数据分析展现工具SmartBI

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 应用场景当杂乱无章的数据,经过数据清洗后,得到了想用的数据,但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身,无法看到其中的规律,可以通过数据分析展示工具,图形化展示数据,使数据更形象化的展现在用户面前,更容易看出规律,得出结论,还可以监控实时数据,实时刷新,比如双十一大屏等等。

应用场景

当杂乱无章的数据,经过数据清洗后,得到了想用的数据,但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身,无法看到其中的规律,可以通过数据分析展示工具,图形化展示数据,使数据更形象化的展现在用户面前,更容易看出规律,得出结论,还可以监控实时数据,实时刷新,比如双十一大屏等等。今天就来介绍使用收费数据分析展现工具SmartBI,注意如果要投入生产,是需要购买的。

操作步骤

1. 概述

SmartBI是广州思迈特软件有限公司所有的企业级商业智能应用平台,产品经过了多年的持续发展,产品广泛应用于金融、大型制造业、政府、电信等多个行业。

SmartBI产品目前包含四个版本,电子表格版,自助分析版,企业套件版和数据挖掘版。其中,企业套件涵盖了电子表格版和自助分析版的所有功能,都是将数据以图、表的方式进行可视化展示,只是功能提供的不一致:
1.电子表格版只提供了透视分析;
2.自助分析版提供了透视分析和组合分析;
3.企业套件版功能齐全,不仅包含透视分析,组合分析,还包含了灵活分析,仪表分析,地图分析,多维分析等。
4.而SmartBI的数据挖掘版是将一些算法进行封装,通过拖拉拽的方式,走通算法流程,实现数据的分析。

这里写图片描述
Epoint BI操作页面展示图

2. Epoint BI安装部署

2.1 资源下载

登录Smart BI官方下载平台,浏览到最下方,下载企业套件版,进行网盘或者官方下载。

这里写图片描述

2.2 安装

Smart BI的安装方式有两种,第一种是一键安装版,第二种是war包部署方式。

2.2.1 一键安装

2.2.1.1 配置环境变量

SmartBI一键安装后的目录如下图所示,可以分析出,其中包含了jdk,mysql数据库,tomcat应用发布服务器,只不过端口进行了修改,mysql的端口改成了6688,tomcat的端口改成了18080。

这里写图片描述

注意:由于一键安装会自动安装tomcat,并且一般我们选择把tomcat做成服务,所以在一键安装前,需要给tomcat指定目录,也就是在环境变量中修改CATALINA_HOME。如果之前没有配置过CATALINA_HOME这个变量,那么就不要添加了,一键安装过程中会自动添加;但是如果之前配置过CATALINA_HOME变量,并且不是一键安装后的tomcat目录,那么就会导致服务安装到了你所配置的目录,并不能自动指定到一键安装的tomcat目录。

所以,一键安装过程中,首先需要建立文件夹,比如在G盘,建立SmartBI文件夹,然后配置环境变量,CATALINA_HOME为G:\SmartBI\Tomcat,切记,环境变量配置步骤如下:
右键计算机——>属性——>高级系统设置——>环境变量——>新建或者编辑

这里写图片描述

2.2.1.2 一键安装
  • 双击Smartbi Insight Edition-2016-09-07.exe可执行文件

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

  • 安装完成以后,在服务中会出现Smartbi_MySQL,Smartbi_Server等服务,开启服务,即可在浏览器中访问效果页面。

这里写图片描述

  • 在浏览器中输入http://localhost:18080/smartbi即可访问页面,用户名为admin,密码为manager。

  • 注意:输入浏览器可能不能进行访问,提示需要申请licene.xml文件,按照步骤,申请证书文件,进行提交,然后重启服务,即可访问页面。

这里写图片描述

2.2.2 war包安装

Smart BI的安装方式也可以是war包部署,在下载文件中包含一个smartbi.war文件。

这里写图片描述

将smartbi.war文件拷贝到tomcat的webapps目录下。
注意:war包部署方式中并没有涉及到数据库的部署,所以war包部署比较繁琐,需要先把mysql安装部署完成,然后导入smartbi启动所需要的表,然后再启动tomcat。同理,需要按步骤申请licene.xml文件,进行上传,然后重启tomcat服务,即可。
部署后,访问http://localhost:8080/smartbi,页面如下。

这里写图片描述

按照提示,申请licene.xml文件,上传后,重启服务。

3. Smart BI操作指南

Smart BI使用第一步,需要绑定数据源,即你需要分析的是哪些数据,进行关联。然后进行SQL查询,可视化查询,存储过程查询、或者进行透视分析,灵活分析,组合分析,地图分析,多维分析等。最后生成图表,可以进行页面发布等。

3.1 创建关系数据源

BI工具支持多种关系型数据库的连接,主要包括mysql,sqlserver,oracle,mppdb,以及hadoop的hive数据仓库等。

这里写图片描述

在数据管理目录下,有数据源目录,右击数据源目录,选择新建,关系数据源。

举例:连接mysql关系型数据库。

这里写图片描述

选择mysql的驱动,输入mysql用户名,密码,在安装SmartBi的过程中,安装了mysql,端口为6688,里面有一个northwind测试库,可以作为测试来连接。测试通过后,保存。

这样就完成了,对关系数据源的创建。

3.2 数据基础设置

数据基础设置包含添加数据基础表,语义层定义,表关系定义。

3.2.1 添加数据基础表

在数据管理目录下的数据源中,选中刚刚建立的Mysql_1,右击选择数据库管理,从Mysql_1数据库中选择需要导入的表,进行添加,保存。

这里写图片描述

这里写图片描述

3.2.2 定义语义层

可以对导入的表进行修改别名,修改属性等。例如,表中都是英文的字段,我们可以在SmartBI中,修改为更好区别认知的中文。
右击,表中的字段名,选择属性,进行修改别名等。

这里写图片描述

这里写图片描述

修改后的表名如下图所示,更易于识别:

这里写图片描述

同样的道理,可以修改表名下的字段名。

3.2.3 定义表关系

在绑定连接的Mysql_1数据库下,右击表关系视图,新建表关系视图,给表关系视图添加名字。

这里写图片描述

这里写图片描述

将左侧基础表拖拽到右侧空白区域,然后点击左下角,按别名自动建表关系。点击关联线,右键可以删除多余的关联线,或者按住Shift,关联没有进行关联的字段,设置好以后,双击关联线,进入表关系编辑框,设置联系类型为右连接。

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

3.3 创建业务主题

业务主题在数据产品中,可以视为数据仓库,主要应用于可视化查询,组合分析,透视分析,等操作。

3.3.1 新建主题目录

在数据管理目录中,右击目录下的业务主题目录,进行新建目录,该目录可建可不建,主要是使目录清晰,如果不建目录,那么选中已建的目录进行右键新建业务主题。

这里写图片描述

这里写图片描述

3.3.2 新建业务主题

在新建的主题目录下,右键目录,进行新建业务主题。

这里写图片描述

选择所要建立业务主题的数据源,输入业务主题的名称,然后进入业务主题的操作界面,然后拖拽左侧资源树下需要进行操作的表,到右侧空白列区域。

这里写图片描述

这里写图片描述

在上图中,多出来一个销售时间的业务属性,这个是新建出来的相当于一个表,在SmartBI建立业务主题的时候,可以自定义添加表,拉取已有的字段,或者根据之前的字段计算出新的字段值,来应对业务的需求。

这里写图片描述

如上图所示:新添加的业务对象里,定义了新的业务属性,该属性通过订单业务对象中的订单日期属性,用YEAR()函数来进行获取,同样的可以取得月,日等的属性。最后保存。

4. Smart BI创建组合分析

数据绑定提供完成后,建立业务主题也完成后,那么就可以利用这些数据进行分析,最后实现图表可视化了。
组合分析是一款交互式分析数据展示报表,不需要预先创建数据集即可创建报表进行分析,一般针对的使用对象为业务分析人员。

4.1 新建组合分析

选中资源定制目录,右击资源定制目录,选择新建分析,选择组合分析进行建立。

这里写图片描述

选择新建的业务主题,Mysql_1。

这里写图片描述

4.2 组合分析步骤

进入组合分析操作界面,从左侧树下勾选业务属性做为输出字段,如下图所示。

这里写图片描述

报表格式,其他功能可以根据上面的菜单栏进行修改。

这里写图片描述

还可以生成图形,点击菜单栏中的图形按钮,选择坐标轴字段,进行绘图。

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

5. Smart BI创建仪表分析

快速创建仪表分析主要包含以下三个方面:
创建参数;
创建SQL查询;
创建仪表分析。

5.1 新建参数

选中公共设置目录,右击参数定义目录,进行新建参数,选中建立参数的数据源。

这里写图片描述

这里写图片描述

设置参数名称,控件类型,参数宽度,列数等,修改完成后进入下一步设置。

这里写图片描述

设置参数备选值,设置参数默认值,点击下一步,设置备选值的实际值和显示值,完成以后,保存。

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

5.2 创建SQL查询

选中资源定制目录,右击,新建查询,选择SQL查询,选中数据源。

这里写图片描述

这里写图片描述

编辑SQL语句,并且拖动参数到SQL中,然后检测输出字段类型,修改字段别名等操作。

这里写图片描述

操作完毕后,可以进行数据的预览。

这里写图片描述

5.3 创建仪表分析

选中新建好的SQL查询,右击,进行新建仪表分析,进入仪表分析界面,选中数据,进行设置,然后生成图形。

这里写图片描述

这里写图片描述

生成图形如下,如果觉得不好看,可以按照自己想法,进行设置。

这里写图片描述

6. Smart BI其他分析

Smart BI还支持透视分析,灵活分析,地图分析,多维分析,多维探索等。具体过程和上面的类似,篇幅原因,就不另外描述了,具体学习可以观看视频。

7. Smart BI创建页面

通过Epoint BI,做完分析后,生成一些图表,可以进行独立展示,当然也可以将这些图表组合到一个页面中,进行多图表汇聚形成页面,然后展示。页面制作成功后,可以把页面通过URL的方式单独拉取出来展示,或者融合到第三方应用中。
在定置管理中,选中资源定制目录,新建分析,进行页面的新建。

这里写图片描述

为页面设定名称。

这里写图片描述

为页面选中布局,如果选项中没有想要的布局,可以点击下方的布局管理进行新建,然后编辑布局,做成自己需要的布局方式。

这里写图片描述

将已完成的图表,拖拉进页面布局中,设置长宽高,然后保存,预览展示。

这里写图片描述

生成的页面展示如下图所示:

这里写图片描述

可以通过URL,单独访问新建的页面,访问地址如下:
http://localhost:18080/smartbi/vision/openresource.jsp?resid=I4028f5c2015a634563456871015a638bdffd0062&user=admin&password=manager

这里写图片描述

上面的URL地址中,resid是随机的,查看方式如下,右击页面,查看属性即可,在属性中的节点ID即为resid,复制到URL中就可以了。

这里写图片描述

这里写图片描述

8. 单点登录

可以通过以下方法,在第三方系统中单点登录到 Smartbi 系统。 在第三方系统中编写 JS
脚本实现登录,假设目标登录页面为http://localhost:18080/smartbi/vision/index.jsp,登录脚本如下所示。

<form method="POST" id="formLogin" onsubmit="go();return false">
<p>用户:<input type="text" name="user" size="20" value="admin"></p>     
<p>密码:<input type="text" name="password" size="20" value="manager"></p>
<p>登录成功后的跳转地址:<input type="text" name="surl" size="20" value="manager"></p>
    <p>登录失败后的跳转地址:<input type="text" name="furl" size="20" value="manager"></p>     
    <p><input type="submit" value="确定" name="B1"></p> 
</form>

function go() 
{
    formLogin.action = "http://localhost:18080/smartbi/vision/index.jsp";
    formLogin.user.value = "admin";
    formLogin.password.value = "manager";    
    formLogin.surl.value = " "; // 登录成功后的跳转地址
    formLogin.furl.value = " "; // 登录失败后的跳转地址
    formLogin.submit();
    return true; 
}

前端登录后,需要有相应的注销代码。

<form method="POST" id="formLogout" onsubmit="go();return false">
    <p>注销成功后的跳转地址:<input type="text" name="surl" size="20" value="manager"></p>
    <p>注销失败后的跳转地址:<input type="text" name="furl" size="20" value="manager"></p>    
    <p><input type="submit" value="确定" name="B1"></p>
</form>

function go()
{
    formLogout.action = "http://localhost:18080/smartbi/vision/logout.jsp";
    formLogout.surl.value = " "; // 注销成功后的跳转地址 为空时自动跳转到smartbi的index.jsp
    formLogout.furl.value = " "; // 注销失败后的跳转地址 为空时自动跳转到smartbi的index.jsp
    formLogout.submit();
    return true;
}
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
3月前
|
JSON 数据挖掘 API
结合数据分析工具,深入挖掘淘宝API接口的商业价值
随着电子商务的蓬勃发展,淘宝作为国内领先的电商平台,不仅为消费者提供了便捷的购物环境,同时也为开发者和数据分析师提供了丰富的数据资源。通过有效地调用淘宝API接口获取商品详情,再结合数据分析工具进行深入的数据挖掘,可以为商家、市场分析师及研究人员等带来巨大的商业价值
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
2019 年排名前6的数据分析工具
2019 年排名前6的数据分析工具
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 Java
提升代码质量与效率的利器——SonarQube静态代码分析工具从数据到洞察:探索Python数据分析与科学计算库
在现代软件开发中,保证代码质量是至关重要的。本文将介绍SonarQube静态代码分析工具的概念及其实践应用。通过使用SonarQube,开发团队可以及时发现和修复代码中的问题,提高代码质量,从而加速开发过程并减少后期维护成本。 在当今信息爆炸的时代,数据分析和科学计算成为了决策和创新的核心。本文将介绍Python中强大的数据分析与科学计算库,包括NumPy、Pandas和Matplotlib,帮助读者快速掌握这些工具的基本用法和应用场景。无论是数据处理、可视化还是统计分析,Python提供了丰富的功能和灵活性,使得数据分析变得更加简便高效。
|
3月前
|
数据挖掘 数据安全/隐私保护 Python
【Python数据分析】<数据分析工具>基于Excel的数据分析
【1月更文挑战第22天】【Python数据分析】<数据分析工具>基于Excel的数据分析
|
5月前
|
数据挖掘 Python
【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据
【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据
49 1
|
1月前
|
SQL 机器学习/深度学习 NoSQL
常用的数据分析方法和工具有哪些?
随着大数据时代的到来,数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中,我们往往会遇到各种各样的问题,比如面对不同类型的数据,如何进行有效的分析?今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具,希望对大家有所帮助。
|
2月前
|
数据采集 NoSQL 数据可视化
掌握金融数据分析的基本方法和工具
在金融数据分析的基本方法中,由于金融数据本身所具有的高复杂性,很多情况下需要借助数学模型来描述金融数据的特征。因此,金融数据分析通常会涉及到多个数学模型,这些模型的建立与求解都离不开统计计算和数据可视化。
|
8月前
|
SQL 人工智能 JSON
你必须掌握的Python数据分析工具之Pandas
你必须掌握的Python数据分析工具之Pandas
|
4月前
|
数据可视化 搜索推荐 数据挖掘
数据可视化系列-06数据分析工具QuickBI
数据可视化系列-06数据分析工具QuickBI
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
你必须掌握的Python数据分析工具之Numpy
你必须掌握的Python数据分析工具之Numpy