簡介： 數據部門是一個容易被投訴的“高危”部門，需求響應慢、數據准確性不高會影響業務的發展。 然而數據分析師每周動輒就有幾十個需求在手，無限的加班也無法解決所有問題，到底怎樣才能改變BI分析師的需求響應問題呢？
Quick BI——阿里雲上客戶都在用的BI產品（中國唯一入選Gartner ABI魔力象限BI），無縫對接各類雲上數據庫和自建數據庫，大幅提升數據分析和報表開發效率，0代碼鼠標拖拽式操作交互，讓業務人員也能輕松實現海量數據可視化分析。
Quick BI即席分析：讓業務實現自助分析
無論是初創型公司還是大型集團，數據分析都是BI團隊的核心工作之一，是驅動業務數據化和推動業務發展的利器。但是，隨着業務的快速發展，BI團隊支撐的工作量往往呈幾何式增長，那么在人力資源有限的情況下，難以滿足業務部門的訴求。
“授人以魚不如授人以漁”！
Quick BI的即席分析，提供靈活的數據分析能力，隨時取數、隨時分析。
在IT支撐，提供標准元數據，以及由組織管理員完善行級權限管控的基礎之上，業務人員能夠借助即席分析提成本的通過拖拽，零SQL的進行分析和取數，降低對BI分析師的依賴，最終實現數據分析和業務決策的提效。
業務人員觸發分析動機的場景
即席分析可以是有目的性地主動創建，比如基於“商品庫存”這個數據集進行主動分析；也可以是看數據時觸發的，比如看到儀表板上的某個異常數據，想要進一步診斷數據異常的原因。
用戶再基於需要被分析的數據來進行個性化探索，如特定數據的篩選排序、交叉鑽取、二次計算等，最終將結果以郵件、消息等方式分享給業務決策者。
下圖展示的是企業內從數據到分析到決策的一般流程，而即席分析最重要的是簡化了中間的分析過程，將分析的能力賦予了每個業務人員。
如何使用即席分析快速構建分析表格
作為一個業務運營，關注的銷售數據復雜多變，每天都需要組合不同場景的數據。例如需要根據全國門店的庫存情況來調貨，確保重點門店在大促期間庫存充足。
此時，僅僅依靠一個固化的交叉表並不能完全滿足從華東區域銷售數據聯合全國門店庫存情況調貨的訴求。而即席分析的能力可以實現靈活的看數、取數。
1. 數據准備
進入數據集，通過數據集新建即席分析或者直接從即席分析模塊一鍵創建。
即席分析頁面左側是數據面板。
- 先有數據，再有表格，左側數據面板可以直接加載具體維值
- 符合操作習慣，左側更方便將字段拖拽到右側表格區域生成報表
此處用一個動圖大體演示下在即席分析中如何從數據面板中選擇字段，通過拖拽生成表格。即席分析默認使用維值模式，每個維度字段可以直接展開當前維度下的具體維值並且拖拽選擇維值，在數據選擇的時候已經做了一部分數據篩選。
勾選數據面板中的“僅展示維度名”可以從默認的維值模式切換到維度模式，此時與儀表板、電子表格等模塊的數據面板一樣，選擇某一個維度則是將當前維度下的所有維值都選中。
可以通過雙擊或拖拽維度的方式生成表格。比如這里選擇運輸方式這個字段，是直接將運輸方式下的三個維值都選中了。
3. 數據篩選
在已經形成表格后，如果想要進一步的縮小數據查詢的范圍，也可以通過拖拽直接生成查詢控件。
即席分析的查詢控件無需進行復雜的條件配置。
比如，想要在已有表格基礎上篩選出產品包箱類型為“中型箱子”和“大型箱子”，那么只需要在數據面板中直接選擇“中型箱子”和“大型箱子”這兩個維值拖拽到控件區域即可。
若需要查看度量對應的篩選數據，直接將度量拖拽至控件區域內，再設置具體數值即可。
比如想要查看訂單數量>1000的數據，直接將“訂單數量”拖拽至控件區域內，再輸入對應數值。
4. 數據計算
在即席分析中，可以在已有表格中直接右鍵來進行功能操作。根據選中的內容不同可進行的操作也不同。
比如右鍵選中2個度量時，可以進行百分比、差異百分比和四則運算，計算公式按照選中的順序來顯示。
除了默認提供的幾種快捷計算，還可以通過自定義計算來寫表達式。
5. 交叉鑽取
下鑽&上卷
所有在數據集中配置了層級結構的維度字段，只要不是層級結構中的最后一層，都可以在即席分析中的表格進行下鑽的操作。通過下鑽去進行更細粒度的數據查詢。
比如下圖中的地理層級結構，可以從原來的“區域”下鑽到“省份”，從“省份”下鑽到“城市”；
右鍵子層級的維值，可以回到上一層。
展開
展開是針對當前選中的行維度所屬的維度整體來展開的，比如這里的是維度“區域”，選中“西北”這個維值后點擊展開，最后是增加“省份”的所有值。
即席分析還能支持展開不同層級的維值，比如下圖中表格原本展示的是“華中”、“華北”兩個區域+“江蘇”、“浙江”、“福建”、“江西”這四個省份的數據，展開時能自動根據所處的層級展開到下一層，已經到最后一層的可以自動合並不再繼續展開。
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