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。
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
在数据科学和分析领域,Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中,Pandas是Python中最常用的数据分析库之一,而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境,可让用户在浏览器中创建和共享文档,其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供一些示例来演示它们的强大功能。
以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据,该网站主要用户是办公室女性,销售额主要集中在5款产品上,如果你是分析师:
数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。
Wyn Enterprise 将 BI 和报表融为一体,创新性的在线报表设计功能,提供类似微软 Office 产品的使用体验,功能丰富却极易上手。对软件公司而言,无需修改源码,即可完成客户定制化的报表需求;对企业 IT 部门而言,让业务部门自主设计报表的畅想变成了可能。
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
报表体系的构建是数据分析师的日常工作,也是面试中高频考察的问题。虽然很多数据分析师都会做报表,但不代表报表是有体系的,尤其是面向不同业务场景、不同的业务方要看不同的数据指标时,报表容易变得过于分散、产生大量数据冗余、或者数据分析师额外增加了很多重复劳动。
☞【实践】数据可视化技术指南(附加视频) 转自:36大数据 图为:美国立法程序 大数据是时下热议的话题,伴随着大数据,同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式,让大家意识到数据量的庞大,并不是所有的数据
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
最近在项目上常常听到这样的话:“我想要一个酷炫的数据大屏”,“设计一定要有科技感”,“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求,作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感?客户理解的数据大屏什么样?是数据还是可视化出了问题?? 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历,从设计的角度,聊一聊什么是数据可视化,为什么需要可视化设计,以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计?(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前,想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
文:傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层,包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说,数据应用层的创业机会最多,想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
6月2日,今日,国家网络安全宣传周已经进入第二天,诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案,潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中,各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来,随着网络安全威胁的不断变化和升级,网络安全防护手段也在进行着大的提升,基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向,而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键,隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧,使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一,从两个
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图",其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言,图表的信息量要大得多,这也是数据可视化的核心价值所在。
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。
调研发现,很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示,BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中,BI更多地是指分析和前端展示工具,而不是一个完整的体系。
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
在互联网探索到Seeing Theory开始,感受到了数据可视化对于知识展示的魅力,它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;
下面数据是2020年4月1日至4月10日某业务的数据,请对这些数据进行分析,并得出分析观点。
前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题,而 B/S 化趋势,也使得许多大屏应用上在网页端出现,今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面,与传统深蓝色不同,这次采用了暗红色设计,搭配粉色及黄色,加入了一些工业元素,让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制,也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰,达到了可以一页用多屏的效果。
人工智能时代,数据和算法以及硬件资源是非常重要的,相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值,数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要,甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量,这些都看中的是数据中蕴含的价值,需要等待数据科学家去进一步挖掘,拂去表面的迷雾,深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位,很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于,随着我们不断挖掘数据,进而发现有用信息时,呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是,大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据,并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢?本文汇集了5个开源数据可视化工具,这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
当今大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下,数据是新的原油。而即使获得相同的原油,但是不同的企业由于技术的差异,能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说,大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等,这些主要还是以分析应用的场景为主,除此之外,大数据还可以借助AI的能力,把价值更加极致地发挥出来。
数据可视化,是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中,如果只是以完成业务方的需求为目的,其价值会被大大缩水。本节,想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考,希望你能够有所收获。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统(GIS)的软件,它具有独特的功能,如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明 ArcGIS 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
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
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的,实话实说,一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
近几年,随着大数据产业的蓬勃发展,数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活,他们从来不说他们是出租车公司,他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢?往下看看吧。 前言 2015年初,UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念,是将UBER 后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟,这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间,就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来,UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成,通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能,以及丰富的图表类型和配色方案,让用户可以快速生成各种类型的图表,满足不同场景的需求。同时,文章还介绍了云图的多种模板,让用户可以直接在模板上进行修改尝试,方便快捷。
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设,广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台,建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理,有望实现超大型城市的全周期数字化治理,助力老城市焕发新活力。
使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分,并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句,然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序,你可以将开发速度提高10倍,并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
看着酷炫的可视化,有人会疑惑,是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用,如集团展览中心——用作政府和客户参观使用;城市交通管控中心——交通警务运营监控;证券交易大厅——实时股票交易情况;老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图,以及实时的数据大屏。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
【大数据100分】冯一村:数据可视化的魅力 主讲嘉宾:冯一村 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文: 冯一村:大家好,很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面,大家都是大数据方面的专家,而海云数据还只是一家创业公司,还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题,我们知道大数据的概念已经很火爆了,也看到大家
前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的
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