，以及可视化大屏。...将可视化能力直接在系统内应用或跨系统复用 2.产品功能框架 数据模型：主要提供数据源接入、数据源管理、数据建模能力 自助分析：支持拖拽式分析，同时可以作为通用能力，对接数仓数据源、指标平台指标等，随着版本迭代...，图表类型要不断扩展，从基础的表格、折线图、饼图、柱状图，到复杂的地图、桑基图等，数据分析能力不断增强，预测、归因分析等 Dashboard：可视化报表创建、管理 可视化大屏：大屏模式，提供常用模板快速搭建大屏...QuickBI 帆软BI 自助分析方面，从Dashboard创建的交互流程上看，QuickBI设计画布是以看板为目标，每个图表作为看板组件和元素，图表对应的数据源、样式设置是图表的一个参数，设计过程是看板布局绘制的过程...帆软BI则是创建看板画布后，图表的编辑跳出看板，在一个自助分析页面，自助分析页面拖拽式交互操作较强，用户可以在自助分析页面仅做分析，不做看板配置。
比如：合并单元格的格式化数据表格。 要知道，Excel在国内亦或者世界的市场上已经沉浸了很多年了，相较于各类BI软件而言，Excel仍旧处于统治地位。...数据导出 [1240] 在左上角的导出按钮，可以导出多种文件格式。 [1240] 如上图，展示的是使用Excel模板导出的数据样式。 怎么样，是不是效果还可以？...它可以连接本地的数据源，也可以直接连接云上的数据集。 [1240] 功能： [1240] 主界面与SSRS的报表制作界面完全一致，白茶这里就不赘述了。...分页报表制作 首先，连接数据源，这里白茶选择连接云上的数据集。 [1240] [1240] 在添加PowerBI数据界面，可以看到白茶云上的数据集，选择分页报表Demo。...数据源已经添加完毕，添加数据集。 [1240] 在下图的位置，选择我们刚才添加的数据源。 [1240] 在查询设计界面，我们就可以设计数据集了。 [1240] 在下方界面，我们可以看到三个板块。
一、什么是自助分析平台 自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中...自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。...支持多数据源接入 自助分析平台要能够支持多种数据源、不同数据类型文件的接入，能够让数据工程师和业务人员快速的把数据导入到自助分析平台中。...自助分析平台中的数据也要进行权限管控，比如敏感数据不能开放所有用户，下载数据需要有流程审批等等。 高性能 数据分析查询要快、自助分析要快、可视化要快。...自助分析引擎 对于超大数据量的复杂查询分析，我们可以使用Spark提交任务的方式来实现自助分析。对于中小数据量的数据我们使用MPP数据库实现快速查询。
如今，自助式BI越来越受到企业的青睐，它可以让业务人员或者管理层即使在没有专业IT知识的情况下，也可以轻松地访问和使用公司数据，显著地提升了数据分析的效率。...自助式BI支持可视化展示，将数据分析的结果用更直观更美观更容易让人接受的图形来展示。业务人员在没有技术背景下，可以基于已有的数据自己做出各种分析报表。相当于相机中的自动相机或者手机拍照功能。...业务人员可通过自助式BI的数据集构建器，轻松构建数据的行、列、排序、筛选与聚合，还可根据可视化分析功能快速完成更多的数据可视化分析工作。...如运用亿信ABI的自助分析功能，业务人员通过简单拖拽的方式，加以简单的设置，即可快速完成数据分析。...总之，选择适合自己的自助式BI，大幅降低商业智能的使用门槛，是企业从数据分析中获益的最快路径。
美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数据科学家增长的五倍，而全球分析和咨询公司Quantzig在其2017年数据分析行业趋势中，将自助式数据分析软件排在了第一位...受过一些训练能够使用自助式分析工具的员工，也可以完成大部分数据科学家的工作，但是他们要求的薪水却不像数据专业出身的数据科学家那么高。 事实上，让在某个行业有丰富经验的人来分析数据，可能效果更好。...然而，自助式分析平台供应商Alteryx的产品营销副总裁鲍勃·劳伦（Bob Laurent）认为，自助式分析工具的出现，不是要将数据科学家踢出局，而是推动他们往更高端的方向发展，让他们去做更高级更有趣的工作...我们与五位专业人士谈论了自助式分析工具的问题，询问了他们对自助式分析工具如何影响BI和数据科学家这一问题的看法。 Indeed.com网站BI分析师罗宾·拉普博士（Dr....自助式分析工具让用户在处理数据方面变得更“聪明”，将BI的价值直接交到企业手中。
再往前走一步，就是业务服务的自助化，其实这是一个平台化功能系统对接的一段心路历程吧，这个阶段带给我的一个收益就是我清楚现在的功能需要什么缺少什么，这些信息是相对明确而且可以预见结果的。...所以资源申请是涉及成本预算的，而数据库服务的价值也可以通过这种方式来体现，比如我们设计了容灾方案，设计了高可用方案，还做了定制化需求，这些都是业务之前不了解的事情，但是和成本打包起来，就可以供业务自助选择...所以按照这个思路，我们可以在系统资源的基础上打包数据库服务，让业务得到一个看得见的服务和成本。
假如我们都保持现在的状态，时间轴推进到30年以后，公司还在，我们还在公司，公司还需要我们，我们六十岁的时候生活会是一番什么样的景象，可能开会都得用大喇叭了， ?...这个基础上怎么做深做细，本质上是要做好数据分析，利用数据来产生数据价值，既然数据分析是运维服务的源动力，其实可以按照以下的三个步子来走。...2.基于大量历史数据的分析 要去体现运维数据的价值，一种方式就是基于大量的历史数据，做出基于现状的数据决策或者问题提示，如果你主动发现了问题，而且对于问题的解决方案也得心应手，没有理由会和业务疏远。...3.基于算法的历史数据分析 基于历史数据的分析本身是有一些瓶颈，基本是上基于阈值或者有一定的浮动范围来做计算，但是更合理的方式是基于定制算法来深度分析。...这一块的工作门槛和要求很高，所以我们也要忘记哪些蹩脚的设计和分析方法，而把更全面的数据分析建立在工作之上。
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而自助法(Bootstrap)的思路是对原始样本重复抽样产生多个新样本，针对每个样本求取统计量，然后得到它的经验分布，再通过求经验分布的分位数来得到统计量的置信区间，这种方法不需要对统计量有任何理论分布的假设...一般认为，只要样本具有代表性，采用自助法需要的原始样本只要20-30个,重复抽样1000次就能达到满意的结果。...在R中进行自助法是利用boot扩展包，其流程如下： 编写一个求取统计量的自定义函数 将上面的函数放入boot（）函数中进行运算，得到自助法的结果 用boot.ci()函数求取置信区间 让我们用mtcars...其中我们感兴趣的是判定系数R-square，希望用自助法求它的95%置信区间。...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章
自助分析能力：大屏的由来最终于是解决分析的需求，因此大屏真正核心的本质是能够服务于数据分析，让真正的数据用户，按照自己的思维逻辑在大屏中操作分析数据，辅助决策，这就决定了大屏需要为用户提供“自助式分析能力...什么是自助式分析 自助式数据分析需要体现到四个层次： 自助数据准备：很多业务用户未具备专业的IT技能，因此在实现数据分析的过程中，最让他们耗费时间最多的就是如何对接实际的业务数据，因此自助式分析第一步要解决...，自助数据准备，自助完成数据准备，并能关联本地数据，为数据分析提供更完备数据支持，通过简单易用的数据准备器，拖拽完成即可实现多业务表的关联，无需理解背后的IT 技术。...可视化化设计分析：以拖拽方式完成数据分析、管理看板和数据大屏的设计需要。...自由数据探索：通过数据联动、钻取、筛选等探索分析操作，发掘数据价值和原因 分享与发布：用户可以将分析结果分享给其他同事，扩大数据应用范围、加速企业数据文化的建立 自助式分析之实践： 通过数据分析，打开大屏中附链的文件资源
数据迁移 周期表维护 设定数据周期 设定表生成策略（日表，月表等） 数据同步 4）数据操作 通用查询 数据自助查询 数据结果自助提取 数据变更 引入数据变更备份策略 引入数据回滚策略...巡检订阅服务 巡检打分模块 巡检问题梳理和建模 主动检测过高权限，回收权限 数据库快照转储 3）SQL自动化上线 支持MySQL 业务SQL自动化上线 支持关系型数据库自动化上线 对于大表操作...，引入online DDL的平台化服务 4）SQL自助优化 提取执行计划，考虑json的方式 提取执行计划相关的优化器选项 查询语句深度优化定制 SQL优化模型 5）慢日志自助分析 深度引入慢日志分析模块...通过任务调度来完成日志切分 引入慢日志服务器来完成慢日志归档 慢日志排行榜 慢日志自动优化 6）监控自助查询 监控自助提取 报警自助订阅 7）数据自助恢复 深度定制数据恢复工具，提供数据闪回功能...通过docker引入数据自助恢复体系 通过构建回收站来平滑对接drop恢复 ?
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
从早期的多维分析（OLAP）到近年来的敏捷BI，BI产品厂商一直在强调自助能力，宣称可以由业务人员自己分析数据，而用户方也常常有强烈的此类需求，双方一拍即合，很容易形成购买行为。...但是，BI产品的自助功能真的能让业务用户自己随心所欲地分析数据吗？ “分析”这个词并没有一个业界公认的严格定义，所以不能说这些BI产品是否过份宣传了。...不过，就大多数缺乏BI应用经验的用户所期望的工作内容而言，自助分析的目标就可以说远远达不到！...做到多维分析这一步，只能解决10%左右的自助需求，这是BI产品最常见的自助能力。 关联查询 为解决多维分析的局限性，有些BI产品开始提供关联查询能力。...结语 针对于用户最普遍的自助数据需求，当前BI产品的能力实际上是相当弱的。经常的情况是：BI厂商说的是多维分析，而用户想的是那些需要过程计算才能解决的问题，这个错位就会导致期望高而失望大的局面。
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。...永不打断您的分析思路 Wyn Enterprise 中所有的数据变化都通过动画进行呈现，为您分析数据的整个过程提供最佳的连贯性。...QQ3.png 自由的高级数据探索分析 Wyn Enterprise 不仅提供常用的切片、联动和钻取分析功能，还提供自由的高级数据探索分析功能。...QQ6.png 可视化大屏，WynBI 为您考虑得更多 数据可视化大屏承载着企业对内信息共享，对外行业交流，会议现场展示等重任，已经被广泛的应用。...关于Wyn Enterprise Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要，将BI和报表融为一体，一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、在线报表设计、数据可视化等多项功能
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 近日，帆软举办了第四届FineBI数据分析大赛，让来自各个领域的业务人员，用帆软的BI产品来进行自助式数据分析，产生了大量的优秀分析案例。...工序合格率分析 团队进一步分析了工序合格率，这是制程质量在更细致层面上的关键指标。他们区分了一次合格率和最终合格率，重点关注那些一次合格率与最终合格率差异大的工序。...数据关联这个功能帮助也很大，管理员设置好数据集的关联之后，业务人员在使用自助数据集进行自助取数时，可以直接对有关联的数据进行联合分析，而不需要再去梳理和配置关联关系。”...以自助式BI，助推汽车行业的数字化、智能化升级 东华转向通过帆软BI进行零部件质量管理分析的案例，不仅展示了数据分析在提升制程质量中的实际应用，还为我们揭示了自助式数据分析和数据普惠化在现代企业管理中的重要性...其次，自助式数据分析将影响我们现有的组织架构，传统的组织架构中，数据分析通常是由专业的数据分析师或团队来完成的。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
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