不懂PowerBI DAX函数语法怎么数据可视化?DeepBI全程Agent在工作!

众所周知数据可视化在数据分析行业的重要性不容忽视。

数据可视化可以帮助我们:

1.直观呈现数据

2.快速识别模式和趋势

3.增强数据洞察

4.提高沟通效率

5.辅助决策制定

6.适应性和灵活性

最近了解到国内一家大模型初创公司搞了个产品,堪称重新定义数据分析------"数据分析零门槛"。

说到数据分析大部分人都会想到数据可视化工具,PowerBI、FineBI、Smartbi、Tableau等等,不得不说现在数据可视化软件层出不穷,那么我们到底该怎么选择呢?

答案肯定是:好用、易上手、功能全、门槛低、不需要花费太长时间和精力专门去学习的才是我们最需要的。

今天我就用同一数据集同一个问题 来对 PowerBIDeepBI 的数据可视化功能做一下对比:

PowerBI 和 DeepBI 需解决的问题

问题:用折线图展示各子类别商品的平均单价(销售额除以数量)和子类别销售数量

数据集

该数据集是一家全国连锁的超市数据,共有9935条数据,根据上方问题我就截了数据集部分图,这样方便各位理解:

标红地方就是我们会用到的字段。

让我们一起来看一下 PowerBI 与 DeepBI 之间的对比

PowerBI

按照"要求"求"各子类别商品的平均单价",各子类别商品的平均单价=各相同子类别的"销售额"的和/各相同子类别"数量"的和

学习前

对于不懂PowerBI DAX函数的我来讲以为"销售额"除以"数量"会得出一个汇总"各子类别商品的平均单价",看一下错误的结果吧

然后回到"主页"再点左上方的"关闭并应用",说实话这还是跟着视频找到的如何进入可视化工具,整个页面密密麻麻的,感觉要是精通PowerBI怎么样也得下功夫学个把月吧!

先确定X/Y轴关系,然后选择对应的坐标,最后发现根本不对,又通过各平台查找如何表达出"各子类别的平均单价"才知道需要DAX 函数。又找到自己需要的对应函数,整个过程就不多赘述了,总之要崩溃。

学习后

在进入PowerBI 后正上方有一个"新建度量值"进去后来看截图

没点知识还真不行啊!

然后再确定X/Y轴关系,"对号入座"。

大功告成,太不容易了,本来想测试一下可视化工具,哪想到还得需要那么多知识储备啊!

对于没有点基础经验的人来说门槛还是很高的。

我们再来看一下DeepBI怎么样

DeepBI

先看一下进入DeepBI页面,一目了然,有四大模块,而且自动帮我们把数据集字段给到我们。

把我们的需求直接给DeepBI粘贴上,来看一下结果:

你敢相信?

对的!没有错,简直不要太方便,就需要我们一句话,可视化自动生成,不需要我们懂什么代码和函数甚至其他知识。先不说别的,就这一功能DeepBI已经实现了"数据可视化零门槛"!

DeepBI是如何做到的

让我们以上面的问题为例,来看一下DeepBI中的Agent(AI智能体们)是如何工作的:

1、问题理解阶段: Multi-Agent(AI智能体们)中的"助理"负责深入理解提出的问题。

2、字段理解与选择: "团队中"的"执行者"深入理解各字段的含义,然后挑选出需要用于分析的关键字段。

3、任务步骤和代码生成: base_echart_assistant提供了详细的解决方案并自主生成相应的Python代码。

4、结果分析与解释: 解决方案得到执行后,select_analysis_assistant对结果进行深入分析与解释。

5、可视化总结和报告: 成功执行的结果传递给后续组件,进行可视化总结和报告的生成输出给到我们。

总结

不知道各位看完PowerBI 与 DeepBI 可视化方法对比有什么感想,一个需要自己理解字段、组件关系、还得学习DAX函数,我这还没有接触其他的,不知道后面还要学什么,而DeepBI 可以说是零基础都能上手,只要你提需求,剩余的工作都有AI智能体们为我们完成。

如果单纯的看可能感觉没有很大差距,但是你亲自操作一下感受感受,你会很明确知道哪款才是适合你的可视化工具。

DeepBI已在GitHub开源地址:github.com/DeepInsight...

对了,上方提到了DeepBI官宣可以 "随便问,问不倒" ,这个功能如果有时间有兴趣的朋友可以去挑战一下,还有现在部署可以免费领 Token !

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