bi工具的钻取分析都能制成哪些水平了?

钻取分析在智能数据数据可视化分析中十分普遍，它的一个很显著的特性是可以一层一层向下钻取数据，发掘数据身后的关系。那麼，以目前的技术性看来，bi工具的钻取分析都能制成哪些水平了？

1、提升分析实体模型限定做钻取，归纳全部有关表格

2、可钻取到实际数据清单

3、可灵便独立挑选钻取途径

4、可按规范钻取，也可按行、列进行数据钻取分析

SpeedBI数据分析云的钻取作用分成二种，一种是预设钻取，即预设一个钻取途径，访问者双击鼠标表格后可以直接自动跳转；另一种是智能钻取，它是一种不会受到数据分析实体模型限定的钻取作用，可以沿着数据间的关系把所有的有关的数据分析表格、数据清单都一一归纳下去，以一个小弹框的形式展现，供访问者自主挑选主要的钻取途径。

智能钻取：双击鼠标后的界面实际效果如下所示，这时只需点击实际表格，就可以马上自动跳转做分析。

预设钻取VS智能钻取

从钻取分析的途径范畴看来，智能钻取的范畴更高，也更灵便独立，可以达到不一样分析逻辑思维下的分析要求，更多维度立体式发掘数据关系。这对管理决策而言是个十分有益的局势。但也并不是说预设钻取这一作用就没必要存有。二者所解决的数据分析情景不尽相同。SpeedBI数据分析云与此同时给予预设钻取、智能钻取，便是为了更好地更为灵敏地考虑不一样情景下的钻取分析要求。

按文章标题、行、列钻取，花样达到不一样情景下的分析要求

前文也提起过，SpeedBI数据分析云给予的钻取作用较为灵便，即可以按文章标题钻取，还可以按行、列钻取，足够达到不一样情景下的数据钻取分析要求。大伙儿在应用钻取作用时还可以更为地灵便独立，按需钻取。

不清楚如何运用钻取作用？请换步在线文档编辑，检索“钻取”。

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