BI 数据分析：原始数据术语解析

在 BI（商业智能） 数据分析中，原始数据是企业分析决策的基础。原始数据通常指未经加工、整理或转换的初始数据，它可能来自数据库、Excel 文件、传感器、API 接口、日志记录等多个来源。对原始数据的理解和处理能力，直接影响数据分析的准确性和可用性。

本文将解析 BI 数据分析中常见的原始数据术语，并重点介绍 Smartbi 如何帮助企业优化原始数据管理，实现高效的数据分析和可视化。

1.1 数据源（Data Source）

● 指 BI 工具用来获取数据的来源，包括 数据库、文件（Excel、CSV）、API 接口、IoT 设备、日志文件等。

● Smartbi 支持多种数据源对接，可无缝集成 ERP、CRM、财务系统，避免数据孤岛问题。

1.2 结构化数据（Structured Data）

● 存储在数据库中的规则化数据，具有清晰的行和列，如 销售数据、库存数据。

● 例如，数据库中的一条销售记录可能包括：订单编号、客户姓名、购买日期、金额 等。

● Smartbi 可直接对接 SQL 数据库，实现实时查询和分析。

1.3 非结构化数据（Unstructured Data）

● 没有固定格式的数据，如 社交媒体帖子、客户反馈、视频、语音、邮件内容等。

● 这些数据通常需要 AI 和 NLP（自然语言处理）技术 进行结构化处理。

● Smartbi 具备 AI 语义分析能力，可对文本类数据进行归类和情感分析。

1.4 半结构化数据（Semi-structured Data）

● 介于结构化与非结构化之间，如 JSON、XML、日志数据，有一定的数据格式，但不如数据库表严格。

● 例如，企业的 API 数据可能采用 JSON 格式，如：

● Smartbi 可解析 JSON、XML 数据，并转换为结构化表格进行分析。

1.5 数据清洗（Data Cleaning）

● 对原始数据进行去重、补全、修正，以提高数据质量。

● 例如，处理 缺失值（N/A）、格式不一致（YYYY/MM/DD vs. DD-MM-YYYY）、重复数据 等问题。

● Smartbi 提供智能数据清洗功能，可自动识别异常数据，提高数据准确性。

1.6 数据转换（Data Transformation）

● 对原始数据进行标准化、合并、拆分等处理，以满足 BI 分析需求。

● 例如，日期转换（将 "20240316" 转换为 "2024-03-16"）、货币单位统一（USD → CNY）。

● Smartbi 支持自定义数据转换规则，并可批量处理大规模数据。

1.7 数据建模（Data Modeling）

● 对原始数据进行组织和结构化，以便进行分析。

● 例如，创建 销售分析模型（客户-产品-时间-地区），用于观察不同市场的销售趋势。

● Smartbi 提供拖拽式数据建模，支持用户自定义数据关系，提高分析灵活性。

2.1 一站式数据管理，轻松整合多源数据

● 支持 30+ 种数据源连接，包括数据库（MySQL、SQL Server、Oracle）、API 数据、Excel、CSV 等。

● 提供数据清洗、转换、建模工具，让用户在 BI 平台内完成完整的数据处理流程。

2.2 AI 智能数据处理，提高数据分析效率

● 智能归因分析：自动识别数据变化的核心原因，如销量下降的主要影响因素。

● 智能时间计算：轻松计算同比、环比增长，自动解析时间字段，提高时间序列分析的准确性。

● 对话式分析+绘图：用户可输入“近 6 个月订单数据趋势”，系统自动生成数据可视化图表。

2.3 高效的数据可视化，提升数据洞察力

● 提供多种可视化方式，如柱状图、折线图、热力图、仪表盘，让数据分析更直观。

● 支持钻取分析，用户可以从整体趋势深入到单个数据点，精准分析业务问题。

在 BI 数据分析中，原始数据的管理是整个数据分析流程的关键环节。了解原始数据的各种术语，有助于更高效地进行数据清洗、转换、建模和可视化。

Smartbi 作为国内领先的 BI 数据分析平台，提供强大的数据管理能力，支持多源数据整合、AI 智能分析、自动化数据清洗、可视化分析等功能，帮助企业高效利用原始数据，实现精准决策。

如果你的企业正在寻找 智能、高效、易用的 BI 数据分析工具，Smartbi 是你的最佳选择！