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QuickBI产品试用和评测(入门)

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: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。