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FineBI是一款富強的數據分析東西，其內置的聚合函數可能幫助用戶疾速地對大年夜量數據停止匯總分析。本文將具體介紹FineBI聚合函數的利用方法。 總結來說，FineBI聚合函數重要分為求跟、均勻、最大年夜最小值、計數跟去重計數等多少類。下面我們逐一停止具體闡明。
求跟函數重要用來打算數值列的總跟，比方：SUM(銷售額)。在FineBI中，只有將響應的欄位拖拽到求跟函數中，體系便會主動打算出總跟。
均勻值函數用來打算數值列的均勻值，比方：AVG(銷售額)。利用方法與求跟類似，抉擇對應的欄位即可。
最大年夜最小值函數分辨用來找出數值列中的最大年夜值跟最小值，如：MAX(銷售額)跟MIN(銷售額)。操縱同樣簡單，抉擇響應的欄位即可。
計數函數COUNT用來統計記錄數量，而COUNT(DISTINCT 列名)則用來打算去重後的記錄數。這在分析不重複數據時非常有效。
除了以上多少個基本聚合函數外，FineBI還支撐一些高等聚合函數，如標準差、方差等。這些高等聚合函數可能幫助用戶停止更為複雜的數據分析。
利用FineBI聚合函數的步調大年夜致如下：
- 抉擇須要分析的數據表跟欄位。
- 根據分析須要，抉擇合適的聚合函數。
- 將欄位拖拽到聚合函數中，設置響應的參數。
- 體系主動打算出成果，用戶可能對成果停止進一步的分析跟可視化展示。
總之，控制FineBI聚合函數的利用對停止高效的數據分析至關重要。經由過程公道應用這些聚合函數，用戶可能輕鬆應對各種數據分析場景，為決定供給有力支撐。