本文主要是介绍一款 0 门槛轻松易上手的数据可视化工具,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在职场中有一项共识是:数据驱动业务价值。业务在产品、运营、开发、技术支持、销售等环节都有着大量的数据需求, 市面上也出现了很多 BI 可视化工具,但如果能同时具备以下特性,则可以称为一款优秀的 BI 工具:
简易接入数据
拖拽式生成图表
快速计算数据
定期发送周报
支持移动端+PC 端
不用钱
结合以上特点,来介绍一款由腾讯 TEG 团队打造的轻量级数据可视化工具——小马 BI。
先简单介绍一下这款产品。
0 门槛,想得出来就做的出来
通过简单的拖拽 就可以使用已接入的数据,编辑你的数据看板,所见即所得:
小马提供多达 26 种组件,涵盖“文本、表格、指标卡、折线图、柱形图、饼图、面积图、地图、雷达图、漏斗、散点图、热力图、词云”等所有主流可视化图表。
几乎能够满足你的一切数据可视化需求,随心所欲的挖掘业务数据的内涵,快速搭建你的业务看板。
高效快捷,不止减少重复劳动的快乐
支持多种数据接入方式
数据库直连、Excel 文件上传、SQL 建表、云端数据库、API 数据接入,仅需填写一个表单,即可瞬间接入数据,开始使用。
简易数据清洗
通过创建合表关联所需数据;通过筛选过滤,清除无效数据;通过数据格式设置,确保数据可读易于使用。
秒级计算效率 在创建的过程当中,所有的图表均秒级生成,快速看到结果,及时响应,及时调整,贯彻敏捷之道。
支持报表模板化推送 系统自动定期发送移动端、邮件报表,一次报表配送,解放你的周五。
甚至可以支持文本的动态变量(也就是连文字描述里面的数值都可以自动更新。)
跨平台,随时随地享受数据之美
PC 端导入用户,接入数据,进行简易的页面设计,即可发布给到对应有权限的用户进行查看;在移动端上,还支持支持通过微信公众号接收报表推送。
下面详细介绍下使用这款工具完成数据处理可视化的流程。
一.数据接入
小马 BI 的数据表接入分为“Excel 上传”、“SQL 建表”、“云端数据库”、“API 数据接入”、“多表关联”、“数据聚合”、“SQL 创建合表”等 7 种方式。
其中最常用的当属“SQL 建表”和“云端数据库建表”两种方式。以“SQL 建表”为例。首先要填写基础信息和选择链接的数据库,接下来就可以自由发挥。
小马支持包含:
“MySQL”、“PostgreSQL”、“SQLSever”、“Oracle”、“Elasticsearch”、“Hive”等主流数据库类型。
采用实时直连数据库方式并不存储数据,所以无需担心数据泄露。当然如果由于数据敏感性不能授权数据库连接也没关系,小马同样支持通过 API 方式进行数据接入。
二.数据处理
数据接入完成后就可以根据需要进行简单的 ETL。
小马支持对数据表字段名称、类型进行编辑操作,同时可以使用“计算字段”的功能加工处理一些分析过程中需要使用到的字段,比如我们想计算商品的利润率,就可以用原表中“利润”/“销售额”得到。
除此之外小马也能支持维表和数据表的关联,比如原表中销售地区是数字代号,只需要上次一张代号与地区的关系维表,并在字段类型中选择关联维表就可以完成关联操作。
三.可视化分析
数据处理完成后就可以开始进行可视化分析,首先计入“页面设计”,点击左上角的新增页面可以根据需要选择“新增页面”或“新增大屏页面”。页面建立完成后可以使用多达 28 种图表组件及筛选器。
Step1. 用文本组件和注释功能给你的页面做一个解释说明。
Step2. 通过指标表组件配置动态时间/固定时间的销量等核心信息,实时数据一目了然。
Step3.用折线图配置时间(可按小时、日、月、年聚合)销售走势,通过筛选器进行地区/时间范围筛选,了解趋势概况。
Step4. 了解销售趋势后再商品类目进行细化分析,总结品类的销量情况,可使用柱状图,并在图表中设置下钻来洞察子类目的详情。
Step5. 接下来使用地图组件来看下每个地区的销售情况,同样使用下钻功能进行省市的切换。
Step6. 除此之外,还可以进一步结合,通过设置联动组件来分析不同品类在不同地区的销售表现,辅助定制库存周期等策略
Step7. 到这里已对公司大致经营状况有所了解,接下来我们看下单个 SKU 的销售表现。使用表格组件选择需要分析的维度和数值,对关键性指标进行排序。还可以设置指标阈值或预警,当满足条件时 highlight 展示或推送。
Step8. 看完了商品销售数据后,我们对销售人员的业绩进行考核分析,这里就可以用到排行榜组件来展示各个维度下(地区/时间)销售人员的业绩排名。
Step9. 同样我们也可以按供货率、交货期、良率、账期等对供应商进行对比分析。这里用到词云组件来按销售额来发现优秀供应商。
Step10. 为了方便查看筛选,页面上还可以加上全局筛选组件,从多个维度进行页面级的筛选过滤。
至此我们已从“实时数据”、“整体趋势”、“品类分析”、“区域分析”、“商品分析”、“销售人员分析”、“供应商分析”几个维度了解到了公司经营状况。
最后:
以上就是小马 BI 的介绍,可点击前往 xiaoma.tencent.com 体验。
这篇关于一款 0 门槛轻松易上手的数据可视化工具的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!