BI的易用性決定了產品的整體使用體驗，作為敏捷BI的首創者與引領者，永洪BI一直為打造面向業務人員的BI產品而不斷深耕，區別於傳統BI，我們一直在致力於降低產品使用難度，讓人人都可以成為數據分析師：

例如將數據治理界面化，將常見的分析內置，通過表達式、動態計算等，既可在明細數據層面又可在彙總數據層面做數據計算，並將同環比分析、目標線分析等分析能力內置。所有的這些能力，通過界面配置即可實現，無需寫複雜的SQL。

本文就為大家介紹一下V10.0在以上幾個方面能力的增強。

數據治理

01

新增合併列表達式，可以將多列合併成一列

數據集元數據pane，選擇多列在右鍵/更多中選擇合併列，可以將多列的數據合併成一列。

02

增加返回日期類型的年字段

數據集和報告端，新建日期表達式時，新增“日期年”選項，生成日期類型的年字段。方便用戶做篩選和可視化視圖呈現。

新的日期年字段可以直接綁定到日期篩選組件上，按年進行篩選。

也可以直接綁定到自動的圖表類型上，生成按年分組的線圖。

03

計算列增強

邏輯函數新增in，可以快速確定某個或某些值是否在給定的值裡，返回布爾值。

邏輯函數新增ifNullThenZero函數，如果為空，則返回0，可以給圖表快速補零。

類型轉換函數擴展parseFloat，parseInt，以前傳遞的參數只支持String，現在支持任何類型的數據轉為浮點數和整數。

更多數據集和可視化端開放的數據治理能力待您在V10.0發佈之後體驗和發現。

同環比優化

同環比是數據分析過程中經常需要用到的計算方式，以幫助我們更快地分析出週期內數據浮動情況，方便更好地掌握數據變化趨勢，以此來作出更合理的規劃。

01

同比菜單優化

10.0以前版本，支持按周、月、年進行同比，菜單如下：

新的版本，我們優化了菜單結構，您可以更快速找到想要計算的週期。

02

更豐富的同比周期

V10.0豐富了可選計算週期，當綁定日期表達式層級為天時，新增了季度、年/周/星期同比，幫助您從更多粒度去分析數據浮動，定位問題原因。

按季度同比

計算方法：本季度對應月第N天的數據和上季度對應月第N天的數據比，上個週期天數不夠的情況下就會去拿最後一天，然後如果是31號，找不到上季度對應月的31號，比如只有30，就會拿31對比30號。以計算本季度同比增長值為例，計算結果如下:

該計算方式方便您分析各季度不同每月對應天數的數據差異。

按年/周/星期同比

計算方法：例如2022-1-28是第5周星期五，同比時會對比2021年第5周星期五2021-1-29；以計算本年/周/星期同比增長值為例，計算結果如下:

由於2022-1-29對比的是2021-1-30日數據，2021-1-30無數據，計算結果為空。

該計算方式方便您分析不同年份相同周的數據差異。

03

複雜同比對比類型、對比方式增強

增加自定義對比類型，支持選擇單個值和區間的數據作為當前值，對比方式可選絕對日期和相對日期，幫助您更加靈活地對比數據差異。

例如，有如下數據：

需要分別統計2015年前3月銷量、之後3月銷量，以對比3個月跨度的數據變化情況。

我們可以先添加同比計算上期數據值、本期數據值來統計需要對比的值，日期都設置為固定時間2015-04-01—2015-06-30，2015-01-01—2015-03-31。

然後添加計算增長率，來對比浮動趨勢：

計算結果如下：

可以看到：東部市場前3月銷量為70，之後的3個月銷量為58，整體下降了17.14%。

除了固定時間外，您也可以根據實際分析場景合理選擇對比方式，例如對比所選日期前7天數據，可以統計當前數據一週的浮動情況。

動態計算優化

01

可選計算依據優化

新版本優化了可選的計算依據，當您綁定了維度和度量列時，可以快速選擇一個維度作為計算依據，這在圖表組件中非常實用，省去設置高級動態計算依據的步驟。

例如，想分析各級市場下面不同市場分佈的佔比情況，先綁定如下數據：

之後需要先添加動態計算器--彙總百分比，然後設置計算依據--高級，並選擇“市場分佈”為計算依據。

以此實現每級市場彙總為100%，再分析不同市場分佈佔比情況：

此時想調整計算依據為“市場級別”，需要編輯高級計算依據，路徑較長。

V10.0版本，您可以直接在計算依據的下拉菜單選擇維度字段，實現上面相同效果僅需簡單2步:

1）銷量下拉選擇預定義的動態計算器--彙總百分比

2）銷量下拉選擇計算依據--市場分佈

除此之外，為了便於大家理解，相同的數據綁定場景還增加了計算依據--表格橫向，可以直接沿著表格橫向快速計算各級市場下不同市場分佈佔比情況。

02

支持小計合計

大家在做數據統計表時經常會添加小計合計，以此分析各層級維度下的數據彙總情況。

V10.0版本，動態計算結果也可以計算小計合計，您可以清晰地對比各層級維度的動態計算結果。

例如，統計各級市場下不同市場分佈彙總百分比。

03

佔比類圖表優化

結合大家的使用反饋，像餅圖、環狀圖等佔比類圖表，通常都是用來計算各細分類別佔總體的比例。

為了簡化大家的操作流程，快速製作出佔比分析圖，我們給這類圖表默認添加了動態計算--彙總百分比。

以簡單計算不同市場分佈銷量佔比為例，直接綁定“銷量”至行/列，綁定“市場分佈”至顏色即可：

不再需要手動添加動態計算器和開啟數值標籤顯示。

04

動態計算函數新增index函數

可以靈活的按指定的計算依據計算數據序號。

更多高級計算

01

支持計算期初值、期末值

財務分析時，經常會用到期初值和期末值，以此來對比兩個連續財務統計週期的數據情況。

計算期初、期末值時，會按照當前日期層級計算。例如，時間層級為年月，計算時會取每月的月初、月末計算結果：

可以看到：7月份的期初值為80，期末值為100；6月統計日期只有29日的數據，計算結果都為空；同理，8月只有期初值100。

02

支持計算重複數、重複率

在日常用戶數據分析時，除了基本的總和、平均值等核心指標，重複數和重複率分析也是必不可少的，通過對比某一時間段內用戶出現的次數，可以篩選出忠誠度較高的用戶，進一步調整運營策略和購買激勵計劃。

例如，要統計購買各類產品大於2次的消費者數量，已知一週內產品銷售明細數據：

我們可以對消費者ID列添加其他計算-重複率，分別計算購買次數大於2次的重複數和重複率：

計算結果如下：

結合原始數據可以看到：

購買產品A超過2次的用戶ID為1，2，5，統計重複數為3，佔比為3÷5=60%；購買產品B超過2次的用戶ID為1,3,統計重複數為2，佔比為2÷3=66.7%。

總體來看，產品A的購買力更強，但產品B的用戶忠誠度較高，需要更加註重產品B的用戶運營，以減少忠誠用戶流失。

更靈活的目標線分析

在分析數據達成情況時，我們需要指定一個目標值，常見的目標值多為常量或參數，也會添加一些彙總值，例如平均值、最大值等，以此來對比各細分維度和整體的差異。

例如，將整體的平均值作為目標線，可以分析各省份的銷量達成情況：

01

直觀對比彙總數據

有時需要對比分析同一省份不同階段的數據情況，例如2016年和2015年對比，以此分析數據年度浮動。

老版本，需要同時綁定2015、2016的數據到行或列上，根據柱子高度來對比數據差異：

但這樣的場景，老闆通常更關注2016年數據，2015年只是一個對比指標，有沒有好的辦法可以既顯示2015年的值，又只展示2016年統計的柱子呢？

10.0版本，支持選擇綁定在標記組上的度量作為目標值。

您可以將2015年的利潤數據綁定到“提示”區域，然後設置目標值為利潤2015_總和，繪製結果如下：

從圖上我們可以直觀看到2016年利潤較2015年達成情況，同時也突出顯示了2016年的數據，完美解決了老闆的需求啦！

02

時間目標線

除了度量列外，新版本還支持給時間維度添加目標線，幫助您在報告中添加時間軸，更好地掌握項目進度情況。

例如，製作一個物品生產規劃時間軸，並設置2019/3/4為開始時間：

您可以結合時間目標線分析當前項目整體進度，並按需制定工作計劃。