一、默认工作台
QuickBI 的新书指南中，是从数据源到数据集，再到仪表板，数据源和仪表板好理解，那么什么是数据集？这是我的第一个疑问。
二、数据源到数据集
第一次上传 Excel 的数据源，我的体验就不好了。
首先，Excel 中包含多个 sheet 页面，分别是订单明细、退货和人员信息，但是连接默认只保留了单一个数据表。
其次，“自定义文件名称”中提示，只能使用中英文、数字、下划线及斜线、逗号等字符构成，但是在下面的字段名称中，很明显不适用了。似乎支持只中英文、数字和下划线。也就是字段名称有更严格的规定，但是没有明示。
再次，数据库字段名称默认转换成为了编码，我恐慌地以为需要挨个重命名才行，事实上不需要。但是很可能数据引擎中做了对应的转换，这给了我不好的印象。备注中说，这里“只能由英文、数字和下划线（_）组成”，难道我们就不能使用支持东亚字体的字符集吗？
当我到数据集的环节，我整个人就不好了，甚至都有了骂人的冲动。假设 Tableau 给我的教导是合理的，那么这里的设置就犹如一团浆糊，不仅仅产品设计角度完全缺乏章法，而且产品经理在底层的理解上也难言清晰。我对 QuickBI 的好奇心，瞬间到了冰点。
如下图所示，几个核心问题是：
- 连接Excel 无法一次性导入多个 sheet 页面，导致后续关联要重复创建数据连接，不利于数据更新和一致性
- 维度和度量的分类，与数据类型直接对应，而且是硬链接，导致字段转换过程中会出现数据丢失
- 在创建计算过程中，各种设置冗余
我们重点说维度和度量。
在我的【20 个最重要的数据分析概念】视频中，我特别强调了维度、度量是逻辑上的分类，是相对于问题的字段分类，而不是物理上的分类，特别是要和数据类型（data type）区分。
但是，quickbi 很明显没有逻辑上的分类，所以在字段转换过程中，设置会出现如下的数据丢失。 这也进一步证明，维度和度量分类，与数据类型有特定的联系，但是又不够灵活。
在创建计算的时候，这个问题更加突出。
从这个角度看，我们也可以发现 quickBI 在计算方面的设置也明显有误区。
寒心了，后面先不看了，有时间再说吧 ……
补充：QuickBI 软件测评三则：
第一集 QuickBI快不快？我只评功能low不low！（上）
第二集 ：QuickBI之可视化，BI老手在你这里翻车频频啊（中）
第三集：QuickBI之可视化，高级计算的局限性和Gartner（下）
补充：个人版购买
我们可以在阿里云中，购买个人版的 QuickBI，目前个人账户 0.1 元，支持 10 个仪表板。可以作为入门测试使用。
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