finebi 指标并列 指标聚合
finebi 操作手册
finebi 操作手册一、简介FineBI是一款基于数据可视化技术的工具软件，旨在帮助用户快速实现数据分析和数据可视化。
本操作手册旨在为使用FineBI的用户提供详细的使用指南，帮助用户了解和掌握FineBI的基本操作方法和技巧。
二、安装与配置1.安装步骤：详细介绍安装FineBI的步骤和注意事项，包括所需的系统配置要求。
2.配置数据源：介绍如何配置各种数据源，如数据库、文件等，以及如何设置连接参数。
3.数据库连接：介绍如何连接不同的数据库类型，如MySQL、Oracle等，并提供连接常见数据库的示例。
三、基本操作1.数据探索：介绍如何通过FineBI的数据探索功能，快速获取数据并进行初步的数据分析。
2.数据可视化：介绍如何通过FineBI的图表组件，将数据以图表形式进行展示，包括各种图表类型的操作方法和技巧。
3.数据联动：介绍如何实现数据之间的联动和交互，提高数据展示的丰富度和用户体验。
4.数据报表：介绍如何创建数据报表，包括报表布局、样式、交互等方面的操作方法和技巧。
四、高级操作1.多维度数据分析：介绍如何通过FineBI的多维度数据分析功能，进行更深入的数据分析，包括如何设置维度和指标等。
2.数据挖掘算法：介绍FineBI内置的数据挖掘算法，如聚类、分类、回归等，以及如何应用这些算法进行数据挖掘和分析。
3.数据导出：介绍如何将数据导出为其他格式，如Excel、CSV 等，以满足不同场景下的数据使用需求。
4.用户权限管理：介绍如何设置用户权限，确保数据的安全性和保密性。
五、常见问题及解决方法1.安装和使用过程中遇到的问题及解决方法；2.数据分析和可视化过程中遇到的问题及解决方法；3.报表制作和发布过程中遇到的问题及解决方法。
六、附录1.FineBI常见问题解答；2.FineBI使用技巧分享；3.有关FineBI的官方文档和资源链接。
本操作手册旨在为使用FineBI的用户提供全面、详细的使用指南，帮助用户快速掌握FineBI的基本操作方法和技巧，提高数据分析和数据可视化能力。
finebi 使用指标名称跳转
在FineBI中，使用指标名称跳转可以实现以下功能：
1.关联指标：将不同的指标关联起来，以便在分析时进行比较和计算。
例如，
可以将销售额和利润额两个指标关联起来，以便观察它们之间的关系。
2.筛选指标：通过选择特定的指标名称，可以筛选出与之相关的数据。
例如，
选择销售额指标，可以筛选出销售额数据，并进一步对其他维度进行分析。
3.跳转分析：通过点击指标名称，可以跳转到该指标的分析页面。
在分析页
面中，可以查看该指标的详细数据，并进行深入的分析和挖掘。
使用指标名称跳转的方法如下：
1.在FineBI仪表板中，选择需要跳转的指标。
2.点击指标名称，或者将鼠标悬停在指标名称上。
3.在弹出的菜单中选择“更多分析”选项。
4.在弹出的页面中，选择需要跳转的分析页面，例如“详细数据”、“趋势分析”
等。
5.进入分析页面后，可以查看该指标的详细数据和分析结果。
需要注意的是，不同的FineBI版本和配置可能略有不同，具体操作方法可能会有所差异。
finebi kpi指标卡 公式计算
finebi kpi指标卡公式计算
KPI指标卡用于展示关键绩效指标的数值，可以直接显示所选字段的数值，如销售额、毛利、毛利率等。
它的计算公式是根据具体业务需求而定，但一般来说，KPI指标的计算涉及到数据筛选、数据汇总和数据分析等步骤。
在FineBI中，可以通过以下步骤来创建KPI指标卡：
1. 打开FineBI，选择“仪表盘”或“报表”，进入数据可视化界面。
2. 在数据可视化界面中，选择“组件”选项卡，找到“KPI指标卡”并拖拽到画布中。
3. 将需要展示的字段拖拽到指标区域和维度区域，根据需求配置展示形式和计算方式。
4. 可对KPI指标卡进行自定义设置，如调整颜色、字体、大小等。
5. 保存并发布仪表盘或报表，即可在FineBI中查看KPI指标卡的效果。
需要注意的是，KPI指标卡的计算公式需要根据具体业务需求而定，因此在进行计算时需要充分了解业务背景和数据情况。
同时，为了确保计算结果的准确性和可信度，需要对数据进行清洗、处理和验证。
finebi参数样式
finebi参数样式FineBI参数样式FineBI是一款功能强大的商业智能分析工具，它提供了丰富的参数样式，使用户可以根据自己的需求进行定制化分析。
本文将介绍FineBI的参数样式及其使用方法，以帮助用户更好地利用这些功能。
一、查询参数样式查询参数样式是FineBI中最常用的一种参数样式。
通过查询参数样式，用户可以根据指定的条件从数据源中查询出所需的数据，并进行相应的分析。
在FineBI中，用户可以通过配置查询参数样式的数据源、查询条件、查询结果等来实现数据的灵活查询和分析。
二、过滤参数样式过滤参数样式是FineBI中用于数据过滤的一种参数样式。
通过过滤参数样式，用户可以根据指定的条件对数据进行过滤，以便进行更精确的数据分析。
在FineBI中，用户可以通过配置过滤参数样式的字段、运算符、数值等来实现数据的过滤操作。
三、排序参数样式排序参数样式是FineBI中用于数据排序的一种参数样式。
通过排序参数样式，用户可以根据指定的字段和排序规则对数据进行排序，以便进行更方便的数据分析。
在FineBI中，用户可以通过配置排序参数样式的字段、排序规则等来实现数据的排序操作。
四、分组参数样式分组参数样式是FineBI中用于数据分组的一种参数样式。
通过分组参数样式，用户可以根据指定的字段对数据进行分组，以便进行更细致的数据分析。
在FineBI中，用户可以通过配置分组参数样式的字段、分组方式等来实现数据的分组操作。
五、计算参数样式计算参数样式是FineBI中用于数据计算的一种参数样式。
通过计算参数样式，用户可以根据指定的字段和计算公式对数据进行计算，以便进行更复杂的数据分析。
在FineBI中，用户可以通过配置计算参数样式的字段、计算公式等来实现数据的计算操作。
六、时间参数样式时间参数样式是FineBI中用于时间分析的一种参数样式。
通过时间参数样式，用户可以根据指定的时间范围对数据进行分析，以便进行更准确的时间趋势分析。
finebi维度转换指标
finebi维度转换指标FineBI是一款强大的商业智能工具，它提供了丰富的数据分析和可视化功能，帮助企业更好地理解和利用数据。
在FineBI中，维度转换是一项重要的功能，它可以帮助用户将数据按照不同的维度进行转换和分析，从而发现更多的商业洞察。
维度转换是指将数据按照不同的维度进行重新组织和分析的过程。
在FineBI中，用户可以选择不同的维度，如时间、地区、产品等，将数据按照这些维度进行分组和汇总。
通过维度转换，用户可以更加直观地了解数据的分布情况，发现数据之间的关联性和趋势。
FineBI提供了丰富的维度转换指标，帮助用户更好地进行数据分析。
其中，最常用的维度转换指标包括：1. 分组统计：用户可以选择一个或多个维度进行分组，然后对每个分组进行统计。
例如，可以按照地区维度将销售数据进行分组，然后统计每个地区的销售额和销售量。
通过分组统计，用户可以直观地了解不同维度之间的差异和趋势。
2. 交叉分析：用户可以选择两个或多个维度进行交叉分析，从而探索不同维度之间的关联性。
例如，可以将销售数据按照时间和产品两个维度进行交叉分析，了解不同时间段和产品的销售情况。
通过交叉分析，用户可以发现不同维度之间的关联规律，为决策提供更多的依据。
3. 排序筛选：用户可以根据某个维度的值对数据进行排序和筛选。
例如，可以按照销售额对产品进行排序，找出销售额最高的产品。
通过排序筛选，用户可以快速找到关键的数据，发现重要的商业机会。
4. 数据透视表：用户可以将数据按照多个维度进行透视，从而形成多维度的数据分析表格。
例如，可以将销售数据按照时间、地区和产品三个维度进行透视，形成一个多维度的销售分析表格。
通过数据透视表，用户可以更加全面地了解数据的分布情况和趋势。
维度转换指标在FineBI中的应用非常广泛，可以帮助用户更好地进行数据分析和决策。
通过维度转换，用户可以从不同的角度和维度来观察数据，发现更多的商业洞察，为企业的发展提供更多的支持。
finebi指标在行维度展示
finebi指标在行维度展示
当我们需要在FineBI中将指标在行维度展示时，通常会使用透视表或交叉表的功能来实现。
透视表是一种数据汇总工具，可以将数据按照行维度和列维度进行交叉汇总，而交叉表则是一种类似的功能，可以对数据进行交叉分析。
下面我将从创建透视表和交叉表两个方面来介绍如何在FineBI中实现指标在行维度展示。
首先，我们可以通过FineBI的透视表功能来展示指标在行维度上的数据。
在FineBI中，我们可以选择数据集，并在透视表设计器中选择需要展示的指标和行维度字段，然后将指标拖放到行维度区域，这样就可以实现指标在行维度上的展示。
通过透视表的设置，我们可以灵活地对行维度进行排序、筛选和分组，从而清晰地展示指标在不同行维度上的数据情况。
其次，我们也可以借助FineBI的交叉表功能来展示指标在行维度上的数据。
在FineBI中，我们可以选择数据集，并在交叉表设计器中设置行维度字段和需要展示的指标，然后生成交叉表报表。
通过交叉表的设置，我们可以将指标按照行维度进行展示，并可以对行维度进行排序、筛选和格式化，以便更直观地展示指标在不同行维度上的数据情况。
总的来说，在FineBI中展示指标在行维度上的数据，可以通过透视表和交叉表两种功能来实现。
通过灵活的设置和设计，我们可以清晰地展示指标在不同行维度上的数据情况，从而更好地进行数据分析和决策。
希望以上内容能够帮助你更好地理解在FineBI中展示指标在行维度上的方法。
详解免费 BI工具FineBI时间及数值类指标
详解免费BI工具FineBI时间及数值类指标1. 描述时间类指标，顾名思义，就是指数据字段的类型为时间类型的指标，将BIAnalytics 即时分析的行表头修改为合同签约时间，点击字段后面的下拉按钮，可以看到该字段指标的所有配置，如下图2. 时间显示格式时间类型指标的显示格式包括日期、年、季度、月和星期，如果显示格式选择为年，那么合同签约时间则会显示为年份，后面的数据根据年份分组，如下图：3. 排序方式时间类型指标的排序方式包括降序和升序，升序和降序均可根据自身和数值区域中的数值类型指标进行排序，默认为根据自身升序排序，下面我们将其修改为根据自身降序排序，如下图：4. 过滤设置指标的过滤将在指标条件过滤中详细介绍，这里不再赘述。
5. 指标与维度关联指标和维度的关联与文本类型指标的使用方式一致，这里不再赘述。
如果我们遇到类似这样的需求：按照每月1-7号算第一周，8-15算第二周这样来分组，算出每个月几周的销售额；方案：先用公式列增加一列，将时间字段中的日期挑出来，然后再用数值的自定义分组就可以了。
11.1.3 数值类型指标1. 描述数值类型指标是指字段类型为数值型的字段，数值类型指标在dashboard组件中只能在数值区域进行绑定，以BIAnalytics即时分析中的数值指标为例详细讲解。
在BIAnalytics即时分析的编辑界面中，点击表格组件右上角的按钮进入组件配置界面，点击数值区域数据框下面的折扣字段的下拉按钮，可以看到数值类型指标的所有配置内容，如下图：2. 汇总方式数值类型指标的汇总方式是指对数据进行计算的公式类型，包括求和、求平均、求最大值和求最小值四个汇总方式，默认为求和。
如下图，我们将折扣字段的汇总方式修改为求平均，那么，在显示该数据时，不再是求和之后的数值了，而是平均值：3. 图表类型图表类型切换是指切换该数值类型指标的图表显示方式，这里特指在坐标轴图组件中进行类型切换，包括柱形图、堆积柱形图、折线图和面积图，如下图：数值指标的图表类型切换一般适用于组合图的制作。
finebi kpi指标卡样式
finebi kpi指标卡样式摘要：一、FineBI KPI 指标卡简介1.FineBI KPI 指标卡的定义2.KPI 指标卡的作用和价值二、FineBI KPI 指标卡样式设计1.样式选择与自定义2.颜色与图标设置3.字体与排版调整三、FineBI KPI 指标卡应用场景1.销售业绩监控2.生产效率分析3.客户满意度调查四、FineBI KPI 指标卡制作步骤1.准备工作2.选择指标与数据源3.设计KPI 指标卡样式4.应用KPI 指标卡正文：FineBI 是一款非常实用的商业智能（BI）工具，它可以帮助企业快速搭建数据可视化平台，从而实现对业务数据的快速分析和决策支持。
在FineBI中，KPI 指标卡是一种重要的可视化组件，它可以用于展示关键绩效指标（KPI），帮助企业监控业务运行状况，提升管理效率。
要设计一个吸引人且具有实用性的KPI 指标卡，首先需要了解FineBI KPI 指标卡的定义和作用。
KPI 指标卡是一种数据可视化工具，通过图表和文字描述，展示企业在某一特定领域的关键绩效指标。
它能帮助企业快速了解业务运行状况，发现问题，并及时采取措施进行调整。
在FineBI 中，用户可以根据需求自定义KPI 指标卡样式。
首先，可以在样式选择中挑选合适的模板，然后根据企业特色和需求进行个性化调整，如更改颜色、图标、字体等。
此外，还可以通过调整字体大小、行高、列宽等参数，优化KPI 指标卡的视觉效果和易读性。
FineBI KPI 指标卡广泛应用于各个领域，如销售业绩监控、生产效率分析、客户满意度调查等。
以销售业绩监控为例，可以通过KPI 指标卡展示销售额、订单量、客户数量等关键指标，帮助企业了解销售团队的业绩表现，及时发现问题并进行调整。
制作FineBI KPI 指标卡的步骤相对简单。
首先，需要准备好数据源，并选择合适的指标。
然后，在FineBI 界面中选择KPI 指标卡组件，并将指标拖拽至指标卡中。
finebi 计算组内累计值
finebi 计算组内累计值
要在 FineBI 中计算组内累计值，你可以使用聚合函数和自助数据集来实现。
下面是一个示例步骤：
1. 创建自助数据集：在 FineBI 中，选择你要计算累计值的表，点击「创建自助数据集」。
2. 添加分组字段：在自助数据集编辑界面，选择你要进行分组的字段，并添加到「分组」区域。
3. 添加累计值字段：在自助数据集编辑界面，选择你要计算累计值的字段，并添加到「指标」区域。
然后，在「聚合方式」下拉菜单中选择「累计值」。
4. 保存并应用自助数据集：保存你的自助数据集，并在仪表板或分析中使用该自助数据集。
5. 查看累计值：在仪表板或分析中，选择你的自助数据集，并选择要显示累计值的图表类型。
你可以根据需要进行进一步的格式化和设置。
通过以上步骤，你可以在 FineBI 中计算组内累计值，并将其应用于仪表板或分析中进行数据可视化和分析。
请注意，上述步骤仅提供了一个基本示例，具体操作可能会根据你的实际数据和需求有所不同。
你可以根据 FineBI 的用户手册和帮助文档来了解更多详细信息，并根据实际情况进行调整和扩展。
finebi百分比
finebi百分比（原创版）目录1.介绍 finebi 百分比的概念和背景2.详细解析 finebi 百分比的计算方法和应用场景3.分析 finebi 百分比的优势和局限性4.探讨 finebi 百分比在我国的发展现状和前景正文一、finebi 百分比的概念和背景finebi 百分比，又称为 finebi 比例，是一种描述数据分布状态的指标。
它的出现源于大数据时代的背景，用于度量数据集中各个数值出现的频率分布。
finebi 百分比将数据集中的数值划分为多个区间，并计算每个区间内数值出现的频率占总数据量的比例。
二、finebi 百分比的计算方法和应用场景1.计算方法finebi 百分比的计算方法较为简单，主要分为以下几个步骤：（1）确定数据集的边界。
首先需要确定数据集中的最小值和最大值，作为计算百分比的边界。
（2）划分区间。
根据需要，将数据集划分为若干个区间。
区间的数量可以按照实际情况进行设定，一般而言，区间越多，计算出的百分比越精确，但同时也会增加计算的复杂度。
（3）计算频率。
对每个区间内的数值进行计数，得到各个区间内数值出现的频率。
（4）计算百分比。
将每个区间的频率除以总数据量，得到 finebi 百分比。
2.应用场景finebi 百分比在实际应用中有着广泛的场景，例如：（1）数据分析。
通过对数据集的 finebi 百分比进行分析，可以直观地了解数据集的分布特征，为后续的数据挖掘和分析提供有力支持。
（2）数据可视化。
finebi 百分比可以用于制作柱状图、饼图等数据可视化图形，便于观察和比较数据集的分布特征。
三、finebi 百分比的优势和局限性1.优势（1）直观性。
finebi 百分比可以将复杂的数据分布简化为一系列直观的百分比，便于人们理解和分析。
（2）普适性。
finebi 百分比适用于各种类型的数据集，无论是数值型、字符串型还是其他类型的数据，都可以采用 finebi 百分比进行分析。
2.局限性（1）精度问题。
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finebi 指标并列指标聚合
FineBI是一款功能强大的数据分析工具，可以帮助企业对大量数据进行聚合和分析。
通过FineBI，用户可以将多个指标进行并列，并在一个图表中展示出来，以便更直观地观察它们之间的关系。
在FineBI中，指标聚合是一项非常重要的功能。
它可以将不同的指标进行聚合，以便进行更深入的分析。
通过指标聚合，用户可以从多个角度来观察数据，找到问题的根本原因，并制定相应的解决方案。
对于企业来说，指标聚合可以帮助他们更好地了解业务的运营情况。
通过将多个指标进行并列，可以直观地比较它们之间的差异，从而找到潜在的问题和机会。
例如，通过将销售额、利润和市场份额等指标进行并列，企业可以快速了解各项业务的表现，并及时调整策略。
除了并列指标的聚合，FineBI还提供了其他功能，如趋势分析、比较分析和预测分析等。
这些功能可以帮助用户更全面地了解数据，并做出准确的决策。
FineBI的指标并列和指标聚合功能可以帮助企业更好地了解业务情况，找到问题和机会，并制定相应的策略。
通过利用FineBI的强大功能，企业可以提高业务的运营效率，实现可持续发展。