BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Системы бизнес-анализа (BI) » FineBI » FAQ по FineBI и FineReport » FineBI: Обработка данных для начинающих пользователей

FineBI: Обработка данных для начинающих пользователей

Данная статья состоит из четырех уроков, которые помогут вам ближе познакомиться с функциями редактирования данных в FineBI.

 

Урок 1: Обработка и упрощение структуры данных

1.1. Обработка структуры данных

Прежде чем приступить к анализу данных, часто необходимо провести определенные преобразования в структуре данных. Эти преобразования включают в себя изменение порядка строк и столбцов с целью обработки данных и формирования нужных полей для последующего анализа.

В FineBI для этого есть удобные инструменты, доступные в интерфейсе редактора данных, которые помогут достичь быстрого результата.

Функции обработки данных

Рассмотрим детальнее на примере функций "Split Rows and Columns" и "Convert Rows and Columns" и данных, которые содержат результаты экзаменов китайских студентов. Для этого запустим FineBI и создадим новый “Analysis Subject”. 

 

Первоначальная структура данных:

Как можно видеть, это сырые данные, которые пока невозможно анализировать

Используя функции “Split Field” и “Row to column”, разделим колонку “Результаты экзамена” на колонки с оценками по соответствующим экзаменам.

 

Шаг 1: Разбиваем столбец “Результаты” по словам:

Результат 1 шага обработки

 

Шаг 2: Разбиваем получившийся после split столбец по 2 символа:

Результат 2 шага обработки

Данные после обработки:

Итоговый результат: после разделения данных на разные столбцы и ряды структура стала понятнее и проще

 

1.2. Удаление дублей

При анализе данных вопрос качества всегда является наиболее острым, а повторяющиеся строки – самой распространенной проблемой. При удалении этих строк мы можем столкнуться с двумя сценариями развития логики вычислений.

В первом случае абсолютно неважно, какую из строк мы сохраним, поскольку это никак не повлияет на анализ. К примеру, в ряду «А, А, А» мы можем оставить любую А. В этом случае для оптимизации процесса можно использовать функцию «Delete Duplicate Row» (удалить повторяющиеся строки). 

Во втором случае необходимо оставить конкретную строку. Например, в ситуации, когда студенты пересдавали экзамен и на каждого студента будет два набора данных, а при анализе нам нужно будет оставить тот, где содержатся последние записи. В ситуации, когда из «А, В, С» нужно оставить именно А, мы должны применить функцию «Delete Duplicate Row» так, чтобы сохранить первую строку. Для этого сначала отсортируем данные функцией “Sort”, а затем удалим строки функцией «Delete Duplicate Row».

Выберите поле «убрать повтор», чтобы быстро удалить дубли

Для проверки дублей в данных вы также мы можете использовать функционал фильтрации в заголовках. 

Выпадающее меню заголовка анализирует имеющиеся поля и быстро обнаруживает дубли

 

1.3. Работа со значением null

Одним из наиболее проблемных моментов при анализе данные является наличие в таблице значений null.  

Когда у нас большие объемы данных и "null" встречается редко, это может не сильно повлиять на наши вычисления суммы или среднего значения. В таких случаях мы можем просто проигнорировать эти значения.

Но если в процессе обработки данных некоторые значения "null" следует исключить как нежелательные данные целиком, мы можем использовать удобный фильтр в заголовке таблицы для быстрого исключения пустых значений.

Фильтрация по заголовкам быстро обнаружила пустое поле и далее предлагает выбрать, нужно ли его фильтровать или нет

Выше показан простой сценарий обработки, но в реальной жизни, возможно, вам придется столкнуться с ситуациями, когда значение "null" важно для сохранения логики вычислений. 

Рассмотрим эту ситуацию на примере нашего датасета с данными по успеваемости студентов. Вероятно, один из учеников пропустил занятие по болезни, поэтому в системе отсутствует запись о его оценке по одному из экзаменов – мы не можем не учитывать его, поэтому не можем просто удалить его данные из базы. 

Нам стоит очень внимательно относиться к подобным ситуациям, чтобы при дальнейших расчетах выборочно выставлять фильтры. Для этого в FineBI можно использовать функцию “Formula Column” (добавить столбец с вычисляемым значением по формуле) или же более удобную: «Condition Tag Column» (добавить столбец со значением по условию).

Отмечаем студентов без оценок как пропустивших экзамен

  

 

Урок 2: Объединение и анализ множества таблиц

Аналитики часто сталкиваются с ситуацией, когда данные представлены в нескольких таблицах. Прежде чем начать анализ, возникает вопрос: как объединить эти таблицы? Для тех, кто только начинает изучать бизнес-аналитику, давайте рассмотрим два примера использования функции объединения: “Union All” и “Join”.

Давайте представим, что у нас есть несколько одинаковых таблиц, содержащих результаты экзаменов в разных учебных группах. Если мы хотим объединить эти таблицы с сохранением всех данных, мы используем операцию "Union All". Это как если бы мы просто склеивали эти две таблицы вертикально, добавляя строки из второй таблицы после строк первой таблицы.

В таблице стало больше строк, но количество колонок осталось прежним

Теперь давайте представим, что в одной из таблиц стало больше колонок, например добавилась колонка с общей оценкой успеваемости. Перед тем, как мы подробно рассмотрим функцию “Join”, изучим еще одну похожую функцию «Column from Other Tables» (добавить колонку из другой таблицы).

Вам наверняка уже знакомы “Vlookup” и “Sumif” из Excel. Как вы уже могли догадаться, эта функция позволяет агрегировать (Sumif) или искать соответствующие измерения из других таблиц и объединять их с текущей таблицей (Vlookup).

После того, как мы суммировали баллы по заданным параметрам, у нас появилось новая колонка

Любителям SQL функции left join и right join знакомы, пожалуй, очень даже хорошо, поэтому, используя функцию «объединить слева и справа» при редактировании данных в BI, можете смело руководствоваться логикой SQL. 

Для тех, кто привык работать с SQL и знаком с операторами типа left join, right join и т. д., функция "Join" в редакторе данных FineBI может быть более интуитивно понятной. Эта функция ведет себя аналогично SQL-операторам и может быть легко освоена теми, кто уже знаком с базовыми принципами SQL.

 

Урок 3: Создание вычислений и аналитических показателей

Когда вы подготовили структуру данных и объединили несколько таблиц, важно остановиться и подумать о проблеме которую мы исследуем. Проверьте, есть ли в ваших таблицах необходимые показатели для решения задачи, или нужно добавить новые вычисления или аналитические показатели.

Например, при анализе продаж часто приходится самостоятельно вычислять прибыль, темпы роста и прочие показатели. Поэтому перед проведением анализа мы можем вставить расчетные формулы непосредственно в таблицу с данными. В FineBI это можно сделать с помощью уже знакомой вам функции «Formula Column». Она работает так же, как формула в Excel, необходимо лишь ввести соответствующую формулу, чтобы создать нужное поле. 

Интерфейс редактора формул

Затем с помощью функции «Summary Column» мы можем легко рассчитать сумму. 

Выберите соответствующую группу и метод расчета, чтобы провести вычисления для указанных показателей.

Функция «Condition Tag Column» помогает решать самые проблемные для аналитиков вопросы, связанные с условием IF. Так, нам не нужно прописывать 7-8 уровней условия IF – от нас требуется лишь настроить некоторые условия вручную, чтобы присвоить данным разные значения.

Добавив условие, мы можем отфильтровать данные и присвоить им соответствующие значения

 

Урок 4: Верификация обработанных данных

Для начинающих BI-разработчиков основные сложности заключаются не только в понимании вычислительной логики большого количества функций BI-решения, но и в верификации обработанных данных. Наверняка у вас часто возникают подобные мысли: «Я сделал все как нужно, но правильно ли получилось?»

Для решения данной задачи FineBI предоставляет большое количество полезных функций.

 

4.1. Верификация по заголовку

Для быстрой проверки суммы и среднего значения достаточно выбрать необходимую колонку и обратить внимание на информацию в левом нижнем углу. Таким образом можно проверить полученные данные и определить их достоверность. 

При проверке данных мы получили среднее значение равное 85.92, что соответствует нашим данным

 

4.2. Добавление и удаление шагов обработки данных

FineBI позволяет беспрепятственно добавлять или удалять некоторые шаги обработки данных. Благодаря этой возможности мы можем отфильтровать важные данные, а затем удалить некоторые шаги обработки, которые вызывают сомнения. Тем самым мы можем методом проб и ошибок посмотреть, как будут изменяться данные. Это похоже на то, как когда-то в школе мы много раз проверяли, верно ли решено уравнение. 

Отфильтруем часть данных по заголовку, чтобы провести «выборочную проверку»

Воспользуемся подсказками в области действий, чтобы быстро проверить данные

Наш вводный урок по редактированию данных подошел к концу. 

Автор: GlowByte

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
FineReport vs Tableau – 13 ключевых отличий
Следующая статья →
FineBI-g brother is still watching: как мы усовершенствовали мониторинг
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.