[发明专利]BI工具的图表数据解释方法

说明书

本发明公开了一种BI工具的图表数据解释方法，包括以下步骤：步骤1，BI组件中图表上的数据点被用户触发后，展示数据解释功能入口；步骤2，数据解释功能被用户触发后，展示数据解释面板，其中数据解释面板展示的内容包括：当前数据点的基本信息和当前数据点的关键影响者。本发明的有益之处在于极大的降低用户自助分析门槛，只需选择期望分析的数据点，即可通过数据解释直接获得分析结论，无需掌握任何分析模型。

技术领域

本发明涉及一种BI工具的图表数据解释方法。

背景技术

自助分析是BI产品的核心功能，当前一次可视化分析的最小单元是组件：将数据表中的维度与指标拖入分析区域，经过一次引擎计算，将计算结果以图表的形式可视化呈现给用户，便于用户快速获得分析结论。

在BI的用户日常分析当中，大多数的业务分析是从发现异常数据开始的：用户查看日常业务看板，发现某一天的指标下降了很多，从而分析影响这天指标下降的关键因素是什么。此时用户需要创建多个组件，尝试将不同的维度组合或指标组合拖入组件，来探索该点指标下降的关键因子是谁。往往完成一次完整的常规分析需要耗时1个小时以上、创建十余个组件。

现有自助分析的缺陷：该分析路径对于用户的要求较高：首先用户需要对业务有较深的理解，能采用合适的维度组合进行分析；其次需要一定的自助分析能力，对于数据编辑、组件的透视分析较为熟练。对于新手分析师和普通业务用户很不友好，自己得出分析结论的门槛很高。

分析的复杂度较高：完成一次分析往往要创建多个组件，实现不同维度组合、多指标的相关性分析等，遇到宽表和字段较多的场景，一次分析要耗时数小时才能完成。如果分析又是高频和常态化的，自助分析会占用用户大量的工作时间。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供了一种BI工具的图表数据解释方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种BI工具的图表数据解释方法，包括以下步骤：

步骤1，BI组件中图表上的数据点被用户触发后，展示数据解释功能入口；

步骤2，数据解释功能被用户触发后，展示数据解释面板，其中数据解释面板展示的内容包括：当前数据点的基本信息和当前数据点的关键影响者。

进一步地，数据点的关键影响者的计算方法，包括以下步骤：

步骤1、计算每个维度依据的关键影响者：其中，维度依据的关键影响者的计算方式为遍历计算维度依据下的所有维度值组合确定每个维度值组合的占比，选定占比最高的若干条维度值组合作为当前维度依据的关键影响者；

步骤2、从每个维度依据的关键影响者中确定数据点的关键影响者：将所有维度依据的关键影响者汇总在内存中进行计算，筛选出占比最大的若干条维度值组合作为数据点的关键影响者。

进一步地，数据点的关键影响者在展示时，显示维度值组合以及其占比；

数据解释面板展示的内容还包括：数据点的百分位排名；具体算法为正序排名除以基于当前维度的总行数。

进一步地，数据解释面板中含有对数据点的关键影响者进行展示的图表。

进一步地，点击数据解释面板中数据点的关键影响者的转到组件，在当前数据解释所在主题中生成图表组件；

图表组件的生成原理为：

数据点所在的原图表中的维度放置到新生成的图表组件的过滤器当中；

数据点所在的原图表中所选的数据点维度值成为过滤器的过滤条件；

数据解释的维度依据字段放置到新生成的图表组件的横轴中；

原图表中所选的数据点的聚合指标放置到新生成的图表组件的纵轴中。

进一步地，BI组件中图表基于分组表或交叉表实现，指标在图表中均以聚合的方式存在进而支持数据解释。