数据分析核心分析功能，包括聚合，分组，排序以及数字和分类筛选

当数据分析师使用“问数据”时，示例聚合短语包括“销售总额”，“平均利润”或“客户数量”。您也可以为这些术语使用常见的同义词，例如，“平均值”表示平均值，“ cnt”表示计数。

数据分析师怎样对短语的分组

分组短语包括单词“ by”，例如“ by Region”和“ by Sales”。

此表达式等效于在创作标准Tableau viz时在“列”或“行”架子上放置维或未聚合的度量。

数据分析之短语排序

排序短语的示例包括“按利润的升序对产品进行排序”或“按字母顺序对客户名称进行排序”。您也可以使用同义词，例如“从小”开始升序，“从”开始降序。

数据分析工具中的数值过滤器

让数据分析师将数据过滤到感兴趣的数值范围，然后根据需要微调该范围。措词示例包括“销售总额至少2,100人民币”或“价格在10到20人民币之间”。

数值限制（上限值和下限值）

您可以使用“去年销售的前十辆汽车”或“按平均利润划分的区域”之类的短语快速查看该字段的和值。

支持人们倾向于使用其数据的常用术语，例如“低”，“高”，“”和“”。在基于货币的字段中，您可以为这些术语使用同义词，例如“便宜”代表低价，“昂贵”代表高价。

 文本值的分类过滤器分类过滤器使您可以将数据缩小到您感兴趣的特定文本值。

时间过滤支持使用“过去10年的销售”或“ 2018年至2019年的利润”等短语进行时间过滤。您还可以在下面使用短语的同义词，例如“开始于”而不是“开始于”。

数据分析师是怎样针对数据进行优化的

如果您管理和发布数据源，这里有一些技巧可以帮助使用户更加成功。通过在此过程上花费一些额外的时间，您将向组织中的更多人员开放数据分析，帮助他们独立回答问题并获得更深刻的见解。

数据分析师当遇到预期用户问题时怎样进行操作

预测用户会问的各种问题，然后使用以下技术针对这些问题优化您的数据源：

在使用数据分析类似工具中清理和整形数据。

连接数据以将用户可能在一个表中遇到的所有字段都包括在内，从而提高了性能。

添加 可以回答常见用户问题的计算字段。

为用户可能希望以直方图或其他分类表形式显示的定量变量创建具有适当大小的分类箱。

为字段名称和值添加同义词

人们可能不会使用您在数据源中发现的相同术语，因此数据源所有者和CPDA数据分析师可以为特定的数据字段名称和值添加同义词，数据分析师输入的同义词在整个组织中都可用，从而使每个人都可以更快，更轻松地进行数据分析。