眨眼間，距離FineBI6.0正式釋出已經過去一年，越來越多的朋友開始體驗6.0版本，在這之中不少使用者對在6.0版本中新推出的“DEF函式”給出了高度評價。
“函式是資料分析師的武器，而DEF函式，讓FineBI成為了有縱深的BI軟體！
當分析達到一定的深度時，必須透過這樣的分析函式來解決計算問題。
而學會這些分析函式的分析師們將在職場上更具核心競爭力。”
— — 國內資料分析專家 BI佐羅
“DEF函式將BI的資料計算拔高了一個層次。”
— — 某大型農牧集團 BI專案經理 林家喜
“DEF函式給專業設計使用者提供了製作更加複雜模型和圖表的可能性。”
— — 華東理工大學出版社有限公司 資料運營總監 王曉博產品官方在看到這些評價時無疑是欣喜的，因為：DEF函式，正是帆軟給諸位分析師的獻禮。
對於分析師來說，DEF函式和它背後的整個體系，代表了計算的上限。
簡單場景的計算無需多言，大家都能解決，但一旦當你分析到達一定深度時，指標不知道該如何計算時，不得不依賴分析函式去解決複雜問題時，DEF函式就會是你的“最佳選擇”，它會成為你最趁手的武器，讓你比別人更快更好地完成分析工作，拉開差距：
- 複雜的資料表預處理，導致出現大量的中間表❌
- 無法指定計算的詳細級別❌
- 無法實現行間計算、巢狀檢視計算等場景❌
- 缺乏動態計算的能力❌
- 面對這些，DEF函式只需一個式子就能解決✅
口說無憑，下文讓我們透過一個經典的“月復購率”場景來認識一下DEF函式。
01 相比傳統分析方法，DEF函式好在哪？
這裡提供一份銷售的明細資料，也是我們平常做業務的朋友較容易拿到的資料：
先看我們一般傳統的做法：首先需要將欄位處理成僅有【訂單id】，【客戶名稱】和【訂單日期】的表，並且做一次分組彙總或者說資料透視的操作，計算出每個年月中每個使用者的購買次數。
當月內購買次數大於2時，就可以知道這個使用者在當月購買了兩次產品，即為有復購行為，這要求我們首先對這類使用者用一個欄位進行標記。這時候我們又必須再新增兩個欄位：
- 1、當月復購的總人數
- 2、當月購買的總人數
最後將兩個欄位相除才能得出當月的復購率。
大家可以注意到，這樣的傳統做法，雖然最終也能得出結果，但存在2個問題：
- 步驟繁瑣，效率極低：就算是熟練的分析師，也得在這裡操作6步以上才能完成，每一步都伴隨著思考的成本。一個簡單的分析就要花費10分鐘。
- 表處理完後無法複用：最開始做的分組彙總操作，將表的結構破壞，並將銷售額等欄位消去了，如果還有別的分析，這意味著我們一張表就只能做這一個分析。
我們再將這個場景複雜化一些：當月購買的客戶，在前六個月有過購買行為，就算為復購使用者。
實際企業環境往往復雜多變，導致使用者復購的定義在不同情境下各不相同。這種特殊性挑戰了傳統分析方法，使得實現目標變得更加困難而重要。
而DEF函式面對這樣的複雜場景只需一個式子就能實現：
當然，今天不是來和大家學習這個函式如何書寫的。授人以魚不如授人以漁，教會大家一個場景的用法價值不是最大的，我們要注意到的是，他背後的優越性：他將解決你所有的指標計算難題。具體來說：
- 公式直出結果，無需複雜的資料表預處理，規避中間表，效率提升。
- 能夠指定計算的詳細級別。
- 具有動態計算的能力
- 行間計算/獨立檢視/多層巢狀檢視的計算能力
- …….
02 敬請期待：分析函式，從來不只是DEF
業務邏輯是複雜的，一個指標不是加減乘除就能做出來的。
從上面的案例出發，讓我們想象這樣一個場景：一個分析師一步一步地進行計算，在“如何算出六個月前有過購買行為的使用者”上犯了難，於是他一遍一遍地和IT溝通計算口徑，希望IT能幫他算出期望的結果。
來回的溝透過程漫長且低效，而你用了一分鐘，一個公式，就把問題解決了。
這就是分析函式的意義：提升計算能力的上限。對於分析師而言，則是在提升你的職場競爭力，為你的分析乃至職業生涯，保駕護航。
當然，分析函式不止是DEF函式這麼簡單。
在明年，帆軟還將帶來更多的分析函式：rank，window……在提高計算能力上限的同時，降低使用的門檻。
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