层级任意复杂度的计算指标，覆盖了更多复杂的业务场景，解决用户方案实现难题。在进行数据分析的过程中，针对指标的计算在可视化时也是必不可少，大部分的场景能够通过FineBI中的「快速计算」即可完成，对于复杂的场景如「多维计算」、「嵌套视图计算」等可以使用FineBI 高级的def函数体系完成。
比如说快速计算支持设置「同比/环比、占比、排名、累计值、所有值/组内所有值、当前维度百分比」，这些计算方式在进行数据分析时能够大大提高工作效率。
4. 数据可视化能力
可视化探索式分析让用户以最简单的方式观察数据，发现问题。FineBI 根据数据的类型，自动将数据识别为维度和指标，对于维度和指标分别提供了丰富的分析功能。FineBI 的可视化分析，基于著名的图形语法 (The Grammar Of Graphics) 设计改良，由此提供了无限的视觉分析可能——无限的图表类型， 不限制的属性映射效果以及分面分析功能。FineBI的可视化分析功能提供了大量的内置图表和样式的选择，用户能够自由地对不同的图表类型进行组合，实现分类分析、对比分析、占比分析等多种类型的分析图表。
5. 增强分析能力
FineBI 中提供的OLAP联机处理分析功能，通过轻量配置即可进行钻取、联动、跳转、过滤等交互式分析。
交互分析
简介
示例
钻取
钻取就是可以让用户在查看仪表板时动态改变维度的层次，它包括向上钻取和向下钻取。比如可实现：查看销售日期时，可下钻查看到下方具体日期的数据。
联动
指当组件之间含有逻辑关系时，点击其中一个组件另外的组件也会随之显示数据。比如：实现点击一个组件的【线上渠道】，其他关联组件发生联动变化也筛选出【线上渠道】的相关数据。
跳转
跳转就是支持用户从一个仪表板跳转到另一个仪表板（或另一个网页）
过滤
过滤就是可以在查看仪表板时，可以灵活设置数据的显示条件，同时对多个组件过滤数据；
特殊显示
突出显示有三种，有注释、闪烁动画和图片填充。
数据解释能初步给查看用户异动的原因，做到心中有数。主要面向两类业务场景，一类是用户发现数据异常，希望找到造成数据异常的主要原因。另一类是用户希望达成目标，需要找到影响目标的关键因素。数据解释的目标都是围绕核心关注的指标进行分析的，我们把这个核心指标叫做分析字段。在分析过程中往往通过相关的维度值、相关的指标来进行分析，这些要素我们叫做解释依据条件。分析字段+解释依据条件构成了一次数据解释。
6. 分享协作能力
FineBI支持主题协作、数据共享、仪表板共享三大功能。
主题协作：将自助数据集、组件、仪表板融合到分析主题中，通过实现分析主题的协作，从而实现了自助数据集，组件，仪表板的共享查看与共享编辑功能，减少协作操作成本，带来了更强大的协作功能。数据共享：开辟公共数据的独立模块，旨在为设计用户创造可信度高，查找方便的数据环境，在公共数据中，不仅有管理员添加的基础数据集，也支持用户将我的分析中的自助数据集发布到公共数据中。仪表板共享：提供了几种共享仪表板的方法，包括创建公共链接给别人访问、申请发布到目录节点或者直接分享给其他人查看。7. 数据开发能力
数据开发模块具备数据预处理能力，对来源于各个业务系统的多源异构数据，通过可视化低代码方式进行数据集成和清洗，通过高性能的ELT、ELT双核引擎获取标准的、干净的数据，直接通过输出至BI的ETL数据集，提供给后续的数据自助分析使用。数据开发模块具备以下数据同步、数据转换、SQL脚本、任务调用等十种能力。
FineBI依托强劲的大数据引擎，支持海量数据的快速处理和高效分析。其内置的强大计算能力和灵活的操作方式，让用户能够无需复杂编程，轻松构建定制化的报表和仪表盘，实时监控企业运营状况，帮助决策者洞察数据趋势，发现隐藏在数据中的机会和风险，推动企业实现数据驱动的智能决策。
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来源：帆软软件
