FineBI痛点分析总结-1010-Jayson

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痛点及解决方案

痛点及解决方案
2.服务效率低下:现有服务体系中,流程繁琐、响应速度慢,用户在办理业务时耗时过长。
3.资源匹配不合理:资源分配不均,用户需求与提供的服务、产品之间存在较大差距。
三、解决方案
针对以上核心痛点,以下是一套合法合规的解决方案:
1.建立权威信息平台
-整合各类可靠信息来源,搭建一个权威、实时、全面的市场信息平台。
3.资源对接障碍:用户需求与市场资源之间存在着对接不匹配的问题。
三、解决方案框架
针对上述痛点,以下是一套详细且合规的解决方案:
1.构建高效信息平台
-设计一个多源信息聚合系统,确保信息的全面性和准确性。
-引入数据挖掘技术,提高信息的实时性和预测性。
-设立严格的信息审核机制,保障信息的合法性和可靠性。
2.改进服务流程
痛点及解决方案
第1篇
痛点及解决方案
一、背景分析
在当前快速发展的市场经济中,企业及个人用户面临诸多痛点,尤其在信息不对称、服务效率低下、资源匹配不合理等方面表现尤为明显。本方案旨在针对这些核心痛点,提供一套合法合规的解决方案。
二、核心痛点
1.信息不对称:市场信息获取渠道繁多,但真实性、准确性及及时性难以保证,导致用户决策失误。
3.创新资源匹配模式
-利用大数据、人工智能等技术,实现用户需求与资源的高效匹配。
-与各类服务商建立合作关系,拓宽资源渠道,提高资源利用率。
-推动线上线下资源整合,打破地域、行业壁垒,实现资源互补。
四、实施步骤
1.市场调研与需求分析
-深入了解目标用户群体,掌握其核心需求和痛点。
-分析行业现状,借鉴先进经验,为方案实施提供参考。
四、方案实施细节
1.市场研究与需求分析
-开展深入的市场调研,收集用户需求和痛点信息。

痛点分析与解决方案

痛点分析与解决方案

痛点分析与解决方案在现代社会,人们的生活节奏越来越快,工作压力也越来越大。

随之而来的是各种痛点问题的出现。

痛点是指在人们日常生活中遇到的困扰、难题或不便之处,给人们带来不少困扰。

了解并解决这些痛点问题对于提升生活品质和工作效率具有重要意义。

本文将对一些常见的痛点进行分析,并提供相应的解决方案。

一、工作失焦与时间管理1. 痛点描述:许多人在工作中往往感到自己经常失去焦点,容易受到干扰而无法高效完成任务。

此外,缺乏良好的时间管理技巧也经常使人们感到时间不够用。

2. 解决方案:首先,要明确自己每天工作最重要的目标,并设定合理的优先级顺序。

其次,在执行任务时要保持专注,可以通过关闭手机通知、设置专注工作时间等方式减少干扰。

此外,制定一个详细的计划表,并养成记录每天任务所需时间的习惯,有助于合理规划和利用时间。

二、人际关系及沟通问题1. 痛点描述:在工作和生活中,与人交往是必不可少的,但是处理好人际关系并实现有效的沟通却是一项挑战。

许多痛点涉及理解他人需求、表达自己观点以及化解冲突等问题。

2. 解决方案:首先,要学会倾听,尊重别人的意见和观点。

了解他人需求可以帮助我们更好地与他们合作,并提高工作效率。

其次,在表达自己观点时,应明确、直接且用简单易懂的语言进行沟通。

此外,在处理冲突时要保持冷静,并寻找双赢解决方案,可以通过寻求第三方的帮助来调解矛盾。

三、信息过载与焦虑1. 痛点描述:互联网时代给我们带来了大量的信息,但同时也使得信息过载成为一个严重的问题。

在处理大量信息压力下容易产生焦虑情绪。

2. 解决方案:首先,要选择合适的信息来源和平台,并筛选出有价值且真实可信的信息。

其次,在阅读或浏览资讯时采取阅读速度适度、集中注意力的方式,避免被过多信息轮回所干扰。

此外,保持适当的身心健康,如进行运动、冥想等有助于减轻焦虑。

四、学习压力与提升效率1. 痛点描述:在现代社会,学习压力不可避免地成为许多人面临的问题。

工作生活的快节奏迫使人们提高学习效率和处理大量知识。

用fineBI分析析数据心得体会

用fineBI分析析数据心得体会

用fineBI分析析数据心得体会
通过FineBI的学习,最大的收获是数据分析思维的训练,数据可视化故事的讲述原则以及数据可视化大屏布局和配色原则。

这是之前自学FineBI的时候所缺乏的技能,在课程中都得到了补全。

目前自己可以搭建起来炫酷的数据可视化大屏/驾驶舱,可以独立讲述数据背后的数据故事。

同时,利用FineBI已经开始着手分析工作中的数据,向同事介绍更深刻的数据结论,以及FineBI的优势。

以下展示一个在学习过程中的案例——福布斯富豪榜可视化分析
通过这次学习,自己在数据分析的道路又添一把利器,希望日后能在工作更好的发挥FineBI的功能。

最后再次感谢老师们的辛苦付出,学习不易,教学更难!用老师鼓励的话来说:“莫问前程,勇往直前!”。

产品痛点分析总结范文

产品痛点分析总结范文

一、背景随着市场竞争的日益激烈,产品痛点分析已成为企业提升产品竞争力、满足消费者需求的重要手段。

本文以我国某知名电子产品为例,对产品痛点进行深入分析,旨在为企业提供有益的参考。

二、产品痛点分析1. 市场定位模糊该电子产品在市场定位上较为模糊,既未能满足高端用户群体的需求,又未能满足大众消费者的需求。

这使得产品在市场竞争中缺乏明确的竞争优势。

2. 产品功能单一与同类产品相比,该电子产品功能较为单一,未能充分满足消费者在多场景下的需求。

例如,在户外运动、旅行等场景下,消费者对产品的防水、防尘、续航等性能有较高要求,而该产品在这些方面的表现并不突出。

3. 品牌形象薄弱该电子产品在品牌形象方面较为薄弱,未能有效传递产品核心价值。

这使得消费者在购买时,对产品的认知度和信任度较低。

4. 用户体验不佳在产品使用过程中,消费者普遍反映操作复杂、界面设计不够人性化。

此外,产品在充电速度、信号稳定性等方面也存在一定问题。

5. 售后服务不到位售后服务是影响消费者购买决策的重要因素。

该电子产品在售后服务方面存在一定不足,如维修周期长、维修费用高等问题。

三、解决方案1. 明确市场定位企业应根据目标用户群体的需求,调整产品定位,打造具有鲜明特色的产品形象。

例如,针对高端用户群体,推出具有高性能、高品质的产品;针对大众消费者,推出性价比高的产品。

2. 丰富产品功能在保证产品质量的前提下,企业应不断丰富产品功能,满足消费者在不同场景下的需求。

例如,增加防水、防尘、续航等功能,提升产品竞争力。

3. 提升品牌形象企业应加强品牌建设,通过广告、公关等手段,提升产品在消费者心中的认知度和信任度。

同时,传递产品核心价值,树立良好的品牌形象。

4. 优化用户体验企业应关注产品细节,优化操作流程、界面设计,提升用户体验。

同时,提高充电速度、信号稳定性等性能,满足消费者对产品性能的需求。

5. 加强售后服务企业应建立健全售后服务体系,提高维修效率、降低维修费用。

FineBI痛点分析总结-1010-Jayson

FineBI痛点分析总结-1010-Jayson

FineDirect分析引擎无法直连Excel文件
✓ 痛点描述:
FineDirect无法直接连接Excel文件进行分析,也无法实现 Excel文件与数据库表之间的关联分析。
✓ 数据故事:
业务部门用户手头有许多Excel文件需要直接上传到BI平台上 实时进行分析,而帆软的FineDirect引擎却无法支持Excel文 件的上传及与数据库表的关联分析。只能通过FineIndex上 传Excel后再经过建Cube过程的漫长等待后才能够使用,为 业务用户基于Excel文件的数据分析报表制作带来了困难。
FineBI竞品痛点分析
Jayson
数据配置模块
默认支持的数据连接类型较少
✓ 痛点描述:
FineBI在系统界面上默认支持的数据连接类型较少,除了八种常用的关系型数据库,其他特殊的数据源均需要客户自己准备驱动包并通 过手工配置的方式才能建立连接。
✓ 数据故事:
在FineBI中如想连接Hadoop、Hive、Presto、Informix和星环等数据源,均通过选择其他方式进行连接配置,并且需要客户提供连接 的jdbc驱动并拷贝到指定目录,然后重启FineBI在连接管理界面手工输入驱动名称和URL。从而导致数据连接的操作步骤繁琐,这在一 定程度上给用户在数据源的配置上带来了不便,非常的不友好。 相比之下永洪BI在界面上可默认提供了24中数据源类型的支持,同时默认提供数据源连接驱动,无需经过配置和重启的步骤,即可让用 户给快速与数据源建立连接。
分析报告页面无法支持高阶统计函数且易用性差
✓ 痛点描述:
在分析主题页面,帆软仅仅对数值指标内置了 求和、平均、最大、最小几种统计函数。如有 复杂业务分析诉求,如方差、标准差、协方差、 相关系数、中位数、四分位等,需要用户自己 定义公式,此处对业务用户的要求很高。 但我们在实际业务分析的过程中,如果业务人 员不能使用方差等函数,怎么去发现业务指标 的整体分布情况,何谈数据分析,何谈敏捷。

bi工具FineBI中的常见问题

bi工具FineBI中的常见问题

bi工具FineBI中的常见问题1. OLAP分析的价值通过切片,旋转等数据处理方式,实现多个维度去展示每个数据,发现数据之间的相互关系,从而快速做出决策。

2. EBASE和BIEE的是竞争关系么?为什么?Ebase原属于海波龙的BI产品,属于数据底层的处理板块,大概功能和数据库建模以及ETL工具差不多,后来,海波龙被ORACLE收购后,EBASE也就顺理成章的变成了ORACLE 的产品。

ORACLE现在面对集团性客户时,一般的打单方案使用:EBASE+BIEE,即EBASE 的底层数据处理+BIEE的前段操作交互。

所以,两者是配合关系,不是竞争关系。

3. FineBI究竟可以连哪些数据源?1)各种文件形式数据集(Excel等,类似报表)2)常见关系型数据库3)任何带有jdbc接口的数据源注:数据源不是支持的越多越好。

判断一个数据源能否支持,首先要看支持有没有意义。

如果拿着我们这边的MDD+OLAP,再去连其他产品的MDD,然后我们根据别的MDD生成一下MDD再做OLAP,这就是相当于额外做了一遍MDD,属于逗你玩。

如果有客户这样问,告诉他,您还没搞清什么是DS(数据源),什么是MDD。

其次,要明确,我们现在的OLAP是不能独立于我们的MDD的,不是像国外某些产品可以拆开,用一个MDD用另一家的OLAP。

如果用户说你们为什么不支持,就告诉他,这样切开来不是什么好事,会有种种的兼容问题,一个版本一变,另一个立刻给脸色,给工具的维护者(信息部门)增加无端的麻烦。

最好肯定还是用一家的产品。

最后,具体问题具体分析。

首先在数据源配置的下拉列表里边找,找不到,看其有没有jdbc接口。

如果两者都没有,那就是不支持。

4. FineBI的MDD(多维数据库)构建FineBI的MDD(多维数据库)在构建时不会对数据源中的数据库造成任何影响。

因为FineBI自动建模的过程是先将所有数据取到BI服务器上,而后进行数据操作。

bi报表系统FineBI使用中常见问题处理方案

bi报表系统FineBI使用中常见问题处理方案

bi报表系统FineBI使用中常见问题处理方案注册常见问题处理方案1. 确认信息版本、并发数不对,这些信息会严格按照订货单进行注册,注意标准版和企业版的区别客户那边的商务部和技术部需要沟通协调好。

2. MAC地址MAC地址必须是服务器的MAC地址,多网卡服务器,任意选择一个MAC地址即可。

Linux或Unix系统的MAC地址格式和一般的MAC形式不一样,比如为0*001F296EFD64。

3. 服务器同时包含lic授权文件和加密锁当服务器同时拥有lic授权文件和加密锁则以lic授权文件为主,因为服务器首先回去读取lic授权文件,若授权文件不存在才会读取加密锁,因此mac地址注册的优先级高于加密锁注册。

4. lic文件没有生效导致图表显示空白使用新的lic文件后,设计器预览图表显示空白?因为将获取的FineBI.lic文件放到报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下,没有重新启动Web服务器,导致图表不能预览,所以使用lic文件必须重启启动Web 服务器,lic才能生效。

5. 8.0注册问题在对应目录下已放置注册lic文件,但是购买的某些功能无法使用。

因为您的报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下存放了一个过期的lic文件,解决方案就是删除这个过期的lic文件,重启web服务器,再重新点击注册即可正确弹出注册界面。

6. 报空指针错误在预览一些模板时,报ng.NullPointException空指针异常。

因为该模板中包含了一些lic文件中不包含的功能。

7. 已注册的应用提示需要注册在预览已注册应用下的模板时,提示需要注册。

原因一:更换了应用所在的服务器,造成当前应用所在的服务器的mac地址与注册时的mac地址不同。

原因二:对报表应用进行了升级,有些版本升级是需要重新注册的,具体的可查看版本升级后是否影响授权文件章节查看。

注册信息页面提示请以root身份运行web工程1. 问题描述对FineBI工程进行正式注册之后,发现在注册信息页面机器码处提示请以root身份运行web服务器,如下图:2. 解决方案根据服务器操作系统的不同,其解决方案有所区别,下面分为windows和linux来分别讲述。

finebi的优点 -回复

finebi的优点 -回复

finebi的优点-回复finebi是一款强大的商业智能(BI)工具,它为企业提供了广泛的数据分析和可视化功能。

在这篇文章中,我将详细介绍finebi的优点,并说明为什么finebi是一个值得企业投资的优秀BI工具。

一、易于使用的用户界面finebi采用直观的用户界面设计,使得用户可以轻松地创建和定制各种报表和仪表板。

无需编程知识,用户只需简单地拖放和设置图表和数据输入,就可以生成高度可视化的数据分析结果。

这种用户友好的界面降低了使用门槛,使得不懂技术的员工也能方便地进行数据分析和可视化。

二、强大的数据处理和计算能力finebi支持大型数据集和多维数据分析,可以处理大规模的数据集并生成复杂的数据分析结果。

无论是在简单的数据汇总和汇总还是在复杂的数据挖掘和预测中,finebi都能提供快速和准确的计算能力,帮助企业更好地了解数据背后的故事,做出更明智的决策。

三、灵活的数据可视化支持finebi提供多种数据可视化选项,包括图表、仪表板、地图、滑动器等。

用户可以根据自己的需求选择适合的可视化方式,以更好地呈现数据和洞察。

此外,finebi还支持高度交互的可视化,用户可以通过交互式控件和过滤器来动态改变数据显示,从而更好地理解数据之间的关联和趋势。

四、多平台和多终端支持finebi支持不同的操作系统和终端设备,包括Windows、Linux、Mac 等。

无论是在PC、平板还是手机上,finebi都提供了适应各种终端的用户界面和功能,使用户可以随时随地访问和分析数据。

这种多平台和多终端的支持使得企业的数据分析变得更加灵活和便捷。

五、强大的企业级安全和管理功能finebi提供了严格的数据安全和访问控制功能,保护企业的数据不受未经授权的访问和泄露。

管理员可以根据企业的需求设置用户权限和角色,确保只有授权的人员可以访问敏感数据。

此外,finebi还提供了数据审计和日志功能,帮助企业更好地管理和监控数据使用情况。

六、丰富的扩展和集成功能finebi支持与其他企业应用和数据源的集成,如数据库、数据仓库、ERP 系统等。

痛点分析2篇

痛点分析2篇

痛点分析2篇痛点分析是一种用来探究用户或客户痛点的方法。

它的目的在于通过分析用户的需求和痛点来设计更好的产品或服务,从而提高用户的满意度和忠诚度。

痛点分析不仅适用于产品设计,也适用于营销、客户服务和战略制定等方面。

本文将探讨痛点分析的概念、方法和实践。

一、什么是痛点分析?痛点分析是一种市场营销研究技术,旨在通过寻找消费者的痛点解决方案来改进产品、服务和营销策略。

通常,痛点是指消费者在使用产品或服务时遇到的问题或困难,这些问题或困难可能会导致消费者不满意或失去愿意购买的意愿。

对痛点的分析是了解产品或服务的共性和差异的基础,在确定目标市场和采取相应营销策略之前是必要的。

二、痛点分析的方法1、市场调研:市场调研是一种广泛应用的方法,极大地帮助了企业对市场和消费者需求的深入了解。

调查可以采用问卷调查、访谈调查、焦点小组调查等方法,从不同角度了解消费者的需求和痛点,进而改善产品或服务。

2、用户体验设计:设计过程中的用户研究是有效了解目标用户需求的方法。

用户体验研究需要了解用户的意见、想法和看法等,包括使用或尝试产品或服务时遇到的困难和问题等。

这样可以通过改进设计、减少痛点、优化体验等方式来提高用户满意度。

3、竞争分析:通过对目标市场的竞争情况进行调查、分析使企业成为领导者。

这样可以掌握目标市场的需求,建立自己的竞争优势和提高自己的产品或服务的价值。

三、痛点分析的实践1、提高用户参与度:提高用户参与度可使用户更加投入感、满意度提高。

除此之外,可以通过用户反馈来了解用户需求,优化产品或服务等。

2、降低用户成本:与用户在遇到问题的时候,缩短解决问题的时间可以降低用户的成本。

3、增加差异化:在市场竞争激烈的时候,通过提供有特有的个性化服务或产品来区分自己与竞争对手,这样可以增加差异化优势。

4、互惠合作:与目标市场的客户不断建立良好的互动和沟通,从而进一步了解其需求。

互惠合作可以增加客户黏性,从而提高企业的活力。

总之,了解消费者的痛点是改进产品或服务的一个关键因素。

FineBI学习面临最大的困惑

FineBI学习面临最大的困惑

FineBI学习面临最大的困惑
机缘巧合的一天下午,我被通知晚上要去参加一个FineBI 的培训,从突然到兴奋。

因为这段时间正忙着用Fine Report将手工报表变成自动化报表,同时也在考虑怎么将部门的数据和报表能更智能化及有效率的展现。

FineBI的出现无疑将会是一个利器,我渴望从FineBI中找到想要的答案。

怀着兴奋与渴望,我步入了FineBI的培训课堂。

FineBI的培训模式是线上学习+答疑的模式,很符合现在软件教学的培训方式。

先看视频、完成作业,再提交作业,老师批分+答疑。

反复3周时间,课程从简到难,真实案例教学,更贴近业务实际,更有真实业务场景,让学员学以致用,自由发挥,这种培训模式紧凑又实用。

Lynn老师在视频中的讲解也很清楚,循序渐进,条例清晰,由浅入深的带领我们走进FineBI,基本上看一遍后,再结合课件中的PPT材料,就可以对整个章节有了大概的了解和认知。

finebi培训心得

finebi培训心得

finebi培训心得
在参加finebi培训后,我对该软件有了更深入的了解和掌握。

以下是我对培训的一些心得体会。

首先,在培训过程中,我学习到了finebi的基本功能和操作方法。

教师详细地介绍了如何创建报表、设计数据模型以及制作数据可视化图表等内容。

通过实操和实例演示,我逐渐掌握了finebi的各项功能,并对其使用感到更加熟练。

其次,在培训中,我深入了解了finebi在数据分析和报表制作方面的优势。

finebi提供了丰富的数据分析工具和报表模板,可以灵活地对数据进行加工和展示。

通过使用finebi,我可以更加便捷地对数据进行分析和决策支持,提高工作效率。

最后,在培训过程中,我与其他参训人员进行了交流和共同学习。

通过互动和讨论,我不仅学到了finebi的实际应用技巧,还扩展了与他人的合作和沟通能力。

这为我今后在团队合作中的表现提供了更好的基础。

总的来说,通过finebi培训,我对该软件的使用技巧和应用场景有了更深入的了解。

我相信,在今后的工作中,我可以更好地应用finebi进行数据分析和报表制作,为团队的决策和发展做出更有价值的贡献。

finebi函数使用

finebi函数使用

finebi函数使用
(原创版)
目录
1.finebi 函数的定义和作用
2.finebi 函数的参数和用法
3.finebi 函数的示例和应用
4.finebi 函数的优点和局限性
正文
finebi 函数是一种用于计算生物信息学中精细序列比对结果的函数。

它可以对两个序列进行比对,并返回比对后的结果,包括比对的长度、相似性等信息。

在生物信息学领域,finebi 函数被广泛应用于序列比对、
基因组学、蛋白质结构分析等方面。

finebi 函数的参数和用法如下:
finebi(序列 1, 序列 2, 阈值)
其中,序列 1 和序列 2 是需要比对的两个序列,阈值是用于判断比对结果相似性的临界值。

函数的返回值包括比对后的结果、比对的长度、相似性等信息。

以下是一个 finebi 函数的示例:
```python
from finebi import finebi
sequence1 = "ATGCGTACG"
sequence2 = "ATGCATCGA"
threshold = 0.8
result = finebi(sequence1, sequence2, threshold)
print(result)
```
finebi 函数的优点在于它可以对两个序列进行精确的比对,并返回详细的比对结果。

这使得研究人员可以更加准确地了解序列之间的相似性和差异。

然而,finebi 函数也存在一些局限性,例如它只能对两个序列进行比对,对于多个序列的比对需要进行多次调用。

finebi小技巧

finebi小技巧

finebi小技巧FineBI是一款功能强大的商业智能工具,它提供了许多小技巧,帮助用户更好地使用和应用FineBI。

本文将介绍一些常用的FineBI小技巧,帮助读者更加高效地使用FineBI进行数据分析和报表制作。

一、数据源的添加和管理FineBI支持多种数据源的添加和管理,包括关系型数据库、OLAP 数据源、Excel文件等。

在使用FineBI前,我们首先需要添加数据源。

可以通过在FineBI的管理界面中选择“数据源管理”,然后点击“添加数据源”来添加新的数据源。

添加完成后,我们可以在数据源管理界面中对数据源进行管理,如修改、删除等操作。

二、报表的创建和设计在FineBI中,我们可以通过简单拖拽的方式创建和设计报表。

首先,在FineBI的工作界面中选择“新建报表”,然后选择合适的数据源。

接下来,我们可以从左侧的组件栏中选择需要的组件,如表格、图表、过滤器等,然后将其拖拽到报表设计区域中。

在报表设计区域中,我们可以对组件进行自定义设置,如调整样式、添加计算字段、设置数据过滤条件等。

最后,保存并发布报表,即可在FineBI中查看和使用该报表。

三、数据分析和筛选FineBI提供了强大的数据分析和筛选功能,帮助用户深入挖掘数据。

在报表设计界面中,我们可以使用FineBI提供的各种分析功能,如排序、分组、聚合等,对数据进行灵活的分析和统计。

同时,FineBI还提供了丰富的筛选条件,可以根据需要对数据进行筛选,从而得到符合要求的数据结果。

四、报表的导出和分享FineBI支持将报表导出为多种格式,如Excel、PDF、Word等,方便用户在不同场景下使用和分享报表。

在报表预览界面中,我们可以点击“导出”按钮,选择需要导出的格式,并设置导出选项,即可将报表导出到指定位置。

此外,FineBI还支持将报表分享给其他用户,可以通过生成链接或者发送邮件的方式进行分享。

五、数据权限管理FineBI提供了灵活的数据权限管理功能,可以根据用户角色和权限设置不同的数据访问权限。

finebi概念 -回复

finebi概念 -回复

finebi概念-回复Finebi是一种数据分析与可视化工具,它具有强大的数据处理能力和丰富的图表展示功能。

本文将以Finebi概念为主题,详细解析Finebi的特点、应用领域以及使用方法。

让我们逐步回答以下问题,了解Finebi 的全貌。

问题一:Finebi是什么?Finebi是一款开放式的商业智能(BI)工具,可以帮助用户将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报表,帮助企业快速、准确地做出决策。

它提供了丰富的数据分析和可视化功能,支持多种数据源的导入和连接,可以满足企业对数据的多元化需求。

问题二:Finebi有哪些主要特点?1. 数据分析功能:Finebi可以对各种结构化和非结构化数据进行处理和分析,包括数据清洗、数据整合、数据建模等。

它支持多种数据源的导入和连接,可以方便地从不同的数据来源中提取数据进行分析。

2. 图表展示功能:Finebi提供了丰富的图表类型和模板,包括柱状图、折线图、饼图、雷达图等,用户可以根据自己的需求选择适合的图表展示数据结果。

而且Finebi还支持图表之间的联动,可以有效地比较和分析不同维度的数据。

3. 数据可视化:Finebi可以将数据转化为直观、易懂的图表和报表,使得数据分析结果更具可视化效果。

用户可以根据自己的需求,自定义图表样式、颜色和布局,使得报表更加个性化。

4. 权限管理:Finebi提供了灵活的权限管理功能,可以对不同用户或用户组进行权限控制,保证数据的安全性和机密性。

5. 报表定时刷新:Finebi支持报表定时刷新功能,用户可以设置报表的刷新时间,保持数据的实时性。

问题三:Finebi在哪些领域有应用价值?Finebi的应用领域非常广泛,可以适用于各行各业的数据分析和决策支持需求。

以下是Finebi常见的应用领域:1. 企业营销分析:Finebi可以对销售数据、市场数据等进行分析,帮助企业了解产品销售情况、市场趋势等,以便进行决策和调整策略。

2. 金融风控分析:Finebi可以对金融数据进行分析,帮助金融机构进行风险控制和投资决策。

客户产品痛点分析报告

客户产品痛点分析报告

客户产品痛点分析报告客户产品痛点分析报告一、引言痛点分析是对客户产品使用过程中的问题、难点、困扰做出详细分析,找出其中的痛点和原因,并提出相应的解决方案。

通过痛点分析,可以更准确地锁定客户需求,提供更好的产品解决方案,提升客户满意度和产品竞争力。

二、痛点分析根据对客户使用产品的调查和访谈,总结出以下痛点:1. 功能不够完善:客户反馈产品在某些方面功能不够完善,无法满足其实际需求。

比如产品的搜索功能不够准确,客户需要花费更多的时间和精力来找到需要的内容。

2. 操作复杂:客户对产品的操作流程和界面设计提出了一些质疑。

他们认为产品的操作流程过于繁琐,界面设计不够简洁明了,需要投入更多的学习和使用成本。

3. 响应速度慢:客户反馈产品在处理大量数据和请求时,响应速度比较慢,导致客户在使用产品时感到卡顿和不流畅,影响了工作效率。

4. 技术支持不到位:一些客户在使用产品时遇到问题,但是得不到及时有效的技术支持。

客户感到产品售后服务不够完善,影响了对产品的信任和满意度。

三、痛点原因分析针对以上痛点,进行了深入分析:1. 功能不够完善:产品功能不够完善可能是由于需求分析不充分或者产品设计过程中出现了漏洞。

需要与客户沟通,明确需求,优化产品功能。

2. 操作复杂:操作复杂的原因可能是由于产品设计不够人性化,对用户的操作流程了解不够。

需要加强对用户使用场景的调研和分析,重新设计产品的操作流程和界面。

3. 响应速度慢:响应速度慢可能是由于系统架构不合理,或者服务器性能不足导致。

需要对系统进行优化,提升系统的处理能力和响应速度。

4. 技术支持不到位:技术支持不到位可能是由于公司在售后服务方面投入不足或者技术支持团队的能力不足。

需要增加对技术支持团队的培训和投入,提升售后服务的质量。

四、解决方案基于以上痛点和原因进行了解决方案的提炼:1. 功能不够完善:与客户深入沟通,明确需求,并在产品设计和开发过程中充分考虑客户需求,优化产品功能。

finebi项目总结

finebi项目总结

finebi项目总结
FineBI项目总结
一、项目背景
FineBI是一款强大的商业智能工具,它能够帮助企业快速、有效地分析数据,为决策提供支持。

在本项目中,我们成功地为一家大型零售企业实施了FineBI,为其提供了全面的数据分析和可视化解决方案。

二、项目目标
1. 提高企业的数据分析和可视化能力,以支持决策制定。

2. 实现数据的整合和标准化,提高数据质量。

3. 降低数据分析的门槛,使更多员工能够利用数据进行分析。

三、项目实施过程
1. 需求调研:了解企业的业务需求和数据分析需求,为后续的方案设计提供依据。

2. 数据模型设计:根据调研结果,设计适合企业的数据模型,确保数据的准确性和完整性。

3. 数据清洗和整合:对企业的数据进行清洗和整合,提高数据质量。

4. 可视化报表设计:根据业务需求,设计各类可视化报表,帮助企业更好地理解数据。

5. 培训和推广:对企业的员工进行FineBI培训,提高他们的数据分析能力。

四、项目成果
1. 提高了企业的数据分析和可视化能力,为决策制定提供了有力支持。

2. 实现了数据的整合和标准化,提高了数据质量。

3. 降低了数据分析的门槛,使更多员工能够利用数据进行分
4. 增强了企业的竞争力,为其在零售市场的发展提供了有力支持。

五、总结与展望
FineBI项目的成功实施,不仅提高了企业的数据分析和可视化能力,还为其在零售市场的发展提供了有力支持。

在未来,我们将继续关注企业的发展需求,为其提供更加优质的数据分析和可视化服务。

同时,我们也期待FineBI 能够在更多行业中得到应用,为企业的发展提供更多支持。

大数据处理平台FineBI使用中常见问题解决方案

大数据处理平台FineBI使用中常见问题解决方案

⼤数据处理平台FineBI使⽤中常见问题解决⽅案⼤数据处理平台FineBI使⽤中常见问题解决⽅案服务器系统问题由于⽤户部署服务器本⾝的系统原因,会导致很多差异或者问题。

下⾯会针对linux,windows系统列举⼀些常见的问题并提供对应的解决⽅法。

1. linux系统1.1 Tomcat重复启动由于与windows系统不⼀样,linux系统关闭tomcat窗⼝不会⾃动关闭tomcat进程,必须要⼿动杀进程,否则⼀直重启的话tomcat将会启动N个,需要注意。

1.2 系统缺少字体部署BI的服务器缺少微软雅⿊等字体,会导致打开分析时会报错,此时需要给系统添加相应的字体,windows和linux系统有差别,具体可百度查询。

报错信息如截图:2. windows系统2.1 32位系统内存限制由于是windows32位的系统,⽆论本⾝服务器硬件内存有多⼤,Tomcat的限制可分配最⼤内存为1024M,超过当前分配的内存就会报错。

2.2 access数据库连接由于windows64位系统不⽀持Access数据库,会导致使⽤这个系统的服务器⽆法连接该数据库。

具体需要连接的话,需要去专门可以适配在64位系统的access软件才能使⽤。

浏览器问题当前由于⽤户会使⽤多种浏览器,有时候会存在浏览器兼容的问题。

问题主要分为⼏类:前端图表展⽰卡顿或者⽣成时间很长;平台打开后样式错误;平台⽆法打开或者打开就报错等。

针对上述问题,如果对于图表展⽰速度不满意的话,请尽量更换⾕歌chrome浏览器,能显著提⾼展⽰效果,因为该浏览器内核对于图表的兼容及展⽰效率都⽐IE内核好很多。

如果有些环境不适合使⽤其他浏览器,也建议尽量使⽤IE较⾼版本,否则很多新版本的样式并不能很好兼容。

1. 问题实例1.1 图表展⽰卡顿如果在查看分析时,很多图表组件展⽰⾮常慢,要超过10S甚⾄超过1分钟才能展⽰出来,那么就可能是浏览器的图形展⽰有问题。

此时请将展⽰的组件切换为汇总表或者其他拖⼊⼀个明细表,如果此时展⽰效率明显提升,则说明当前浏览器的图表展⽰效率较差,尤其需要展⽰的维度分类很多时。

finebi指标管理

finebi指标管理

finebi指标管理(最新版)目录1.Finebi 指标管理的概述2.Finebi 指标管理的功能与特点3.Finebi 指标管理的应用场景4.Finebi 指标管理的优势与不足5.Finebi 指标管理的未来发展趋势正文一、Finebi 指标管理的概述Finebi 指标管理是一种通过设定、跟踪、分析和调整关键绩效指标(KPI),以衡量和管理企业或组织业务绩效的方法。

它可以帮助企业或组织确保目标的实现,并提供实时反馈以促进持续改进。

二、Finebi 指标管理的功能与特点1.多维度设定指标:Finebi 指标管理可以设定不同类型和层次的指标,包括公司级、部门级和个人级指标,以便全面衡量业务绩效。

2.灵活性:Finebi 指标管理可以根据企业或组织的需求进行定制,以满足特定业务场景和目标。

3.实时监控:Finebi 指标管理可以实时跟踪和监控指标,提供可视化的数据分析和报告,以便企业或组织迅速发现问题并采取措施。

4.自动化:Finebi 指标管理可以自动收集和整理数据,减少人工干预,提高数据准确性和效率。

三、Finebi 指标管理的应用场景1.企业绩效评估:通过设定和跟踪关键绩效指标,Finebi 指标管理可以帮助企业评估整体绩效,发现优势和短板,并制定相应的改进措施。

2.部门管理:Finebi 指标管理可以帮助各部门设定明确的目标和指标,衡量部门绩效,促进部门间的协作和竞争。

3.个人绩效考核:Finebi 指标管理可以帮助企业设定个人绩效指标,衡量员工绩效,为员工晋升、奖惩等提供依据。

四、Finebi 指标管理的优势与不足1.优势:Finebi 指标管理可以帮助企业或组织提高目标明确性,提升工作效率,促进持续改进,提高业务绩效。

2.不足:实施 Finebi 指标管理需要较高的数据分析能力和技术支持,同时,过分依赖指标管理可能导致忽略其他重要因素,如企业文化、团队建设等。

五、Finebi 指标管理的未来发展趋势1.人工智能的融入:未来,Finebi 指标管理将更加智能化,利用大数据、机器学习等技术,自动分析和调整指标,为企业提供更精确的决策依据。

痛点分析

痛点分析

痛点分析痛点分析是一种常用的思维工具,用于深入了解并解决用户的需求和问题。

通过痛点分析,我们可以更好地了解用户的痛苦和挑战,找到解决方案并为用户提供更好的体验。

本文将介绍痛点分析的概念、方法和应用,并给出一些实际的案例。

痛点分析是指对用户需求和问题进行深入研究,找到用户的痛苦点和挑战,并为其提供解决方案的过程。

在这个过程中,我们需要站在用户的角度思考、去了解他们的真实需求、聆听他们的声音,并尽可能地去理解和解决他们的问题。

痛点分析的方法有很多种,其中一种常用的方法是通过用户调研来获取数据。

用户调研可以通过问卷调查、焦点小组讨论、个别面谈等方式进行。

通过与用户的交流,我们可以得到一些有价值的信息,如用户的需求、问题和痛点等。

在进行痛点分析时,我们需要考虑以下几个方面。

首先,我们需要了解用户的背景和需求。

这包括用户的年龄、性别、教育背景、职业等信息,以及他们使用产品或服务时的期望和要求。

其次,我们需要找出用户的痛苦点。

痛点可以是用户在使用产品或服务过程中遇到的问题,也可以是用户的某种需求尚未得到满足的地方。

通过找出这些痛点,我们可以为用户提供更好的解决方案。

最后,我们需要思考如何解决用户的痛点。

在设计解决方案时,我们可以从多个方面入手,包括产品的功能、界面设计、用户体验等。

通过不断改进和优化,我们可以最大限度地满足用户的需求,解决他们的痛点。

下面,我们将通过一些实际的案例来说明痛点分析的应用。

假设我们正在开发一款在线购物平台。

通过用户调研,我们发现用户最关心的痛点是商品的真实性和售后服务。

为了解决这个问题,我们可以在平台上增加商品的认证系统,确保所售商品的真实性。

同时,我们可以建立一个完善的售后服务体系,为用户提供全天候的咨询和解决方案。

另一个例子是健身行业。

通过调研,我们发现用户最关注的痛点是缺乏个性化的健身计划和指导。

为了解决这个问题,我们可以开发一款智能健身App,根据用户的身体状况、健康目标和个人喜好,为他们提供个性化的训练计划和营养建议。

怎样评价多维分析软件FineBI(精)

怎样评价多维分析软件FineBI(精)

怎样评价多维分析软件FineBIFineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能(Business Intelligence产品,FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据,帮助企业发现并解决存在的问题,预测模拟企业将来的发展,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业的可持续竞争性。

下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。

1. 特点及优势1.1 特点1敏捷型BI是近年来新的发展趋势,FineBI属于敏捷型BI,区别的本质是手动建模和自动建模,这是与过去的重型BI有明显区别的。

2手动建模建出的模型是死的(使用聚合存储,建模之前必须把全部需求调查清楚;一旦需求有变,需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。

一前一后都有较高的沟通成本,实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。

FineBI 的自动建模以表间关联为依据,多维数据库中存储明细数据,以深度优化的索引等技术保证即席运算性能;得到的模型灵活多变,需求变化的响应可以在OLAP层面,而非建模层面实现,免去了大量沟通和建模工作,也就是真正解放信息部,盘活业务部,让业务部门做分析。

3由以上问题进一步导致重型BI项目周期长(半年或年为单位,项目风险高(实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等,对比FineBI以周或月为单位,操作界面友好,项目风险很小。

1.2 FineBI的实施周期由于FineBI特有的数据准备模块,除去原始需求沟通时间,技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理,而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础上能够极大的减少需求多变导致的数据准备和沟通交流时间,真正做到了实施周期短,后期也无需投入过多的人力和时间来维护系统,解决需求上的变动。

1.3 FineCube的解决性能问题的原理FineBI采用Cube预处理以及并行计算的先进数据处理模式,使用NIO内存映射文件存储模式,同时采用高效的智能位图索引,以及智能避免重复计算的缓存机制,使得在前端页面展示数据时,运行速度高效快速。

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Leabharlann 多维数据源连接操作过程复杂
✓ 痛点描述:
FineBI在数据源连接能力上支持较弱,当需要连接SAP BW、HANA和 SSAS数据集时目前不能再BI的界面上直接配置,需要依赖Finereport 设计器首先与数据源建立远程连接后,然后在BI界面通过配置服务器数 据集进行连接。 在FineBI中如要连接SAP BW、HANA和SSAS等多维数据集,至少需 经过四个步骤(安装Finereport -> 在FineReport中建立与FineBI服务 器的连接 ->在FineReport中建立与多维数据集的连接 ->切换回到 FineBI中配置已建好的数据集)。在这个过程中要保证FineBI和 FineReport中的多维数据集插件是最新的,并且两边版本一直,否则 可能会出错。
对维度字段进行计数过程复杂
✓ 痛点描述: FineBI在分析报告页面无法直接对维度进行计数和不同值计数的统计计算,用户若希 望能够查看到某个维度字段的计数或不同值计数,则需要在ETL过程预先对维度字段 进行统计处理,再建立Cube后才能在分析报告使用维度计数的指标。 ✓ 数据故事: 对某个维度进行计数或不同值计数的统计在业务部门中是一个相当常见的需求,如求 注册会员数、销售商品个数等。而FineBI实现维度计数的过程相当复杂,在需求不确 定的前提下,有可能存在反复多次对维度字段进行ETL和Cube的操作,无形中加大了 用户需求实现的难度,对需要业务用户来说操作复杂、易用性差且学习成本高。
仪表盘导出格式支持文件类型较少
✓ 痛点描述:
FineBI在进行仪表盘的全局导出时仅仅支持 Excel导出和PDF导出两种文件格式,导出功 能较弱。而永洪BI则支持导出PDF、Word、 Excel、CSV、PNG格式。
缺乏仪表盘加载优先级的配置功能
✓ 痛点描述:
永洪BI支持给仪表盘设置加载的优先级别, 优先加载和显示优先级别高的报表页面;加 载优先级的设置保证了在大并发量访问的情 况下,企业领导核心关注的优先级别高的分 析报告能够优先展现,体现了永洪BI人性化 和可用性方面的优势。 而FineBI则完全没有这么人性化的功能。
业务部门用户的分析需求时多变的,当用户在制作分析报告过程中发现少了业务指标,需要添加时就需要在ETL层对数据进行再次处 理,处理完后再重新建立Cube,用户需要等待Cube更新结束后才能继续分析报告。而FineBI在对大数据量进行Cube时,将会非常 耗时,这直接造成了用户中断了当前的分析报告制作工作,给工作进度造成了影响。 如果该业务部门的用户需求变化很频繁时,那么给用户工作过程中造成的影响是不可估量的。
✓ 数据故事:
如果企业的一个IT人员要想通过FineBI建立与多维数据集的连接,他不 仅要熟悉如何使用FineBI,同时还要在本机安装部署Finereport设计器, 然后学习如何通过Finereport建立与FineBI服务器和多维数据集的连接, 整个操作非常复杂、学习成本高且给后续整个平台的数据源连接管理增 加了复杂度,带来了困难。 相比之下,永洪BI在界面上一步即可直接配置完成,简单易用。
管理系统模块
定时调度功能较弱且需依赖FR设计器
✓ 痛点描述:
1、FineBI的定时调度任务功能相比永洪BI较 为单一,仅支持日报、月报、年报任务的设置 及定时邮件的发送,不提供定时导出数据到数 据库的功能。 2、FineBI定时调度任务的设置过程复杂,需 要依赖Finereport设计器首先设置好定时任 务的工作内容,然后再回到FineBI中对调度周 期进行配置,整个配合的过程学习成本高,还 为任务的管理和维护带来了困难。 3、相比永洪对调度任务的运行监控功能, FineBI的监控功能不完备且无图形化界面查看 定时任务的历史执行情况。
分析报告页面无法支持高阶统计函数且易用性差
✓ 痛点描述:
在分析主题页面,帆软仅仅对数值指标内置了 求和、平均、最大、最小几种统计函数。如有 复杂业务分析诉求,如方差、标准差、协方差、 相关系数、中位数、四分位等,需要用户自己 定义公式,此处对业务用户的要求很高。 但我们在实际业务分析的过程中,如果业务人 员不能使用方差等函数,怎么去发现业务指标 的整体分布情况,何谈数据分析,何谈敏捷。
系统函数选择界面易用性差
✓ 痛点描述:
系统中自带函数方法,为用户自定义指标提 供帮助;但相比永洪产品,FineBI在系统函 数的选择及说明界面易用性差,十分不利于 用户去查找和使用系统中自带的函数(编辑 函数时没有提示信息,需要操作人员记住函 数全名且写对),为用户自定义复杂计算指 标的过程带来了困难。
ETL界面易用性差,功能相比永洪较弱
支持的 ETL操作
✓ 痛点描述: 1、ETL的界面易用性较差,操作逻辑混乱,并且功能隐藏在“添加表”的按钮下,不 易被用户发现。帆软ETL处理支持的操作类型较少,具体可操作类型包括:新增公式列、 join、union、行列转换、使用部分字段、过滤、分组统计、构建自循环列、新增分组。 相比永洪ETL的功能,缺少数据特征值查看、缺失值填充、去重和镜像等常用的操作。 永洪在ETL方面不仅给用户提供了流程化的处理界面示意图,让用户能够更加便捷的查 看整个ETL处理的过程,同时还提供的检测性能的特有功能,方便用户了解ETL处理过 程中的性能瓶颈,并根据优化建议进行调优。 2、 ETL表的基础表字段改变后,无法刷新字段,生成FineIndex会失败。必须要把所 有ETL删除,刷新原表字段,单表生成FineIndex,再把原来的ETL加回去,但是这样可 能导致字段ID改变,原来做的模板报错,需要更改模版字段。
ETL处理后需重新建立Cube
✓ 痛点描述:
FineBI在对业务包中的数据进行任何ETL操作后,都需要重新建立Cube才能预览查看到ETL后的数据结果,分析报告也必须基于最新 的Cube数据才能制作。当数据量较大时, FineIndex更新则需要经历漫长的等待后才能验证关联结果是否正确。
✓ 数据故事:
当数据量较大时,FineIndex建Cube的过程将会很耗时,导致业务人员需经常中断手头 D
工作,耐心等待Cube文件建立完成后才能开展数据分析的工作;
新建仪表盘模块
新建仪表盘使用痛点问题
✓ 痛点描述:
1、 单个仪表盘在建立和制作图表时就只能选择 FineDirect或者FineIndex其中一种连接方式作为数据集 进行分析报告的制作。无法实现实时数据和历史数据在同 一张仪表盘上的需求,限制了仪表盘的使用场景。而永洪 I则在单个仪表盘上能够实现多种数据源的灵活切换,并 无此限制。 2、FineBI的图表组件之间默认无法联动,需通过手动设 置各个图表之间的关联才能实现图表之间的联动,操作比 较麻烦,且当图表之间联动关系复杂时不易维护管理。而 永洪BI的图表之间默认可实现全局联动,联动和交互分析 能力强。
FineDirect分析引擎无法直连Excel文件
✓ 痛点描述:
FineDirect无法直接连接Excel文件进行分析,也无法实现 Excel文件与数据库表之间的关联分析。
✓ 数据故事:
业务部门用户手头有许多Excel文件需要直接上传到BI平台上 实时进行分析,而帆软的FineDirect引擎却无法支持Excel文 件的上传及与数据库表的关联分析。只能通过FineIndex上 传Excel后再经过建Cube过程的漫长等待后才能够使用,为 业务用户基于Excel文件的数据分析报表制作带来了困难。
FineIndex引擎存在的问题汇总
1. 更新速度过慢问题:据帆软论坛客户反馈由于更新方式配置的问题,会导致FineIndex更新比平时慢很多,或者数据量 不是很大(类似几百W数据)的时候更新时间也很长,需要用到4、5小时这种的情况。而且这些更新往往还是不报错的, 只是一直显示更新中,具体原因是因为采用内存排序更新的方式造成的。目前FineIndex分为2种更新方式,一种是磁盘排 序,一种是内存排序。内存排序会比磁盘排序快不少,但是如果服务器内存不够大而数据量又比较大的时候,如只有4G内 存但是单表都有几G数据的话就不推荐使用内存排序的方式,因为内存排序如果数据溢出了就会报错导致更新失败。而使 用磁盘排序就没有这个问题,相对而言速度就会明显比前一种的排序慢。 2. Cube文件大小问题:通过FineIndex建立的Cube文件是存放在本地的,那么必然有个容量的问题,即磁盘大小的问题。 在数据库中表的大小在转化到FineIndex中后,进行数据立方体的转化,一般会扩大1.5~3倍左右。也就是说如果是1G的 数据那么FineIndex可能需要1.5G~3G的空间。而FineIndex的更新机制的特殊性,在更新时,先是生成与当前数据库数 据一致的cubes_temp,然后生成成功后,将原FineIndex替换掉。因此磁盘实际所需容量是单个FineIndex的两倍空间。 即数据量的3~6倍。 3. 性能相关方面:在更新FineIndex或使用FineIndex的时候都存在读写磁盘的操作,因此磁盘读写的速度很影响 FineIndex性能,如果采用固态硬盘则比机械硬盘的性能提高许多;同时由于FineIndex中的抽取数据及运算都是在内存中 抽取和运算的,因此内存的大小也会对FineIndex本身的性能有所影响,因此在分配给BI内存时,应考虑多少条记录的表; 通常较通用的设置是1000w 8g 3000 16g 10000w 32g。。
业务包数据集在使用上有较多限制和注意事项
•① 业务包使用数据连接添加数据表后,不能再修改数据 连接名称,修改数据连接名称会导致已经添加的数据表 无法生成FineIndex,FineIndex更新报找不到数据连接 的错误,相应的模板无法展示数据,如下图:
•② sql语句中的表名不能有空格,若存在空格,会报数据 集配置错误,如下图:
FineBI竞品痛点分析
Jayson
数据配置模块
默认支持的数据连接类型较少
✓ 痛点描述:
FineBI在系统界面上默认支持的数据连接类型较少,除了八种常用的关系型数据库,其他特殊的数据源均需要客户自己准备驱动包并通 过手工配置的方式才能建立连接。
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