随着企业数据规模扩大和复杂度增加，企业在处理分析数据时的人工和时间成本越来越高，而通过机器学习、AI等技术实现的增强分析，可以帮助企业更好更高效地处理分析数据。使用增强分析，可以大大缩短数据分析时间，帮助用户洞察更多数据信息，即使是普通业务人员也能通过简单操作挖掘数据价值。
1.数据解释
数据解释通过内置的智能分析算法，对影响的因素进行统计和分析，作为数据分析参考。数据解释包含两部分功能：关键因素和最佳组合。关键因素页面可以分别评估每个因素，最佳组合可以查看因素如何影响正在分析的指标。假设某公司的销售经理，现在要对咖啡数据进行分析，找到增加销售额的有效方法。他将“销售额”字段绑定到分析中，将可能的相关字段绑定到解释依据。
•关键因素
从关键因素页面，影响销售提高的关键因素是产品，当产品是普通浓缩咖啡时，销售值为333.764，比平均值190.56增加143.204，此影响者包含1.69%的数据。
•最佳组合
点击最佳组合，分析结果如下图。
最佳组合1“东部市场与哥伦比亚咖啡”显示，销售额的平均值为346.71，最佳组合2“普通浓缩咖啡”显示，销售额的平均值为333.76，最佳组合3“东部市场与伯爵茶”显示，销售额的平均值为272.12......最佳组合6“西部市场与黄菊花茶”显示，销售额的平均值为213.59，6种组合方式均高于整体的平均值192.99.
2.数据洞察
数据洞察用于发现业务数据增长、减少的原因，减少了过滤和图表分析的过程，自动生成数据洞察分析报告。支持数据洞察的图表组件包括线图类、面积图类、饼图类、环状图、南丁格尔玫瑰图、点图类、瀑布图、帕累托图。数据洞察报告中包含数据概况，记录数，极端值，数据对比、同环比，数据因素分析，关键因素，实现对所选标记进行全面的洞察。
鼠标右键点击标记，出现数据洞察菜单。
点击标记上的数据洞察，即可生成数据洞察的分析报告。
•数据概况：包括标记的维度与度量信息，根据这些信息自动计算预期范围，平均值、累计值，还可与度量值进行对比。
•记录数：分析标记在数据中的记录条数，并与其他标记进行比较。
•极端值：分析标记的数据记录中，是否存在偏大、偏小值。
•数据对比：数据对比中，默认与前一个标记进行对比，用户可以选择当前层级下的任意标记，依据数据集中的任意维度进行对比分析。根据不同的聚合类型，数据洞察中的数据对比会展示适合的分析图表辅助数据理解。图表支持导出为PNG图片，也支持添加到报告。
•同环比：根据用户所选分析标记，自动计算不同日期层级相关同环比信息。
•数据因素分析：根据所选标记的维度和度量，依据数据集中的维度计算占比分析，并以饼图形式展示。
•关键因素：根据所选标记的维度和度量，分析增长，降低的关键因素。
3.分析
分析用于对报告中的表、交叉表的聚合数据进行一键智能分析，并以可视化图表展示分析结果。分析报告中包含分析字段说明，分析结果说明和图形，依据当前表、交叉表上绑定的字段进行分析，不同的字段类型会生成不同的分析指标模型。
4.数据问答
数据问答让用户使用通用语言提出问题，并立即获得答复。用户可以使用中、英文两种语言输入问题，产品会根据问题推荐可视化图表给以答案展示。用户还可以修正问题对可视化图表的结果进行调整。不再需要手动绑定数据列或了解数据结构的细微差别。报告中添加数据问答组件，选择需要分析的数据集“咖啡中国市场的销售数据”。
在数据问答的输入框中提出您所关心的问题的关键字“省份 利润”，产品会根据输入的关键字匹配数据集中对应字段的分析内容。
选择需要分析的内容，产品自动生成对应的可视化图表。
产品提供了丰富的图表，帮助您更好的展示数据。点击图表右上角的下拉框切换到你想要的图表。
您可以使用笔刷和缩放在数据问答上进行数据联动，过滤掉无用的信息，专注查看指定的数据。
您可以将数据问答图表添加到卡片库，丰富您的数据分析。
您也可以将图表以Excel、CSV、图片格式导出到本地。
5.即席分析
即席分析能够提供灵活的数据分析能力，随时取数、随时分析。即席分析报告页面布局分为两大块：左侧字段筛选区，右侧表格数据区。只需要简单的拖拽即可生成具体的表格数据。即使是无任何技术背景的业务人员也可快速构建分析表格。
