以前我在某外企银行实习的时候，需要处理将近七年的财务报表，如果按照传统的方式，我估计七天七夜都处理不完，就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格，有专门的IT把控。很多软件是下不了的，即使是python这样的开源工具也不行，下载软件都需要找IT审批。
本文为CDA金牌讲师李奇原创，转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下，缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求，在很多企业中，“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息，需要业务人员强化以下两类能力： 强化所从事业务工作中
今天说一下帆软的弊端，优势什么的请自己去发现，使用了这么久帆软了，唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上，本机跑太消耗内存了。
今天我会手把手教会你如何制作报表，在这之前，确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。
随着市场环境的复杂化，在数据分析中，能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要：
BI工具和报表工具都是现在大数据时代下用得比较多的分析工具。很多人分不清BI工具和报表工具到底有什么不同，下面，我们就从面向群体、技术架构、用途和作用效果等四个方面，详细说下它们之间有何不同。
1、行式报表：订单表 2、分组报表：销量表 3、交叉报表：销量表 4、自由报表：订单表 5、简单多元报表 6、主子报表 1） 决策报表式主子表 2）嵌入式主子表
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天，前面我们介绍了如何用Tableau可视化？，今天介绍项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
工具，本身就是为了解决各种重复性工作效率低下的问题而诞生的产物，报表工具也是工具，所以它的诞生，它的使命，也是为了提效！是为了提升数据信息化项目中报表的开发效率而诞生的
工具，本身就是为了解决各种重复性工作效率低下的问题而诞生的产物，报表工具也是工具，所以它的诞生，它的使命，也是为了提效！是为了提升数据信息化项目中报表的开发效率而诞生的 但不同的工具，开发方式不同，效率自然也分高下。效率高的，不仅做起来简单方便，还能给项目上节省很多成本；效率低的，开发起来费事费力，不仅工程师受不了，常年累月无形中浪费掉的人工成本，企业也受不了 那怎么才能选一个开发效率高的呢？开发效率应该怎么考察呢？ 很多人在考察报表工具时，会关注工具是不是有流畅的可视化操作界面（厂家也喜欢宣传这一点，零编
当今时代，报表作为信息化系统的重要组成部分，在日常的使用中发挥着关键作用。借助报表工具使得数据录入、分析和传递的过程被数字化和智能化，大大提高了数据的准确性及利用的高效性。而在此过程中，信息化系统能够实现对数据的实时监控和更新，为管理者提供及时、准确的业务数据，帮助他们做出更加合理的决策。
在报表项目中，经常会碰到数据库压力非常大影响整个系统性能的问题。由以下的传统方案的结构示意图能够看出。所有数据存储和源数据计算都放在数据库完毕。当并发訪问量较大的时候，尽管每一个报表的数据量不大，还是会造成数据库压力过大。成为性能的瓶颈。多数数据库厂商提供的jdbc接口数据传输比較缓慢。在并发量较大的情况，对报表系统性能的影响也非常明显。
其实这是相当错误的理解，但有这种错误观念也不怪大家，因为这两者都是大数据时代下的数据工具，两者的功能确实也有所重合，但两者在本质上还是存在较大差异。
根据Power BI的报表数据，自动实现给低于销售目标的城市负责人发送邮件，预警销售额较低，及时跟进销售任务，努力达成目标。
Excel拥有在办公领域最广泛的受众群体，以其强大的数据处理和可视化功能，成了无可替代的工具。它不仅可以呈现数据清晰明了，还能进行数据分析、图表制作和数据透视等操作，为用户提供了全面的数据展示和分析能力。
年中时候，老板想看下上半年的销售报表数据，希望看到公司销售状况指标和其变动趋势的信息，以期了解产品、地域、行业发展情况，并为下半年的运营发展提供决策依据，衡量成本和广告投放渠道价值。
VeryReport，又称非常报表，是一款国内知名的报表制作软件。由中创微软件独立研发，具有完全自主产权的报表软件。该软件专为协同办公而设计，采用拖拽式设计和零编码技术，让用户能够轻松地创建高质量的报表。
初入大数据行业，大家肯定会听到“BI”“报表”这俩词，“BI”出现的地方一般都会出现“报表”，以至于很多人直接认为他们是一个东西。其实不然，虽然BI的结果通常需要报表来呈现，但是“BI”和“报表”并不是一个东西。
这种大屏看着高端大气上档次，然而其开发步骤却并不像想象中那么简单，基本步骤就有五步：
Python是实现RPA的工具之一，且RPA要复杂的多，远不是会Python这么简单。
凡是在零售行业的同仁，必定要接触数字。各种报表——日报、周报、月报周期性的要制作：也许要追踪销售进度，也许要查看库存水位，也许要看人员绩效等等。
在报表的使用过程中，用户经常有这样的需求：以一个销售团队为例，如果该销售团队的业务范围是全国，那么意味着该销售团队需要随时掌握30多个省的销售情况，而且每一个省还有若干个城市，每一个城市还有若干个县；随着业务量的不断增大和扩容，该销售团队所要查阅的销售数据也会日益增加。在如此庞大且复杂的数据中，如果能够实现每一个区域的负责人只看到自己负责的那份数据，那么既可以提高相关责任人的工作效率，又可以避免泄露敏感的商业数据。
最近刚好帮一个朋友做一个进销存系统，因为使用者对电脑操作以及Excel应用能力较弱，我做的进销存系统没有用特别复杂的功能，非常有解决意义，我将手把手将你制作一个简单的进销存系统。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
现代企业信息化程度越来越高，ERP、生产制造、财务营销等管理系统，各类数据报表、分析报告随处可见。大多企业在报表分析当中，还没有区分管理层级需求，将所有能够看到的数字以报表形式上报，没有体系，只有混乱的结果，这样的数据分析就仅仅是汇总和上报。
有伙伴说一段时间没有更新文章，这一次顶十次。明明能拆成十期的文章，非要一次写完，没办法，厚道。
近日，腾讯云 ChatBI 启动公测，它能通过自然语言对话方式生成图表和数据结论，有效解决原先 BI 领域数据分析门槛高、临时报表制作效率低、实时取数难等用户痛点。
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数
很多人在刚开始步入数据分析师或进入大数据行业时，肯定会接触到“报表工具”和“商业智能BI”这两个词。但许多人不理解这两者的概念和区别，认为报表工具就是BI工具，BI工具就是报表工具，这种认识当然是不正确的。造成这种错误观念的主要原因是这两种分析工具在大数据时代都是相辅相成的，两者的功能有些重叠，要想弄清楚两者的区别，就要从报表工具和BI工具的应用场景来分析。
随着大数据时代的到来，数据分析在企业决策中扮演着越来越重要的角色。腾讯云BI作为一款企业级商业智能工具，旨在帮助企业用户快速构建数据可视化报表，实现数据驱动的决策分析。本文将结合个人使用体验，对腾讯云BI的功能、性能、易用性等方面进行评价。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
2020年了，数据可视化已经不是个新鲜词了，把数据以可视化图表的形式展示并没有多神奇，用Excel等传统的办公工具就可以轻松实现。
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
上一期主要讲述了如何巧用工具，无需代码，就能做出EXCEL无法实现的可视化数据联动效果，收到不少私信，想要我专门出一期教程，手把手讲述如何从零开始制定私人化的大屏效果。
泛微OA基于低代码平台，连接企业微信，协助汽车销售行业高效构建“市场-商机-销售-库存-售后”于一体的汽车销售服务数字化平台，助力汽车销售企业内部高效协作、外部快速连接客户。
关于制作数据地图的工具，这里笔者不特意强调用什么工具，而且数据地图也并不是这些工具的核心功能点，excel能做，D3能展示，甚至图片+PS也能做出你要的效果。所以在选择工具前，更应该思考你需要用这些工具的主要目的是什么。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
本人从事软件行业7年有余，对市面上常见的管理软件颇有了解，以下是我经过对30多家进销存系统的市场反馈和各方评价，而初步筛选出的几家比较好用、且带有免费版本的进销存系统。
作为数字化转型的关键一步，数据应用以赋能业务、科学决策成为了当前诸多企业关注的焦点。BI产品“投入小、见效快”的特征，成为了数据应用阶段的主力。
之前的一期推文中，我们讲解了高级可视化 | Banber筛选交互功能详解，在数据可视化报告制作时，可以利用筛选交互功能，帮助读者根据自身需求减少数据量，通过筛选切换快速得到目标数据，同时还可以极大地优化报告的篇幅，不至于篇幅过长降低可读性。
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起，搭建统一的多维数据
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友（其他岗位或行业也可参考），在没有基础的情况下，40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。
随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样，市场竞争也趋于白热化，想要吸引并留存用户，其难度和成本也在不断攀升，企业为了盈利和生存，需要更加严格地控制成本和预算，提升运营效率。
内部订单提供成本控制和短期的工作与任务的监测。内部订单通常被用于内部工作和任务的计划、信息收集和成本清算等等，如市场营销活动和工作修复等。成本中心用于长期成本管理，而内部订单则用于中短期的成本征收。整个订单生命周期过程（从订单的创建、计划、实际成本的清算到结算归档）都可以对内部订单进行监测。
有一个数据集，包含四张工作簿，每个工作簿是一张表，其中可以销售表可以划分为事实表，产品表，日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图：
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。
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