八月上旬更新速递丨实战赋能、技术深耕与AI探索

数据浪潮奔涌，八月更新携实战培训、集成攻略与AI新知强势来袭！助您攻克难题，解锁高阶技能！

重点推荐：案例库重磅上线！

汽车制造两大数字化方案领衔登场，实战培训+集成攻略+AI新知火力全开，助您破局数据难题！

一、任务持续上线

《【AI每日一学知识问答】什么是业务数据化，什么又是数据业务化？》→检验一下你对“业务数据化”与“数据业务化”这对数字化转型双引擎的理解吧

二、demo动态更新

《【DEMO动态】体验中心行业案例&移动端上新！速来！》→全新的行业案例DEMO和全新移动端DEMO上线，带您领略不一样的数据体验！

三、实战技巧分享

《仪表盘导出失败？手把手教你揪出元凶！》→ 揪出导出失败原因，让这导出功能离乖乖听话更近一步。
《我们不产生资源，只是资源的搬运工》→ 怎么把精心打磨的资源从开发环境顺利迁移到正式环境中？小小资源迁移，拿捏。

四、开发技能突破

《第三方系统集成Smartbi资源》→演示一些入门的前端集成示例，帮您快速了解如何进行前端集成。
《自定义计划任务》→系统学习Smartbi自定义任务开发的基础知识，从零开始掌握任务脚本的编写方法。

五、AI每日一学

《简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择》→ 聚焦数据预处理与特征处理的关键技术——数据增强、特征工程、特征选择，为模型打造更强大的"数据燃料库"！
《什么是业务数据化，什么又是数据业务化？》→ 聚焦业务数据化与数据业务化这对驱动数字化转型的双引擎，揭示它们如何相互作用，释放数据的真正潜力！

五、小麦训练营

《小麦训练营（深圳站）：实战演练企业级数据仓库赋能》→一场专为企业级数据仓库实战赋能的盛宴

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【挑战任务】原创案例分享大赛正式启动，至高800麦豆等你来领取！

建议征集发表于 2024-11-29 10:50

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想变甜的柠檬 Lv3 关注ta

发表于 2025-6-11 13:40:21

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发表于 2025-6-26 11:27:21

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白杨 Lv3 关注ta

发表于 2025-7-15 12:26:37

您好，我看您这里写了可以使用自己的环境

，我想分享一下我用FineBi制作的数据分析，我平时比较喜欢挑战，学完Finebi后目前也在学习SmartBi，SmartBi数据处理方面表现不错，但功能丰富性、可视化方面就比较弱，产品的UI界面也比较老式，需要帮助的时候只能问社区，时效性比较差。希望厂商之间能多交流合作一下，除了打造自己独有的功能，同时还要让用户使用顺手。

打赏人数1	麦豆 +200	收起理由
Smartbi直播助教	+ 200	骚年，我看好你哦

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白杨

https://pcdemo.finebi.com/webroot/decision/link/VFKH

2025-7-15 12:27| 回复

白杨

主要是想获得更多麦豆把两个中级都考了。

2025-7-15 12:37| 回复

Smartbi直播助教

回复白杨

仪表盘完成的不错呢，不过有个小遗憾，因为您没有满足任务规则，没有提供案例基本信息、使用场景等内容，也没有进行自助分析或报表制作，所以这次只能给你 200 麦豆作为奖励啦。后续有更多的案例分享，欢迎继续参加。
关于您的建议我们也收到了呢，会及时反馈跟进的。目前，我们的 V11 版本已经进行了一系列优化改进，我们诚挚地邀请您前往 demo 体验中心https://demo.smartbi.com.cn/smartbi/vision/index.jsp进行体验，以便更直观地了解产品的优化成果，若您后续还有具体的建议或意见，欢迎随时与我们联系。同时，建议您后续更多地使用 Smartbi 平台进行实际操作，通过实践深入探索平台功能，解锁更多惊喜~

2025-7-16 10:03| 回复

白杨

回复 Smartbi直播助教

忘记加上了。这是内容：
服装零售公司提供了全国十座城市下64家店铺的销售数据。要求从人、货、场三个维度对销售情况进行数据分析和可视化报告。根据现有数据从人、货、场三个维度对销售情况进行梳理，形成分析框架，再根据分析框架进行数据分析。要探究客户特征、产品类别与价格、销售地区与渠道等因素对销售额、销售量等指标的影响，再通过联动设置就可以精准匹配出不同城市不同门店客户购买情况及产品销售情况。同时重点关注各维度下销售表现最好与最差的类别特征，就不同的销售表现作出简要说明及后续改进意见。
思维导图：
分析：一、某服装零售公司总销售金额354.41万、总销售成本187.85万、总毛利率47%；
公式：毛利率=(SUM_AGG(销售金额)-SUM_AGG(销售成本))/SUM_AGG(销售金额)
二、通过图表发现深圳为销售额最高的城市同时也是销售成本最高的城市；
三、毛利率最高的城市为南京51.74%，毛利率最高的店铺为武汉50号56.11%。
根据不同门店毛利率进行精准匹配
以武汉50号门店为例：该门店以线上销售为主，销售金额主要是21-24岁在工作日的购买力较强：30-34岁之间订单量多，该店铺利润率较高主要原因是由于门店的袜子、裙子及配件的利润率。
消费渠道：
客户购买渠道更偏向于线下，深圳为线下购买力最旺盛的城市，女性为主要购买人群。
消费人群：
1、年龄段30-40岁之间为线下订单量最大的年龄段
2、25-29岁之间消费金额占比较高
3.20-24、25-29、30-34、35-39为购买力的主力军
4、波士顿矩阵图反映消费频率及客单价精准定位消费人群年龄段
公式：客单价=sum_agg(销售金额)/count_agg(客户年龄)
消费时间段：
1、工作日订单销量高于周末。
2、25-29、30-34年龄段工作日销售金额较高。
3、工作日女性消费金额高于男性。
1、T恤为各城市、各年龄段及各渠道销量最好的商品。
2、通过帕累托分析综合展现产品类别销售情况。按照
0-80% A类
80%-90% B类
90%-100% C类
进行划分
A类产品类别：占总销售金额的80%T恤、当季新品、配件、毛衣
B类产品类别：占总销售金额的10%牛仔裤
C类产品类别：占总销售金额的10%裙子、袜子、运动、短裤。
结论
短裤、运动、袜子及裙子累计销售金额占比最大，属于高售价品类：袜子及配件属于利润率最高产品。毛衣属于成本较高，利润率较低的商品建议进行组合销售，保证商品销量的同时提高利润。
打开链接即可查看，通过最下边的栏目可以切换报表组件和仪表板。
https://pcdemo.finebi.com/webroot/decision/link/VFKH

2025-7-16 13:38| 回复

白杨

回复 Smartbi直播助教

好的，谢谢 我会继续在这里分享更多的我的制作案例

2025-7-16 13:38| 回复

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