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(Showing Draft Content)

分析表达式简介

功能概述

企业在分析实际业务数据时,前期在搭建数据模型时导入的数据库中已有的维度、指标往往不能完全满足实际业务场景分析的需要,用户需要按照业务需求进一步通过复杂的查询 SQL 等方式添加新的维度和指标,比如销售完成率、年利润同比、月增长率环比、商品销售排名、季度业绩完成率等。

为了满足用户实际数据分析的需要,以及降低业务人员自助式准备数据和分析数据的门槛,Wyn 完全自研的分析表达式(WAX),包含 20+常用的运算符和 10 大类常用函数,突破不同数据源不同 SQL 语法的限制,不依赖于具体某个数据集或者数据模型,语法简单,符合人类的自然思维,在智能编辑器的引导下,无需学习编程语言和数据库知识,即可快速上手复杂指标的计算,使得数据分析完全被业务驱动,也无需每次修改数据模型都依赖于 IT 人员,进一步释放 IT 部门,提升协作效率。

在建模时或者制作仪表板的过程中,用户都可以根据分析场景的需要灵活的编写和计算自己想要展示的业绩指标,比如:销售完成率,销售完成率同比,客流量环比,排名等,让大屏的内容更具价值。

分析表达式

分析表达式是一种公式表达式语言,包括用于执行高级计算的函数、运算符和值。

它基于数据模型进行业务计算,以一些定义好的函数运用正确的语法来完成某个复杂的业务逻辑计算。这样可以使用户更灵活的使用数据,最大限度的利用数据。

分析表达式的核心是函数和语法,将函数按照正确的语法组织起来就可以形成一个具有业务逻辑的表达式。

简单介绍分析表达式的应用场景,例如:

总销售额=Sum('订单'[销售额])

总利润=Sum('订单'[利润])

总利润率=Sum('订单'[利润]) / Sum('订单'[销售额])

其中'订单'[利润] 和 '订单'[销售额] 表示引用'订单'表中的”利润“列和”销售额“列。后续介绍表达式语法的时候会详细介绍。

在实际的运用中,我们通常借助表达式编辑器的智能提示来保证语法以及函数的正确性,并且省略等号,直接书写表达式的内容。

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注意

值得注意的是,虽然表达式编辑器中带有智能提示,但这仅仅帮助您校验语法和格式的错误,并不能校验表达式逻辑的正确性。

表达式在进行数据运算时,最终还是依赖数据模型中的关系。只有符合逻辑关系的表达式才能最终返回正确结果。

下图中我们通过表达式添加了一个新的度量值,统计了产品的利润率。

image2021-10-26_14-0-58.png

接下来就可以使用该度量值进行数据展示分析。

image2021-10-26_14-21-17.png

常用场景举例

以下列举了一些使用分析表达式的常见场景,请您参考:

  • 计算百分比。使用某个过滤后的聚合值除以没有任何过滤的聚合值。比如统计各个品类的营业额占比。

  • 当年/当月/当日统计。例如某个类别当前年份的营业额,而无需每个月去更改仪表板上的任何过滤器。

  • 统计用电量。下一行的同一列减去当前行的当前列,根据日期或地区等维度进行统计。

  • 计算基于特定条件的汇总,比如基于付款类型和消费类型进行汇总统计,计算剩余数值。

  • 进行产品的关联性分析,例如同时购买A产品和B产品的数据分析,包括销售额、销售数量、销售百分比等。

  • 累积分析,比如我们计算 Sum(SaleAmount)。

  • 进行杜邦分析等等。