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语义解析用例

  • 文档创建者:Catqiu
  • 历史版本:11
  • 最近更新:Catqiu 于 2024-04-02
  • 1. 概述

    本文主要讲述问答BI在针对用户的提问时解析出的语义成分,有助于用户对问法的理解并进行有效地提问。

    1.1 基本概念

    1)数据维度:指将数据进行划分的属性或者特征。在数据分析中,通常会将数据按照不同的维度进行归类,例如时间、地点、类别等。

    2)数据指标:将某些事情量化形成的数值。例如销售额、成本额等。

    3)数值计算:将指标值进行复杂计算。例如:同比、环比等。

    3)条件过滤:将维度或数值根据某些具体的条件进行筛选。

    1.2 使用说明

    1)数据维度+数据指标

    2)数据维度+数值计算

    3)数据维度+数据指标+数值计算

    • 单个数据指标的计算:支持求和、最大值、最小值、平均值、方差、标准差、标准差、环比、同比、占比

    • 数据指标之间的计算:支持加、减、乘、除

    注:当问法为有多少,多少个,总数,数量,去重计数时,计算逻辑为去除重复的数据并求和。

           当问法为记录数或总行数时,计算逻辑为不去除重复的数据求和。

    4)数据维度+数据指标+条件过滤

    • 数据指标的过滤条件:大于、小于、大于等于、小于等于、前X、后X

    • 数据维度的过滤条件:为空、不为空、开头是、开头不是、结尾是、结尾不是、包含、不包含

    5)数据维度+数据指标+数值计算+条件过滤

    6)以上5种方式+指定的可视化方式

    注:若不加指定的可视化方式,会根据问题自动匹配可视化组件。

    • 柱状图: 柱形图、柱型图、柱状图、条形图、条型图、条状图、柱图

    • 散点图: 散点、散点图

    • 箱形图: 箱形图、箱线图、箱型图、盒图

    • 折线图: 折线图、线型图、线形图、线状图、线性图、走势、趋势、走向、动向

    • 面积图: 面积图、分区图

    • 饼图: 饼图、饼状图

    • 环形图: 环形图、环型图、环状图

    • 指标卡: 指标卡

    • 表格: 表格、二维表、交叉表、报告表、分析表、比较表、对比表、比较表、时序表、汇总表、分布表、关系表、统计表、数据矩阵、分组表

    7)支持多轮问答

    2. 数据维度

    2.1 时间维度

    时间作为数据分析的重要维度,此处对时间维度进行说明

    2.1.1 当前日期

    1)当前日期:

    维度
    当前日期示例
    今年今年的销售额趋势
    季度本季度本季度的销售额
    本月本月的销售额
    当天今天的销售额
    本周、本周三、周末本周的销售额

    2)当期日期的过去

    维度
    当前日期的过去
    示例
    去年、去年上半年去年的销售额
    季度第一季度、上个季度、近半个季度近半年的销售额
    上个月末、上个月初、之前三个月之前三个月的萧瑟
    前天、之前三天前三天的销售额
    前三周、上周三、上周末上周末的销售额

    3)当前日期的未来

    维度
    当前日期的未来示例
    明年、明年上半年预测明年的销售额
    季度下个季度预测下个季度的销售额
    下个月、未来两周预测未来两周的销售额
    明天、未来两天明天的销售额
    下周三、未来两周未来两周的销售额

    2.1.2 指定日期

    1)指定日期

    维度
    指定日期示例
    23年、2023年、23年上半年

    23年的销售

    截至23年年底的销售额

    年季度23年1季度
    23年1季度的销售额
    年月23年10月、23/10月、2023-102024年3月的销售额
    年月日23年10-20日23年10/20日、23年10月20日2024年3月1日的销售额
    2)指定日期范围
    维度
    指定日期范围示例
    23年到24年、2023-2024年23年至24年的销售额
    年季度23年1季度到3季度、23年Q1-Q3的销售额23年Q1-Q3的销售额
    年月2024年3月 到 2024年4月、2023/10-2023/1223年3月到4月的销售额
    年月日2024年3月1日 到 2024年3月10日23年3月1日到23年3月10日的销售额
    3)指定日期的过去
    维度指定日期的过去示例
    2024年之前

    2024年之前的销售

    年季度23年1季度之前、23年Q3之前23年Q3之前的销售
    年月2024年3月之前24年3月之前的销售额
    年月日2024年3月26日之前24年3月3日之前的销售额

    2.2 其他维度

    数据表中除数据指标、时间维度外的维度。

    示例:有哪些商品类别、一共有多少个门店等。

    3. 数据指标

    数据表中字段类型为数值的字段。

    示例:销售额、成本额、数量等。

    4. 数值计算

    4.1 单个数据指标的计算

    数值计算示例

    求和


    年所有门店的销售额总和

    当问法为记录数或总行数时,计算逻辑为不去除重复的数据求和

    当问法为有多少,多少个,总数,数量,去重计数时,计算逻辑为去除重复的数据并求和

    最大值年所有门店的销售额最高的店铺
    最小值年所有门店的销售额最低的店铺
    平均值年所有门店的销售额的平均值
    日均门店日均销售额
    方差计算指定范围内数值的方差
    标准差

    今年所有门店的销售额标准差是多

    今年所有城市的销售额波动变化

    环比每个门店销售额同比去年增长了多少
    同比每个门店销售额同比增长了多少
    占比去年所有城市中销售额占比最高的是哪个
    排名销售额排名前三的门店

    4.2 数据指标之间的计算

    数值计算
    示例
    23年冰箱的销售数量+洗衣机的销售数量
    23年销售额-成本额
    冰箱的销售数量*单价
    冰箱的销售总额/数量

    5. 条件过滤

    分类
    详细说明示例
    数值条件过滤大于、小于、大于等于、小于等于、前X、后X今年所有城市中销售额大于100万的门店
    字符串条件过滤为空、不为空、开头是、开头不是、结尾是、结尾不是、包含、不包含

    退货渠道为"空"的产品有哪

    注:建议添加引号,识别会更准确

    6. 多轮问答

    类型示例
    时间切换

    今年的销售额 → 去年的呢 → 去年3月的

    递进排序

    今年所有门店的销售额 → 降序排列

    递进计算

    今年所有门店的销售额 → 环比多少

    替换维度

    今年所有门店编码的销售额 → 门店名称呢

    替换枚举值

    今年上海市的门店销售额是多少 → 苏州市是多少

    递进查询

    今年销售额最大的门店是哪个 → 这个门店的成本额是多少

    可视化转换

    今年所有门店的销售额 → 用表格展示




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