四月上旬新内容速递丨技术深潜、图表进阶与AI热词

春意正浓，学习升温！四月上旬更新聚焦技术拓展、图表新解、AI热点与实战任务，助你在数据探索之路上步步为营，智取未来！

一、场景应用精选

《【热力图】数据的“温度计”与分布探测器》→热力图在业务分布与浓度识别中的实战应用。
《【数析课堂】排序法：业务人员的“数据理线器”》→排序法助力业务数据梳理，提升分析效率。
《【关系图】解锁数据背后的“隐形网络”与关联密码》→关系图在复杂关联分析中的深度应用。
《【数析课堂】让数据开口说话：职场人的“图形法”生存指南》→图形法职场实战指南，轻松驾驭数据表达。

二、技术经验分享

《降维打击！Smartbi仪表盘隐藏ECharts玩法大揭秘》→解锁仪表盘高阶玩法，用ECharts实现可视化降维创新。
《“数”转乾坤：数据转换规则变形记》→深入数据转换规则，掌握数据变形与流转的核心技巧。

三、AI知识更新

《【AI每日一学】简要介绍一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题》→每日一学，快速理解AI圈热门话题“养龙虾”。
《【AI每日一学】讲一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题中一直被提及的skill》→深度解析“养龙虾”中的关键技能概念，紧跟AI前沿。

四、全新素材上线

《指标元素动态图（二）》→新增指标动态图素材，丰富仪表盘视觉表现力。

五、官方通知更新

《2026年「月更日志」社区更新合集 3.1 - 3.31》→回顾三月社区更新动态，掌握平台最新进展。
《春日如约而至：2026年第一季度任务通关排行榜请查收！》→揭晓Q1任务通关榜单，激励持续学习与挑战。

六、任务持续上线

《【AI知识巩固】简要介绍一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题》→追踪AI圈最新热词，轻松入门“养龙虾”现象。
《【图表应用】热力图：数据的“温度计”与分布探测器》→学习热力图制作，让数据热度一目了然。
《【BI知识闯关】降维打击！Smartbi仪表盘隐藏ECharts玩法大揭秘》→实战闯关，巩固仪表盘隐藏技能。
《【数析课堂】排序法知识巩固》→掌握排序分析法，梳理数据层级关系。
《【图表应用】关系图：挖掘数据背后的“隐形关系网”》→学习关系图绘制，发现数据间的隐秘关联。
《【BI知识闯关】重生之如何找SQL看数据不对问题（上）》→SQL排错实战，提升数据校验能力。
《【BI知识闯关】“数”转乾坤：数据转换规则变形记》→闯关巩固数据转换规则应用。
《【AI知识巩固】讲一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题中一直被提及的skill》→深入“养龙虾”背后的技能概念，拓展AI认知。
《【数析课堂】图形法知识巩固》→强化图形化分析方法，让数据表达更直观。

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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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胡振乾 Lv2 关注ta

发表于 2025-6-26 11:27:21

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徐锐洋 Lv2 关注ta

发表于 2025-6-30 22:41:56

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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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