このチュートリアルでは、Quick BI の使用を開始する方法を説明します。Quick BI Standard を使用して、外部データソースに接続し、データを分析し、レポートを作成します。
概要
Quick BI は、クラウドユーザーおよび企業向けのセルフサービスのビジネスインテリジェンス (BI) プラットフォームです。シンプルなビジュアルツールと柔軟な多次元分析を提供し、ビジネス上の意思決定をサポートする詳細なデータインサイトを得ることができます。
このチュートリアルでは、実際のデータ分析ケースを使用して、プロダクトを迅速に学習できるようにします。また、DingTalk ビジネスデータ分析にスマートレポートを使用する価値も示します。
あなたは大手 E コマース企業のデータアナリストであるとします。あなたの上司は、2019 年 8 月の月次運用分析データを受け取ったばかりで、会社の業績が低迷していることに気づきました。8 月の売上総利益は前月と比較して大幅に減少し、第 3 四半期の売上総利益目標が危うくなっています。
したがって、注文情報やトラフィックチャンネル情報などのデータを使用して、8 月の売上総利益の減少理由を分析する必要があります。その後、調査結果をチームと共有し、関連する事業部門が意思決定を行い、会社の全体的な売上総利益を増やすための措置を講じるのを支援する必要があります。
手順
Quick BI で外部データソースに接続し、データを分析し、レポートを作成するには、次のステップが含まれます。
データソースに接続して、Quick BI の使用を練習します。
データソースに接続した後、異なるテーブルのデータを結合して、分析用のデータモデルを作成できます。
ダッシュボードを作成し、チャートを追加してデータを可視化します。その後、フィルターの相互作用を使用してビジュアル分析を実行できます。
分析が完了したら、ダッシュボードを BI ポータルに追加して、レコード用にエクスポートできます。後で新しいデータの異常が現れた場合は、ダッシュボードを共有して共同編集できます。
レポート例
準備
Alibaba Cloud アカウントを作成し、アカウント情報を入力します。
登録および確認済みの Alibaba Cloud アカウントが必要です。
Quick BI をアクティブにします。
Quick BI を購入したか、無料トライアルをリクエストしている必要があります。詳細については、「Quick BI の購入、スペックアップ、更新、または支払い遅延の処理」をご参照ください。
(オプション) データソースを準備します。
ターゲットリージョンにデータソースを作成します。詳細については、「データベースデータソースの作成」または「ファイルデータソースの作成」をご参照ください。
ファイルデータソースを使用する場合は、ローカルファイルを Quick BI にアップロードします。サンプルローカルファイルについては、「Channel Information Dimension Table.xlsx」および「Order Information Detail Table.xlsx」をご参照ください。
ワークスペース内の作業の操作権限を設定します。
ターゲットワークスペースでは、組織管理者は [機能権限] を [作品は公開可能] および [作品は承認可能] に設定する必要があります。詳細については、「ワークスペースの作成と管理」をご参照ください。
手順 1：データソースへの接続
Quick BI でデータを分析し、レポートを作成する前に、データソースに接続する必要があります。
Quick BI コンソール にログオンします。
Quick BI コンソールで、次の図の手順に従ってデータソースに接続します。
次の図の手順に従ってデータソースを追加します。
データソースを作成するためのページに移動します。詳細については、「データソースの作成」をご参照ください。
[Alibaba Cloud データベース] タブで、[RDS for MySQL] を選択します。
[接続の構成] ダイアログボックスで、以下のパラメーターを設定します。
パラメーター
説明
例
表示名
データソースの表示名。
名前には、中国語の文字、英字、数字、アンダースコア (_)、ハイフン (-) を含めることができます。
デモデータソース
データベースアドレス
MySQL データベースのパブリックエンドポイント。
rm-uf***********.mysql.rds.aliyuncs.com
ポート
MySQL データベースのパブリックエンドポイントに対応するポート番号。
3306
データベース
MySQL データベースのカスタム名。
quickbi_***
ユーザー名
MySQL データベースへのログインに使用するユーザー名。
quickbi_***
パスワード
MySQL データベースへのログインに使用するパスワード。
quickbi_***
データベースバージョン
データベースのバージョンを選択します:
5.7 を選択します。このバージョンは MySQL 5.7 以前と互換性があります。
8.0 を選択します。このバージョンは MySQL 8.0 と互換性があります。
5.7
VPC データソース
Alibaba Cloud Virtual Private Cloud (VPC) を使用してデータベースに接続する場合は、[VPC データソース] を選択し、パラメーターを設定します。
該当なし
[接続テスト] をクリックして、データソースへの接続を確認します。
テストが成功したら、[OK] をクリックしてデータソースを追加します。
[デモデータソース] がデータソースリストに表示され、接続が成功したことを示します。
手順 2：データモデリング
データソースに接続した後、異なるテーブルのデータを結合して、分析用のデータモデルを作成できます。
[データソース] ページで、次の図に示すように、ターゲットデータテーブルを選択してデータセットを作成します。
データセット編集ページで、次の図の手順に従ってデータテーブルを結合します。
データセットをプレビューして保存します。
売上総利益と売上総利益率のフィールドをメジャーに追加します。
次の図の手順に従って、売上総利益と売上総利益率のフィールドを追加します。
パラメーター
説明
例
[元のフィールド名]
名前には、中国語と英語の文字、数字、アンダースコア (_)、スラッシュ (/)、バックスラッシュ (\)、縦棒 (|)、丸括弧 (())、角括弧 ([]) を含めることができます。名前の長さは最大 50 文字です。
売上総利益フィールドの式は
SUM([Sales])-SUM([Cost])です売上総利益率フィールドの式は
(SUM([Sales]-[Cost]))/SUM([Sales])です
式
左角括弧 (
[) を入力すると、挿入できるディメンションとメジャーのフィールドのリストが表示されます。[データ型]
サポートされているデータ型は、[ディメンション] と [メジャー] です。
メジャー
[フィールド型]
サポートされているフィールド型は、[テキスト] と [数値] です。
数値
[フォーマット式]
次のデータ形式がサポートされています。
自動 (デフォルトのデータ形式を保持)
整数、小数点以下 1 桁、または小数点以下 2 桁
パーセンテージ、小数点以下 1 桁のパーセンテージ、または小数点以下 2 桁のパーセンテージ
カスタムまたは手動入力
自動
フィールドの説明
フィールドの説明を入力します。
粗利益 = 売上 - 原価
フィールドを追加した後、[保存] をクリックします。
ステップ 3: ビジュアル分析
ダッシュボードを作成し、チャートを追加してデータを可視化します。その後、フィルターの相互作用を使用してビジュアル分析を実行できます。
データセット編集ページで、上部のナビゲーションバーにある [ダッシュボードの作成] をクリックします。
メトリックトレンドチャートを作成して、月次のコアセールス、売上総利益、売上総利益率を分析します。
3 つの主要メトリック (売上、売上総利益、売上総利益率) の月ごとの傾向を最適に可視化するには、[メトリックトレンド] チャートを使用できます。
次の図の手順に従ってメトリックトレンドチャートを作成します。
[データ] タブで、[詳細設定] セクションに移動し、[セカンダリメトリック] を有効にして、チャートのスタイルを設定します。
次の表には、構成する必要があるパラメーターのみがリストされています。他のパラメーターについては、デフォルト値を使用できます。
パラメーター
説明
例
比較メトリック
比較に使用するメトリックを選択します。
売上
[セカンダリメトリックコンテンツ]
条件付き書式設定で、セカンダリメトリックの内容と[クイックスタイル]を設定できます。
前月比
他の比較メトリックに構成を同期
現在のメトリックの構成を他のメトリックに同期できます。
売上総利益と売上総利益率
バブルチャートを作成して、チャネルカテゴリ別に売上と粗利益データを分析します。
[バブルチャート] は、さまざまなチャンネルカテゴリの売上、売上総利益率、売上総利益を表示するのに最適です。
次の図の手順に従ってバブルチャートを作成します。
次の図の手順に従ってフィルターを設定し、2019 年 8 月のデータを表示します。
[フィルターの設定] ダイアログボックスで、次の表に日付 (月) フィールドのパラメーター設定例を示します。
パラメーター
説明
例
[フィルター方法]
[単月] と [月範囲] をサポートします。
単月
[フィルター条件]
[相対時間] と [正確な時間] をサポートします。
正確な時間
[日付]
カスタム日付をサポートします。
2019-08
[スタイル] タブで、チャートのスタイルを構成できます。
次の表には、構成する必要があるパラメーターのみがリストされています。他のパラメーターについては、デフォルト値を使用できます。
構成項目
パラメーター
例
[タイトルとカード]
タイトルを表示
[タイトルを表示] を選択
[タイトル]
チャネルカテゴリ売上と粗利益象限チャート
凡例
位置
右 (
)チャートエリア
[象限]
[象限を有効にする] を選択します
象限名
名前を次のように構成します:
右上象限: 高売上総利益率、高売上
左上象限: 低売上総利益率、高売上
左下象限: 低売上総利益率、低売上
右下象限: 高売上総利益率、低売上
バブルチャートを作成して、チャンネル詳細別の売上と売上総利益データを分析します。
[バブルチャート] を使用して、各チャンネルの詳細な売上、売上総利益、売上総利益率データを最適に表示できます。
次の図の手順に従ってバブルチャートを作成します。
手順の繰り返しを避けるため、この例では前のステップで作成したバブルチャートをコピーし、チャンネルカテゴリフィールドをチャンネル名フィールドに置き換えます。
[スタイル] タブで、チャートのスタイルを構成できます。
次の表には、構成する必要があるパラメーターのみがリストされています。他のパラメーターについては、デフォルト値を使用できます。
構成項目
パラメーター
例
[タイトルとカード]
タイトルを表示
[タイトルを表示] を選択
タイトル
チャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャート
フィルターの相互作用を使用して、2019 年 8 月のチャンネル詳細の売上総利益率データを分析します。
2019 年 8 月の各チャンネルの売上と売上総利益率の詳細をより良く分析するために、メトリックトレンドチャートからチャンネルカテゴリ別売上 & 売上総利益象限チャートとチャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャートの両方へのフィルターの相互作用を構成します。これにより、2019 年 8 月の各チャンネルカテゴリの売上と売上総利益率データを表示できます。
次の図の手順に従って、チャートフィルターの相互作用を構成します。
[チャートフィルターの相互作用] ダイアログボックスで、次の図に示すようにチャートをリンクします。
フィルターの相互作用が構成された後、メトリックトレンドチャートで 2019 年 8 月のデータポイントをクリックします。チャンネルカテゴリ別売上 & 売上総利益象限チャートとチャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャートのデータは、2019 年 8 月のデータのみを表示するようにフィルターされます。
チャンネルカテゴリ別売上 & 売上総利益象限チャートで 2019 年 8 月の各チャンネルカテゴリの売上と売上総利益率データを分析すると、無料チャンネルが高売上、低売上総利益率の象限にあることがわかります。これは異常な範囲です。次のステップでは、どのチャンネル詳細がこの異常を引き起こしたかを分析します。
2019 年 8 月の無料チャンネルカテゴリ下の各チャンネル名の売上と売上総利益率データを分析します。
チャンネルカテゴリ別売上 & 売上総利益象限チャートからチャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャートへのフィルターの相互作用を構成します。これにより、2019 年 8 月の無料チャンネルカテゴリ下の各チャンネル名の売上と売上総利益率データを分析できます。
次の図の手順に従って、チャートフィルターの相互作用を構成します。
[チャートフィルターの相互作用] ダイアログボックスで、次の図に示すようにチャートをリンクします。
フィルターの相互作用が構成された後、チャンネルカテゴリ別売上 & 売上総利益象限チャートで無料チャンネルのデータポイントをクリックします。チャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャートのデータは、2019 年 8 月の無料チャンネルのデータのみを表示するようにフィルターされます。
チャンネル詳細別売上 & 売上総利益象限チャートで 2019 年 8 月の各チャンネル名の売上と売上総利益率データを分析すると、Taobao クーポンパッケージが高売上、低売上総利益率の象限にあることがわかります。これは異常な範囲であり、売上総利益の異常な低下の根本原因です。
結論: 調査の結果、2019 年 8 月に一部の従業員が多くの内部クーポンを不正使用していたことが明らかになりました。彼らは [無料チャンネル - Taobao クーポンパッケージ] を使用して利益を得るために不正な購入を行いました。この活動により、会社の全体的な売上総利益が異常に減少しました。関連データは監査部門に提出されました。翌月、会社の運営は正常に戻り、売上や売上総利益などの業績メトリックは新たな高水準に達しました。
ステップ 4: 公開と共有
分析が完了したら、ダッシュボードを BI ポータルに追加して、レコード用にエクスポートできます。時間の経過とともに他のデータの異常が現れた場合は、ダッシュボードを他のユーザーと共有して共同編集できます。
次の図の手順に従ってダッシュボードを公開します。
説明[ダッシュボードの公開] ダイアログボックスは、ダッシュボードを初めて公開するときにのみ表示されます。
パラメーター
説明
例
名前
ダッシュボードの名前。
小売 E コマース企業の売上総利益の異常な減少に関する診断分析レポート
場所
ダッシュボードが保存される場所。
ルートディレクトリ
後続の編集で自動保存を有効にする
このオプションを選択すると、後続の編集中にダッシュボードが自動的に保存されます。
このオプションを選択します。
BI ポータルを構築します。
データプロダクトとも呼ばれる BI ポータルを使用すると、ダッシュボードをナビゲーションメニュー付きの複雑な構造に整理でき、これはテーマ別分析によく使用されます。作成したダッシュボードを BI ポータルに統合し、レコード用にエクスポートできます。
次の図の手順に従って BI ポータルを作成します。
次の図の手順に従って、ポータルメニューを追加および構成します。
[コンテンツ設定] セクションで、次の表に必須パラメーターを示します。他のすべてのパラメーターについては、デフォルト値を使用できます。
パラメーター
例
メニュー表示名
小売 E コマース企業の売上総利益の異常な減少に関する診断分析レポート
コンテンツ設定
[ダッシュボード] を選択します。ダッシュボード検索ページで、[小売 E コマース企業の売上総利益の異常な減少に関する診断分析レポート] を見つけます。
次の図の手順に従って BI ポータルを保存します。
この例では、BI ポータルの名前は [小売 E コマース企業の売上総利益の異常な減少に関する診断分析レポート] です。
次の図の手順に従って BI ポータルをエクスポートします。
パラメーター
例
エクスポート名
小売 E コマース企業の売上総利益の異常な減少に関する診断分析レポート
ファイル形式
[イメージ] を選択します
エクスポートチャネル
[ローカル] を選択します
ダッシュボードを共有します。
説明ダッシュボードを公開または共有する前に、ワークスペース内の作業が公開可能であり、承認可能であることを確認してください。詳細については、「ワークスペースの作成と管理」をご参照ください。
次の図の手順に従って、ダッシュボードを公開または共有します。
[公開共有] リンクは、Alibaba Cloud アカウントにログインしなくても誰でもアクセスできます。
[プライベート共有] 用に生成されたリンクにアクセスできるのは、承認されたユーザーのみです。
次の図の手順に従って、ダッシュボードの共同編集を構成します。
詳細については、「データ作業に対する権限の付与」をご参照ください。