文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
在搜索商业智能(BI)工具时,可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传,晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友,也有各种IT信息部的大佬,也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
在如今的商业环境下,数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况,还能为决策提供有力支持。因此,选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具,其中第一个是VeryReport商业图表工具。
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息,使他们能够更好地进行市场定位,制定销售策略,完善内部流程。 对于许多小型企业来说,数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念,或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
Apache Kylin的广泛应用还得益于它对很多软件都非常的支持,这篇文章我们将汇总一下Apache Kylin支持的BI报表软件有哪些。
目前,无论是大企业还是小企业,都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力,有效改善用户体验,同时达到优化生产力的效果。在这个过程中,BI工具起到了举足轻重的作用。面对市场上众多的BI工具,许多企业不知道到底选择哪一款,笔者在此盘点了几款现在比较流行的BI工具,也是在各行各业中应用得最多的。
注: 在PPV课微信公众号回复“数据科学计划”获取PDF全文,内附学习资料网址推荐,让学习直达源头,不用找度娘更省心! 本文为2017年最全的数据科学学习计划(1)续篇,欢迎小伙们收藏转发学习。 3.5构建个人资料 建议时间:8周(2017年9月-2017年10月) 主题内容: 3.5.1使用GitHub 3.5.2竞赛练习 3.5.3论坛 3.5.1使用GitHub 对于数据科学家来说,有一个GitHub配置文件来管理他/她所做过的项目的所有代码是非常重要的。这样将来你的雇主就可以看到你做了哪些项目,
在几十年前,很多企业需要处理分析的数据量还比较少,大部分时候用Excel就可以解决,企业领导者依靠自己丰富的经验也可以做出一些重要的决策。但是数字化时代的到来让企业的数据量成倍的增长,通过Excel无法轻易地分析企业内各种各样的数据,在这样的背景下就出现了BI软件,以帮助企业充分利用积累的大量数据,帮助企业做出理性决策,降低风险,减少损失。现在市面上有各式各样的BI软件,笔者在此列出了以下5款主流的BI软件,以供大家参考。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
原文:TutorialGateway 协议:CC BY-NC-SA 4.0 阶段:机翻(1) 危机只有发展到最困难的阶段,才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读(Gitee) ApacheCN 学习资源 目录 Talend Tableau PowerBI SSIS SSRS SSAS MDX R 语言教程 Alteryx QlikView 贡献指南 本项目需要校对,欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但
工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查,来分析数据科学家在用哪些类型的工具,并提供了调查的匿名原始数据。
大数据技术主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
Apache Hadoop软件库是一个允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的框架。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储。
可以使用B-tree索引的查询类型: 全值匹配:和索引中的所有列进行匹配 匹配最左前缀:即使用索引的第一列 匹配列前缀:即匹配索引的第一列值的部分 匹配范围值:匹配索引值的范围 精确匹配某一列并范围匹配另外一列 只访问索引的查询 B-Tree索引限制: 如果不是按照索引的最最左列开始查找则无法使用索引。 不能跳过索引中的列,即不能直接使用索引中中间的列,只能使用索引第一列 如果查询中有某个列表的范围查询,则其右边所有的列都无法使用索引优化查找,如like,!=等。如果查询值的范围有限制,那么可以通过使用多个
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
在excel里,对于“查找”的实现,vlookup绝对是使用得最为频繁的一个函数。
最近在学习Hadoop中的HBase,通过本次实验,可以理解比较过滤器,能够掌握并运用。主要包含行比较过滤器和列族比较过滤器实验。在进行实验之前需要导入HBase项目包,然后在这个项目下面创建pack
BI软件即商业智能软件,将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合,并对这些数据进行分析,进而转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件,功能上也是五花八门,不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件(又叫自助式BI软件)两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
merge()方法是Pandas中的合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法的具体用法。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
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一、Like操作符 之前介绍的所有的操作符都是针对已知值进行过滤。不管匹配一个值还是多个值,检验大于还是小于已知值,或者检查某个范围的值,其共同点是过滤中使用的值都是已知的。 但是这种方法
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce
Excel vlookup可以说是利器,非常好用的工具,用来查询 Excel 或者进行数据匹配,十分方便。
python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能,以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式:
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值,可使用BETWEEN操作符。
匈牙利算法解决的问题概述:有 n 项不同的任务,需要 n 个工人分别完成其中的 1 项,每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?
VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数,它与LOOKUP函数和HLOOKUP函数属于一类函数,在工作中都有广泛应用,例如可以用来核对数据,多个表格之间快速导入数据等函数功能。
VLOOKUP函数在指定区域的首列查找值,并返回指定列中对应的值。INDEX函数基于指定的行号列标从单元格区域中返回值。MATCH函数返回要查找的值的行号或列标。其中,INDEX函数和MATCH函数常常配合使用,MATCH函数负责查找指定值的行号列标,INDEX函数根据行号列标返回相应的值。
◆VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数,函数中的V为单词Vertical(垂直的)的缩写,LOOKUP即为查找的意思。在表格中,纵向的我们叫列,顾名思义,纵向查找即为按列查找,最终返回所需查询列对应的值。
小勤:在Power Pivot或Power BI里,如果两个表之间有关系,从一端匹配数据到多端,可以直接用RELATED函数,详见文章《因为“有关系”,问题就简单了……》,但是,如果两个表之间没有关系呢?怎么办?
连接运算符是:&,可以将两个或多个项目连接成一个项目,这些项目可以是数字、文本(使用引号括起来)、公式结果,等等。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了,它的用途就是从一个或多个表中检索信息,使用select检索表数据必须给出至少两条信息:想选择什么,以及从什么地方选择
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术,这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色,尺寸,标签的完美融合可以实现出完美
在使用VLOOKUP的时候,请使用绝对引用:https://www.zanglikun.com/17999.html
正则表达式之初见 下面的语法检索列prod_name包含文本1000的所有行 SELECT * FROM products WHERE prod_name REGEXP '1000'; 使用正则
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
今天和大家来说说VLOOKUP的那些事儿,深入了解一下VLOOKUP函数的各种用法,看看这位大众情人还藏着多少不为人知的秘密。
image.png image.png image.png like匹配整个列,如果被匹配的文本在列值中出现,like将不会找到它,相应的行也不会返回(除非使用通配符)。 而regexp在列值内进行匹配,如果被匹配的文本在列值中出现,regexp会找到它,并且返回数据,这是一个非常重要的差别。 like匹配整个串,而regexp匹配子串。
在查找相匹配的值时,如果存在重复值,而我们想要获取指定的匹配值,那该如何实现呢?如下图1所示的工作表,在“商品”列中,存在一些重复的商品,现在我们要找出第2次出现的“笔记本”的销售量。
F2是查找值,B列是查找范围,D列是结果范围,公式的意思也就是在B列查找F2,找到后返回D列对应的结果。
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