九数云BI行间计算功能,轻松解决移动计算、跨行取数等复杂数据分析难题

标签: 九数云 行间计算 | 发布时间: 2024-04-26 16:54:19

通过九数云BI的「行间计算」功能,用户可以轻松地实现移动平均、移动求和、错行取数等场景,降低了数据分析的门槛,也减少了时间和精力成本!

在2024年4月的更新中,九数云BI推出了「行间计算」功能,可以有效解决复杂数据分析中的难题,使得用户无需编写复杂的代码或公式,即可在数据分析过程中进行各种常见的行间计算操作,无论是对时间序列数据进行移动平均处理,还是对表格数据进行错行取数操作,都可以通过简单的配置实现。

这不仅降低了九数云用户的数据分析的门槛,也极大程度地简化了数据分析的流程,提高了数据分析效率及分析体验!

九数云BI行间计算功能,轻松解决移动计算、跨行取数等复杂数据分析难题插图

行间计算功能介绍

行间计算,是指自定义一个窗口大小,在这个窗口内执行不同行数据之间的计算,比如获取前一行的值、计算行的移动平均、移动求和等等,这些都属于行间计算。
窗口范围为「区间开始 — 区间结束」,可以自由组合。

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行间计算应用场景

应用场景一:移动平均

时间移动平均是一种常用的数据平滑方法,用于过滤掉数据的短期波动,突出数据的长期趋势。其实就是基于一定的时间窗口内的数据进行平均处理。例如:5日移动平均、10日移动平均、30日移动平均、3月移动平均等。

3 月移动平均
我们以月移动平均为例子来,假设第一个月到第五个月的销售额分别为: M1、M2、M3、M4、M5
第1个月的移动平均= M1/1
第2个月的移动平均=(M1+M2)/2
第3个月的移动平均=(M1+M2+M3)/3
第4个月的移动平均=(M2+M3+M4)/3
第5个月的移动平均=(M3+M4+M5)/3
若时间窗口的大小为 3 个月,那么我们可以按照以下步骤计算3月移动平均。
浅蓝色线条展示的是销售额随月份的波动,该线条的波动幅度较大。为了更好的观察销售额趋势,我们可以采用 行间计算3 月移动平均,在下图显示为深蓝色。

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配置方法:动态移动平均
在3月移动平均中实现的是固定的移动平均,还可以利用参数构建出动态的移动平均。
在筛选器中输入任意值,图表中展示对应周期的移动平均,例如 4 月移动平均、5 月移动平均....

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应用场景二:移动求和

在零售行业的分析场景中,往往需要了解某一件事情在一个时间窗口内的发生次数。例如,近 7 天内,销售额低于 500 以下的天数有 3 天以上,那么就需要分析一下这一阶段的营销策略是否存在问题。

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这个场景本质上是对移动时间窗口内的发生次数进行求和:
可以先对销售额进行赋值,如果小于 500,赋值为 1;如果大于等于 500 ,赋值为 0;
再使用「行间计算」功能,移动计算每个窗口内的和,即每个窗口内有几天销售额小于 500。

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应用场景三:错行取数

例如在电商分析中,需要根据上一行为阶段的人数来计算各阶段的转化率,如下图:

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可以利用「行间计算」分析步骤来获取当前行向上第 N 行的数据,实现跨行取数。

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应用场景四:利用行间计算补全缺失值

从其他平台导出的销售数据中,每个订单仅有第一行展示「订单编号」和「客户名称」。通过「行间计算」功能补全缺失值。

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这个场景下是需要空白单元格获取「上一个非空项」,例如第 2、3 行的空白单元格获取第 2 行的「 A1000001 、邢宁 」这两个值:
可以利用「行间计算」功能先获取上一个非空项;
再利用公式进一步处理,如果本身有订单编号,仍保留本身的值;

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行间计算操作步骤

1. 新增「行间计算」
在九数云的分析表中,可以新增字段「行间计算」,也可以在原字段的基础上直接进行「行间计算」:
1)点击「+>新增字段>行间计算」,是可以新增一个字段进行行间计算,不会影响原字段的值。
2)点击「+>替换字段>行间计算」,在原字段的基础上进行行间计算,会更改原字段的值。

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2. 配置窗口
在「行间计算」弹窗中,配置项分为四个部分:
1. 计算字段&计算方式
计算字段:设置需要进行行间计算的字段,可以同时添加多个计算字段,在配置之后,这些字段都可以根据配置进行行间计算,并配置计算后的新字段名。
计算方式:九数云支持多种计算方式,例如求和、平均值、最大值等,不同字段类型可以实现的计算方式不同。
2. 计算范围
计算范围有两种:全部值、分类值:
选择「全部值」时,窗口区间会在所有数据行中移动计算;
选择「分类值」时,窗口区间会在每个分类中移动计算;
3. 排序设置
自定义设置排序设置,会先根据字段进行排序后,再进行行间计算;
若无排序设置,会按照当前数据行顺序进行行间计算
4. 窗口范围
窗口配置分为区间开始和区间终止,也就是窗口的大小
在配置完毕后,点击确定,行间计算就可以完成了。

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行间计算总结

通过九数云BI的「行间计算」功能,用户可以轻松地实现移动平均、移动求和、错行取数等场景,降低了数据分析的门槛,也减少了时间和精力成本!



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