finebi数据可视化案例

以下是一个FineBI数据可视化案例：

假设我们有一个销售数据集，其中包含了每个销售人员的销售额和销售量。我们希望通过数据可视化来找出销售最好的人员和他们的销售趋势。

1. 首先，我们打开FineBI并连接到我们的数据源。我们选择“仪表盘”界面创建一个新的仪表盘。

2. 在仪表盘中，我们创建一个表格控件并将销售人员的姓名和销售额列添加到表格中。我们将表格按照销售额从高到低排序，以便我们可以看到销售最好的人员。

3. 接下来，我们创建一个折线图控件，并将销售人员的姓名和销售量列添加到图表中。我们将图表按照销售人员的姓名排序，以便我们可以看到每个人员的销售趋势。

4. 我们将表格和图表排列在同一个页面上，并进行美化和调整，以便它们看起来更美观和易于理解。例如，我们可以将表格的标题改为“Top Salespeople”（销售最好的人员），并将图表的标题改为“Sales Trends by Salesperson”（销售人员的销售趋势）。

5. 最后，我们可以添加一些交互式控件，例如下拉菜单或滑块，以便用户可以根据不同的时间范围或其他参数来查看数据。例如，我们可以添加一个下拉菜单，让用户能够选择不同的销售区域或产品类别，以便他们能够更好地了解销售情况。

通过这种数据可视化方式，我们可以更直观地了解销售数据，找出销售最好的人员和他们的销售趋势，进而为我们的业务决策提供更有力的支持。

相关问题

finebi数据可视化案例pdf

### FineBI 数据可视化案例 PDF 下载

对于FineBI数据可视化的案例PDF文档，通常这类资源会由软件提供商或相关培训机构提供。官方渠道是最可靠的地方来获得这些资料。

- 官方网站常常设有专门的下载区域或是学习中心，在这里可以找到关于如何使用FineBI创建各种类型的可视化项目教程和案例研究[^1]。

为了具体演示查找并下载FineBI数据可视化案例PDF的过程：

#### 访问官方网站
前往FineBI官网首页，导航栏中可能有“支持”、“帮助中心”或者“学习资源”的链接，点击进入相应页面。

#### 使用搜索引擎
也可以直接利用互联网搜索引擎输入关键词`site:finebi.com.cn "数据可视化案例 pdf"`进行精准搜索，这样可以直接定位到目标文件所在网页。

#### 社区论坛与博客文章
除了官方提供的材料外，社区成员分享的经验总结也极具价值。许多资深用户会在技术博客、社交媒体群组里上传自己整理的学习笔记或者是实际工作中遇到问题解决办法的相关文档[^2]。

import webbrowser

def open_finebi_resources():
    urls = [
        'https://www.finebi.com.cn/support/',
        'https://www.baidu.com/s?wd=site%3Afinebi.com.cn+%E6%A1%88%E4%BE%8B+pdf'
    ]
    for url in urls:
        webbrowser.open(url)

open_finebi_resources()

hadoop和finebi数据可视化案例

### Hadoop与FineBI结合的数据可视化实际应用案例

在企业级大数据处理环境中，Hadoop作为分布式存储和计算框架被广泛应用。为了使这些海量数据能够更好地服务于决策支持系统，通常会引入专业的商业智能工具来完成复杂的数据分析工作。FineBI就是这样一款强大的自助式数据分析平台，在此背景下，两者相结合可以发挥各自优势。

#### 配置连接

当使用FineBI对接Hadoop集群时，首先需要确保FineBI服务器能正常访问到目标HDFS文件系统以及YARN资源管理器。具体可以通过安装JDBC驱动程序或者利用WebHCat REST API接口实现无缝集成[^2]。一旦建立了稳定可靠的网络通信渠道之后，则可以在FineBI内部轻松加载来自HBase表单或是其他形式结构化/半结构化的原始日志记录。

#### 创建仪表板

创建一个新的项目并导入所需字段后，便可以根据业务需求设计直观易懂的信息展示界面。例如，某电商公司可能关心商品销售趋势、客户购买行为偏好等方面的内容；此时就可以借助柱状图、折线图等多种图表组件构建多维度视图以便于高层管理者快速获取洞察力。值得注意的是，由于涉及到大量历史积累下来的时间序列型资料，因此建议采用分区查询优化策略以提高响应速度[^1]。

SELECT 
    sale_date,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_data
WHERE sale_date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date'
GROUP BY sale_date;

#### 应用场景实例

假设一家金融机构想要评估信贷风险水平并对潜在违约者提前预警。那么技术人员可以从Hive仓库提取出借款人基本信息（年龄、收入状况）、贷款详情（金额大小、期限长短）等相关属性，并将其映射至FineBI中的实体模型之上。接着运用机器学习算法训练预测模型得出概率评分最后呈现在动态热力地图上供风控部门参考。