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攻克证券数据分析难题，Smartbi AIChat 打造行业新解法在证券行业，数据分析对业务决策起着关键作用。但身为行业内一员，我深知大家在数据分析工作中面临着诸多挑战。传统报表模式如同给数据分析戴上了 “紧箍咒”，预设的框架限制了我们的探索，想要深入挖掘数据背后的价值，犹如大海捞针。每次想从多个角度分析数据，都难以突破既定模式，无法获取深层次信息。不仅如此，报表开发流程复杂，对技术能力要求极高。非技术出身的业务人员，面对复杂的开发工具和流程，往往无从下手，难以自主调整报表。这导致数据获取严重滞后，市场瞬息万变，我们却因数据响应不及时，错失许多良机。许多 BI 系统缺乏对证券行业的深度理解，在解读用户需求时常常 “南辕北辙”。以财富管理业务为例，“高净值客户” 通常指资产超过 100 万的客户，若 BI 系统不能准确理解这一概念，分析结果就会出现偏差，给业务决策带来极大风险。证券行业的查询需求复杂，涉及多个数据源，2025-04-29 -
Smartbi AIChat对话结果直通透视分析，让数据验证更简单在企业日常数据分析中，“结果是否准确”“能否深入验证”是业务人员常遇到的问题。比如，当通过Smartbi AIChat得到销售额分析结果时，不少用户会疑惑：“这个数据是怎么计算的？”“和系统里的其他报表对得上吗？”为了解决这些“信任痛点”，Smartbi AIChat推出全新功能——对话结果支持一键跳转透视分析页面，让数据验证和深度分析更直接、更可靠。一、新功能：从“快速问数”到“自由分析”的无缝衔接 Smartbi AIChat此次升级，重点解决“结果展示”与“过程验证”的断层问题。用户在对话中提出问题（如“2024年Q3华东区销售额”）并获得答案后，只需点击结果页的“透视分析”按钮，即可直接跳转至Smartbi的透视分析界面。 在这里，你可以： 1、拖拽字段，自由组合分析维度：比如在大区数据基础上，叠加“产品线”“客户类型”等字段，查看2025-04-28 -
营销分析难题焦头烂额，Smartbi AIChat助我化解我从事市场营销工作多年，这几年，愈发感觉营销分析就像一场艰难的攻坚战。公司的数据分散在 CRM、ERP、电商平台，以及各个线下销售系统里，每次做分析，都得花费大量时间和精力收集、整合数据，即便如此，数据的准确性和完整性还是难以保证。更糟糕的是，营销和销售数据仿佛两条平行线，我们投放了大量广告，却不清楚到底带来了多少实际订单，无法有效评估营销效果。而且，市场环境瞬息万变，仅靠分析历史数据，根本无法预测未来趋势。每次制定营销策略时，竞品信息又总是滞后，导致我们的决策总是慢人一步，在市场竞争中逐渐陷入被动。就在我为这些问题焦头烂额时，Smartbi AIChat——基于AI Agent的新一代智能BI平台出现了。Smartbi AIChat拥有精湛的语言理解和转化能力，通晓各行各业、洞察亿万数据。它不仅能够精准、快速、灵活、安全地智能查询，还能深入揭示数据2025-04-28 -
破解营销分析难题，Smartbi AIChat 来助力在数字化营销时代，各行业在营销分析的道路上，正面临着诸多棘手难题。营销数据分散在 CRM、ERP、SCM、电商平台以及线下销售系统等多个平台，导致数据整合与分析极为困难，如同盲人摸象，难以获取全面、准确的信息。同时，营销和销售数据脱节，市场团队耗费大量精力投放广告，却无法追踪线索是否转化为有效订单或长期客户，营销效果难以评估。此外，单纯基于历史数据的营销分析，难以预测市场趋势，让企业在竞争中处于被动地位，再加上竞品分析依赖人工调研，信息滞后，制定精准营销策略更是难上加难。 庆幸的是，Smartbi AIChat 为这些难题提供了全方位的解决方案。Smartbi AIChat不是传统 BI 的替代，而是智能 BI 的进阶形态，它通过自然语言交互和AI智能分析，让数据分析更简单、更智能、更普及。 Smartbi 的数据模型能够无缝对接2025-04-27 -
被销售数据分析逼疯？Smartbi AIChat 来 “救场”身为一名负责销售数据分析的打工人，每个月整理各省份销售业绩数据时，我都感觉费劲巴拉。先是手动收集散落各处的数据，再进行排序、计算平均值，最后还要制作图表。一整套流程下来，不仅耗费大量时间和精力，结果还常常不尽人意，难以直观判断哪些地区表现突出，哪些需要优化。然而，自从发现了 Smartbi AIChat，这一切都变得不一样了。我们只需要自然语言输入要求，Smartbi AIChat 能自动生成各省销售额柱状图，并按销售额降序排列，还会贴心地添加平均线。以往要花费大半天时间完成的工作，现在只需短短几分钟就能搞定。看着清晰明了的图表，各地区销售表现一目了然，业绩差异清晰可见。 在实际工作中，这些直观的图表帮了我大忙。通过快速识别各地区销售表现的差异，我能轻松发现高低业绩区域，为公司的资源分配提供有力依据。将省份销售额与全国平均值进行对比，也让我2025-04-27 -
Smartbi 树状表，让分析一目了然树状表是一种以树形结构来展示数据的表格形式，它通过分层和缩进等方式来呈现数据之间的层级关系，就像一棵树从树干到树枝再到树叶的结构一样。树状表能够清晰呈现数据的层级关系，便于用户直观理解数据结构。它有助于快速识别异常、进行深入分析，并支持多维度数据探索，提升决策效率和数据洞察能力。树状表作为一种高效的数据可视化工具，在多个领域都有广泛应用。例如一家大型企业，通过树状表展示从高层领导到基层员工的架构，让各方一目了然。再比如先展开电子产品大类，再进入手机子类，然后选择不同品牌和型号，方便快捷地找到目标商品的销售情况。Smartbi 最近发布的新版本上就支持树状表组件，通过简单的操作即可帮助用户创建树状表并进行探索分析。下面我们根据示例数据创建树状表，从区域、省份、城市3个地区级别，层层深入查看不同年份的产品销售数据。1、打开Smartbi在仪表盘中添加一个2025-04-27 -
业内主流BI平台的功能对比与优势分析商业智能（BI）平台作为企业数据分析与决策支持的重要工具，正逐渐成为企业运营的“标配”。面对众多主流BI平台，企业该如何甄别和选择？本文将对比业内主流BI平台的核心功能、适用场景和技术优势，助力企业选出最适合自身的数据分析平台。主流BI平台概览：市场上的主力选手当前市场上有众多知名BI平台，具备强大的数据分析和可视化能力，常见的包括：Tableau：以交互式可视化见长，适合对图表展示要求高的企业；Power BI：与微软生态深度融合，性价比高，适合中小企业；Qlik Sense：强调联想式分析，适合对数据探索有高需求的企业；Smartbi 一站式ABI平台：融合分析型BI（A-BI）、自助式BI（B-BI）和智能BI（I-BI），适配多行业、多角色的数据分析需求。功能对比：核心能力的差异体现在哪？功能模块TableauPower BIQlik Sen2025-04-22 -
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