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課程培訓(xùn)
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Smartbi培訓(xùn)課程-6
Smartbi培訓(xùn)課程大綱
培訓(xùn)對象：
培訓(xùn)目標(biāo)：
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
一、數(shù)據(jù)分析背景與Smartbi概述 （1）商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析的層次（描述性/診斷性/預(yù)測性/指導(dǎo)性）；大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析價值；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的BI定位。 （2）Smartbi產(chǎn)品體系：Smartbi產(chǎn)品發(fā)展歷程與市場定位；Smartbi產(chǎn)品圖譜與模塊介紹；Smartbi與Excel的協(xié)同應(yīng)用；Smartbi AIChat智能問數(shù)新特性。 （3）Smartbi界面導(dǎo)航：登錄與工作環(huán)境設(shè)置；主要功能模塊（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備/分析展現(xiàn)/管理系統(tǒng)）；Smartbi權(quán)限體系簡介；第一個儀表盤體驗。 （4）從Excel到Smartbi的思維轉(zhuǎn)變：Excel的可取與不可取之處；Excel融合分析：讓自助分析更易實現(xiàn)。
二、數(shù)據(jù)連接與獲取 （1）多源數(shù)據(jù)連接：連接Excel/CSV等本地文件；連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL/Oracle/SQL Server）；連接多維數(shù)據(jù)庫（SSAS/Essbase/IBM Cubing Services）；數(shù)據(jù)源管理與配置。 （2）數(shù)據(jù)導(dǎo)入規(guī)范：Excel文件導(dǎo)入規(guī)范；多工作表讀��；數(shù)據(jù)類型設(shè)置；數(shù)據(jù)預(yù)覽與校驗。 （3）數(shù)據(jù)源管理維護：數(shù)據(jù)源編輯與刪除；連接池配置；數(shù)據(jù)更新策略；數(shù)據(jù)源權(quán)限控制。
三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與自助ETL （1）自助ETL概述：什么是自助ETL；為什么需要自助ETL；自助ETL的產(chǎn)品定位及核心場景；Smartbi產(chǎn)品圖譜中的ETL位置。 （2）ETL分層設(shè)計：數(shù)據(jù)處理必須分層；ODS層/DWD層/DWS層/ADS層設(shè)計；數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)的搭建。 （3）ETL功能實戰(zhàn)：數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換；清洗與過濾；字段計算與衍生；多表關(guān)聯(lián)與合并；作業(yè)流設(shè)計與調(diào)度。 （4）ETL性能與質(zhì)量：面向性能的設(shè)計準(zhǔn)則；數(shù)據(jù)校驗保障數(shù)據(jù)質(zhì)量；可維護性設(shè)計。 （5）ETL問題排查：自助ETL報錯后的排查流程；問題提示解析；日志獲取方式；系統(tǒng)監(jiān)控。
四、數(shù)據(jù)模型與維度建模 （1）數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)模型的定位與價值；數(shù)據(jù)模型能做什么與不能做什么；數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)模型的核心差異。 （2）維度建模理論：事實表與維度表的概念；度量與維度的定義；維度建模三種模式（星型/雪花/星座）；維度建模四步走。 （3）維度建模案例分析：通過實戰(zhàn)案例演示維度建模全過程；構(gòu)建產(chǎn)品分析模型示例。 （4）數(shù)據(jù)模型錯誤用法：8大常見錯誤用法示例解析；如何規(guī)避設(shè)計陷阱，提升建模效率。
五、模型關(guān)系設(shè)置 （1）模型關(guān)系基礎(chǔ)：什么是關(guān)系；關(guān)系的組成要素：表、連接字段、基數(shù)、篩選方向。 （2）關(guān)系類型詳解：一對多關(guān)系示例；一對一關(guān)系示例；多對多關(guān)系示例；假設(shè)引用完整性。 （3）模型關(guān)系設(shè)置三步法：主鍵定位→基數(shù)判定→方向鎖定；產(chǎn)品表與產(chǎn)品類別表關(guān)聯(lián)實戰(zhàn)；銷售明細表與產(chǎn)品表關(guān)聯(lián)實戰(zhàn)；銷售明細表與年份表關(guān)聯(lián)實戰(zhàn)。 （4）模型關(guān)系VS JOIN關(guān)系：模型關(guān)系與JOIN的差異對比；從業(yè)務(wù)需求出發(fā)正確設(shè)置模型基數(shù)關(guān)系。 （5）模型關(guān)系常見誤區(qū)：6大錯誤用法示例解析；應(yīng)對策略與最佳實踐。 六、自助查詢與分析 （1）即席查詢?nèi)腴T：即席查詢的功能定位；明細數(shù)據(jù)查詢實現(xiàn)；篩選與排序；導(dǎo)出與分享。 （2）透視分析基礎(chǔ)：多維度數(shù)據(jù)探索方法；行/列維度配置；匯總方式設(shè)置（求和/計數(shù)/平均值）；鉆取與展開。 （3）計算列與計算度量：為什么需要二次計算；計算列與計算度量的核心區(qū)別；計算列、計算度量、模型參數(shù)的定義、作用及限制。 （4）計算列應(yīng)用場景：計算列常見用法案例實操；文本處理函數(shù)；日期處理函數(shù)。 （5）計算度量應(yīng)用場景：MDX相關(guān)概念入門；計算度量常見用法案例實操；同比/環(huán)比計算。 （6）參數(shù)應(yīng)用場景：模型參數(shù)用途及注意事項；動態(tài)篩選與交互控制。
七、可視化圖表設(shè)計 （1）可視化設(shè)計原則：人類視覺感知特性；圖表類型選擇指南；顏角色用原則；信息層級與布局。 （2）基礎(chǔ)圖表制作：柱狀圖與條形圖；折線圖與面積圖；餅圖與環(huán)形圖；散點圖與氣泡圖；儀表盤與卡片圖。 （3）高級圖表應(yīng)用：瀑布圖（增量變化）；樹狀圖與旭日圖；漏斗圖（轉(zhuǎn)化分析）；指標(biāo)拆解樹。 （4）地圖可視化：地圖先導(dǎo)篇：數(shù)據(jù)背后的地理邏輯；區(qū)域地圖制作與跨區(qū)域?qū)Ρ�；地圖層層鉆取與大小配置。 （5）圖表格式設(shè)置：顏色映射與調(diào)色板；標(biāo)簽顯示與格式化；坐標(biāo)軸設(shè)置；圖例位置與樣式。
八、交互式儀表盤設(shè)計 （1）儀表盤布局最佳實踐：善用主題背景；精構(gòu)布局（F型/Z型布局）；巧用頁簽、URL和滾動加載；遵循命名規(guī)范。 （2）儀表盤數(shù)據(jù)呈現(xiàn)最佳實踐：指標(biāo)組件最優(yōu)選擇；圖表最優(yōu)選擇；巧搭多級標(biāo)題；組件最優(yōu)設(shè)置。 （3）交互功能設(shè)計：過濾器設(shè)置（單選/多選/下拉/列表）；圖表聯(lián)動與鉆��；書簽與快照；按鈕與導(dǎo)航器。 （4）高級交互技巧：雙Y軸配置與自定義（Y軸最大值/間隔/數(shù)據(jù)格式）；基于圖表快速輸出TOP10記錄；指標(biāo)卡對齊與布局。
九、報表性能優(yōu)化 （1）性能影響因素：資源加載對性能的影響；取數(shù)效率優(yōu)化；瀏覽器渲染性能。 （2）報表性能常見原因及推薦方案：交互式儀表盤性能優(yōu)化；即席查詢&透視分析優(yōu)化；電子表格優(yōu)化；數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。 （3）性能優(yōu)化最佳實踐：一站式性能優(yōu)化指南；實戰(zhàn)技巧賦能；精準(zhǔn)定位性能問題根源。 （4）性能問題信息采集手段：網(wǎng)絡(luò)請求分析（查看瀏覽器與服務(wù)器之間的請求耗時）；CPU采樣（分析服務(wù)器方法調(diào)用時間）；獲取報表執(zhí)行的MDX和SQL；線程堆棧打印與定位。
十、高級應(yīng)用與數(shù)據(jù)安全 （1）數(shù)據(jù)脫敏實戰(zhàn)：銀行合規(guī)化改造需求；數(shù)值型字段及前端圖形脫敏展示；分人員及安全等級脫敏。 （2）脫敏方法論：數(shù)據(jù)替換；數(shù)據(jù)加密；數(shù)據(jù)模糊化。 （3）脫敏規(guī)則配置：配置脫敏算法和算法參數(shù)；配置脫敏規(guī)則生效的用戶對象。 （4）echarts圖形擴展：echarts圖形繪制流程；擴展屬性調(diào)試技巧；自定義屬性配置。
十一、AIChat智能分析 （1）智能BI時代：AI發(fā)展歷程與關(guān)鍵技術(shù)；大語言模型(LLM)開啟新紀元；智能BI時代：人人都可以是分析師。 （2）Smartbi AIChat白澤：總體架構(gòu)與產(chǎn)品功能架構(gòu)；業(yè)務(wù)應(yīng)用場景；對話式分析技術(shù)路線對比。 （3）AIChat實現(xiàn)原理：Smartbi AIChat實現(xiàn)原理；常用對話式分析技術(shù)路線。 （4）AIChat應(yīng)用實戰(zhàn)：界面介紹與操作；智能問數(shù)（自然語言交互獲取數(shù)據(jù)）；歸因分析（找出數(shù)據(jù)變化背后的原因）；趨勢預(yù)測（基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)判未來）；深度智能分析報告生成。 （5）智能問數(shù)平臺建設(shè)：鐵三角共振發(fā)力；證券行業(yè)示例演示；“三步走”構(gòu)建智能問數(shù)平臺。
十二、綜合實戰(zhàn)項目 （1）項目一：銷售分析儀表板：數(shù)據(jù)連接與清洗（訂單表/產(chǎn)品表/客戶表）→數(shù)據(jù)模型設(shè)計（星型模型）→透視分析（銷售趨勢/區(qū)域分布/產(chǎn)品銷售排行）→交互式儀表盤開發(fā)→儀表盤性能優(yōu)化。 （2）項目二：財務(wù)預(yù)算執(zhí)行分析：預(yù)算與實際數(shù)據(jù)整合→計算列與計算度量（差異絕對值/百分比）→預(yù)算執(zhí)行進度儀表盤→費用結(jié)構(gòu)分析→動態(tài)參數(shù)控制期間切換。
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