搜索式BI凭借其独特的自然语言搜索模式,正在颠覆传统BI工具,为数据工作者提供更便捷的交互方式。datafocus在此领域则可谓是佼佼者。今天我就结合一个具体案例,为大家详细讲解datafocus的自然语言搜索功能,以及如何利用它进行数据挖掘并支持决策。
正文:
- 案例背景
某超市计划开展促销活动,需要分析过去一年不同季节不同商品的销售数据,以制定促销方案。他们的数据团队决定使用datafocus的自然语言搜索功能来进行快速分析。
- 数据预处理
他们准备了一年中每季度不同商品的销售额数据,进行了数据清洗后导入到datafocus中。datafocus自动识别了“季度”“商品”等维度,建立了数据模型。
- 自然语言搜索流程
导入数据后,他们通过自然语言提问的方式进行分析:
“第一季度销量最高的商品是什么”
“第二季度与第三季度牛奶的销量对比”
datafocus可以直接理解这些问题,并从数据中返回结果,无需编写任何代码。
- 搜索结果解析
从结果可以看出:
第一季度销量最高的是面包;第三季度牛奶销量较第二季度上涨20%。
数据团队对这些关键发现进行标注和记录,以备后续使用。
- 数据可视化
他们使用datafocus的可视化功能,将第一季度销量前10的商品进行了柱状图比较,更直观地呈现结果。
这为后续制定针对不同商品的促销策略提供了依据。
- 分析结果
通过自然语言搜索,他们快速分析得到:面包和牛奶是两个重点促销对象。面包适合在第一季度推广,牛奶适合在第三季度推广。
- 决策支持
依据这些关键分析结果,超市制定了针对面包和牛奶的季节性促销方案,并在执行中获得了很好的业务效果。
- 自然语言搜索的价值
这个案例展示了datafocus自然语言搜索的强大价值,它可以帮助用户在非常短的时间内洞察数据,并支持业务决策。相信随着应用场景的丰富,它会释放出更大的潜力。
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