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Smartbi 自助 ETL：数据抽取到动态表的高效解决方案在当今数据驱动的时代，企业对数据的精细化管理和高效利用提出了更高要求。Smartbi 自助 ETL 作为一款强大的数据处理工具，为您提供了将数据抽取到动态表的完美解决方案，助力企业实现数据价值最大化。一、应用场景：数据按天精细存储在实际业务中，常常需要将数据按天存储，每天的数据存放在当天日期后缀表中。这样的存储方式便于数据的管理、查询与分析，能更精准地满足业务对数据时效性和精细化的需求。无论是财务数据的每日核算，还是销售数据的实时跟踪，Smartbi 自助 ETL 都能轻松应对。二、强大实现思路，保障数据流转高效1. 定义公共参数获取当前日期：通过简单设置，在系统中定义公共参数，精准获取当前日期，为后续的数据处理提供关键时间标识。2. ETL 参数引用公共参数：在 ETL 流程中，巧妙引用公共参数，实现数据处理与时间的紧密关联，确2025-04-28 -
【Smartbi AIChat移动端升级】小程序+企业微信双端支持，数据查询随时随地！在数字化办公场景中，数据需求的突发性与移动性日益显著——出差途中需要查看销售数据、会议间隙急需验证业务指标、通勤路上想快速定位经营问题……传统PC端数据分析工具难以满足“即时响应”的需求。为此，Smartbi AIChat重磅推出移动端焕新升级：全面支持微信小程序与企业微信，让数据查询突破设备限制，真正实现“人在哪里，分析就在哪里”。一、移动端升级亮点：轻量化、多入口、全场景覆盖 Smartbi AIChat移动端此次升级，聚焦“便捷性”与“兼容性”。首先，Smartbi AIChat移动端双端集成微信小程序与企业微信，无需下载即点即用——微信内搜索直达满足临时查询与数据分享，企业微信深度适配办公生态支持团队协作分析；更支持自然语言提问，碎片化场景下也能随时通过语言指令触发数据分析，让灵感与数据洞察无缝衔接。无论是出差途中，会议期间，还是日常通勤，S2025-04-28 -
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 -
即问即答生成双Y联合图，Smartbi AIChat 高效对比销售数据！做销售运营的小伙伴们，是不是每次分析销售趋势时都头大？销售额以金额为单位，销售量以件数为单位，想在同一个图表中直观展示它们的变化，简直比登天还难。传统的分析方法，不仅要手动调整坐标轴，还要花费大量时间计算同比环比，一不留神就会出错。忙乎大半天，也未必能快速发现销售趋势。 不过别担心，Smartbi AIChat 就像一位贴心且专业的数据分析助手，轻松帮我们解决了这个难题。它能通过自然语言，自动生成图表，比如，如果输入“去年每个月的销售额和销售留，用双Y联合图”，就会自动生成双 Y 轴联合图，同时展示销售额和销售量的变化趋势。两个数据系列在同一图表中清晰呈现，两者之间的关系一目了然，完全不用再为数据单位不同而烦恼。 在实际业务场景中，这个功能带来的价值超乎想象。借助双 Y 轴联合图，我们能直观地查看全年销售额和销量的波动情况，快速识2025-04-28 -
导出数据安全 “狂飙” 升级，打造坚不可摧的防护盾在数字化转型加速推进的当下，部分系统因承载着关乎企业发展命脉与核心竞争力的关键数据，其安全级别被设定到极高。默认状态下，为了抵御外部网络攻击与内部数据滥用风险，所有数据都被严格限制导出。仅在特定用户，如涉及核心业务流程或战略决策的关键岗位人员，因必要的业务需求，对特定数据有导出需求时，才可执行导出操作。此外，为进一步夯实数据安全防线，所有导出的数据文件都会自动加密，确保数据流转安全。Smartbi近期推出系统级统一控制初始时不允许导出，以及特性情况导出时文件加密功能，为企业的数据安全保驾护航。要想实现上述场景，只需执行以下操作即可达到效果： 1、设置初始不允许导出。在 运维设置 > 系统选项 > 安全设置 中，对 强制启用导出规则控制数据导出 设置为 是 ，如下图所示： 设置为&2025-04-28 -
从 “数据混乱” 到 “图表高级”：只需一句话，决策力瞬间 UP UP！Smartbi AIChat颠覆传统数据分析方式——只需输入一句话，AI即可自动生成雷达图、双Y图、瀑布图等专业图表，无需公式计算、不用手动拖拽，分析效率瞬间提升10倍！AI精准计算确保数据零误差，直观图表让销售趋势、业绩对比、市场洞察一目了然。告别低效工作流，点击立即体验Smartbi AIChat，让数据分析从此化繁为简，决策快人一步！比如Smartbi AIChat一句话即可帮助企业生成雷达图，以下面场景为例：企业分析多省份年度销量时，传统柱状图、折线图在面对 “多省份 + 多年份” 数据时力不从心：超 20 个省份的 5 年数据挤在单张图表中，坐标轴标签重叠难辨，手动切换多图对比耗时费力，还可能因数据整合失误导致决策偏差。而通过Smartbi AIChat，一句话即可生成雷达图，将每个省份多年的销量表现可视化，一张图直观展示各地区2025-04-28 -
导出审批功能：筑牢数据安全防线，优化数据使用流程在企业日常运营中，数据的管理与使用至关重要。对于部分业务数据，考虑到数据的安全性、合规性以及合理使用原则，用户若有特定数据的导出需求，便可以通过提交审批流程申请导出某些数据。Smartbi最新版本的导出功能提供导出审批功能，帮助用户快速简单的实现上述场景。 比如小王在导出 订单数据 时，如果导出的数据超过 50行，则需要提交审批申请。Smartbi通过导出规则设置，即可可视化完成上述场景。1、设置应用范围。根据需要选择适应导出审核的用户。2、导出动作选择申请导出，这时候会有两个申请条件选择。申请条件至少需选一个，可多选，申请条件1：所有满足生效对象和应用范围的情况，都需要提交审批申请。申请条件2：当导出的行数未知，或超过一定数据量的数据时，需要提交审批申请。3、选择申请流程。系统会默认内置一个数据导出的审批流程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 -
数据可视化工具对比评测：功能、易用性在数字化浪潮中，企业对数据可视化工具的需求愈发迫切。一款好用的数据可视化工具，不仅能让数据“看得见”，更能帮助企业看得懂、看得快、看得准。本文将围绕两个关键维度——功能性与易用性，评测当前主流数据可视化工具的表现，并结合不同业务场景进行推荐，重点介绍思迈特软件的核心优势。 一、功能维度对比：谁能满足企业级数据需求？工具名称数据连接能力可视化图表支持多源建模能力高级分析能力权限与安全管理思迈特软件✅ 支持50+数据源，涵盖数据库、API、Excel等✅ 全类型图表+地图+关系图+大屏✅ 跨库建模，指标统一管理✅ 多维分析、计算字段、数据建模✅ 组织架构权限、行列级控制Power BI✅ 微软生态支持佳✅ 常用图表类型丰富⚠️ 需借助Power Query✅ 支持DAX公式与模型分析✅ 可集成Active DirectoryTableau✅ 主2025-04-27 -
数据可视化地图制作流程在数据可视化的众多表现形式中，数据可视化地图因其直观、生动、具备空间洞察能力，正越来越多地被企业应用于区域销售分析、门店分布监控、物流路径展示、城市运营管理等场景。本文将详细介绍数据可视化地图制作的标准流程，并结合思迈特软件的可视化地图能力，为你呈现从“数据”到“地图”的完整路径。一、数据可视化地图制作的整体流程想要制作一张结构清晰、表达有力的数据可视化地图，大致可分为以下五个步骤：步骤一：明确应用场景与业务目标地图类型选择与可视化方式，需根据业务目标而定：区域销售地图：展示各地销售额分布，适合用“分级着色地图”或“热力图”；门店分布图：定位展示门店信息，可使用“点状地图”+气泡叠加；物流路径图：展示路径及流向，用“流向线图”或“轨迹图”；应急响应地图：需要实时动态与分级告警，适合“多图层地图+数据监控”组合。✅ 小贴士：明确业务问题，是制作高质量地2025-04-24
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