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商业智能BI的三个层次:报表、分析、挖掘

这些数据分散在各个系统中,无法及时有效地运到企业经营决策中,给企业发展带来一定困扰。而商业智能BI就是帮助企业将生产经营过程中的数据中隐藏的信息挖掘出来,辅助企业决策的智能化手段。 笔者认为商业智能BI分三个层次:1、初级层次:数据报表传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使。 报表常规呈现就是使柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据(财务、供链、人力、运营等)全面呈现出来,再通过各种维度(看数据的角度)筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标 报表可以帮助户进行简单的数据处理,告诉企业到底发生了什么,是企业管理的基本措施和途径,也是实施商业智能BI战略的基础。同时随着数据量的增加和协同性要求的增长,传统报表系统难以满足企业发展的需求。 商业智能BI是先通过第一层的报表呈现,将很多业务运营情况直观的反映出来,让户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。

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花式玩法,永洪BI打造“级”报表教程

近来,永洪BI又将报表玩出了新花样,通过“指标”下钻方式培养户“递进式”分析思维,打破传统分析桎梏,让数据分析变的更加简单。 目标1、 统一报表查看入口,将分散的报表进行集中。 2、 筛选条件作于所有报表,并且切换报表后不必重新选择筛选条件,不必打断户分析节奏。3、 呈现户分析思路,并支持浏览记录查询。 将做好的excel上传做成数据集供左侧菜单使。3、 拖拽自由表到左侧菜单树区域,自由表设置为两列,第一列绑定菜单名称,第二列绑定url。 至此完成了目标1和2,实现功能如下:6、 实现记录户分析轨迹功能由于实时展示,需要借助于数据库,优先在数据库建好表结构。7、 在主页面生成唯一登录标识, 在各个子页面进行户浏览信息入库。 8、 在每张报表左上方加入分析路径,使自由表完成。至此,所有目标已经完成,demo展示效果如下,各位小伙伴有更好的建议可以多多交流!

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    SVG在Power BI中的及相关图表插件盘点

    SVG,全称Scalable Vector Graphics,即可缩放矢量图形,在Power BI中有着广泛的处。本文将法总结为三类,并详述在每种法使什么图表插件。 转换完成后记事本打开,里面的文字即图片。在Power BI中最简单的SVG图片展示方式是表格或者矩阵,在SVG编码前加上必须的识别符并标记为图像URL。 PureViz Infographic这个图表将Power BI SVG上升到了一个新高度,你可以在PPT设计好静态图表,另存为SVG文件,使PureViz Infographic导入SVG文件, 《使PPT设计专属Power BI动态图表》这篇文章介绍了详细法。该图表除了作图表设计,还可以突破Power BI的字体限制:3. 自定义图表市场没有的四象限方块图:自定义地图图标:自定义散点图: 甚至可以模拟下黑客帝国:SVG的基础图形知识可以参考此链接https:www.w3school.com.cnsvgindex.asp具体怎么到图表制作参考前期本公众号的文章

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    Power BI 人力资源:动态计算年龄

    其实在Power BI中实现该功能只要将年龄从列转换为度量值即可。 然后新建年龄度量值(不是计算列):年龄 = MAX(日期表)-MAX(员工信息)接着使度量值计算30岁以下员工数量:30岁以下员工数量 = CALCULATE ( , FILTER (员工信息, < 30 ) )图表使Power BI默认的切片器、表格、柱形图、卡片图即可。 Excel使Power Pivot也可以类似操作。现实中使该方法可能会碰到另外的问题,比如每个时间段都有新人进入公司,都有员工离职,在职员工人数也是动态的,如何结合使我们将会在另外的篇章说明。

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    系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据』(BI&OLAP)

    今天是我们漫谈数仓系列第四篇NO.4 『数据』。 数据,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。? 数据仓库架构图 本文侧重于数据BI可视化和OLAP。一、BI可视化工具1.1 BI现状大数据时代商业智能(BI)和数据可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!数据可视化是大数据『最后一公里』。 Presto场景:?Druid Druid是一个于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。 场景实时数据分析是 Apache Druid 最典型的使场景。

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    系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据』(BI&OLAP)

    数据,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。? 数据仓库架构图 本文侧重于数据BI可视化和OLAP。一、BI可视化工具1.1 BI现状大数据时代商业智能(BI)和数据可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!数据可视化是大数据『最后一公里』。 Presto场景:?Druid Druid是一个于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。 场景实时数据分析是 Apache Druid 最典型的使场景。 五、本文结束语☆☞ 对于数据架构,不管是数据仓库、数据湖,还是数据中台,数据才是数据价值体现所在☆☞ 对于可视化BI工具,通幽洞微,建议熟练掌握2-3款即可,理解工具思想和实现方式☆☞ 对于OLAP

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    【解析】BI系统的组织思路与数据分析模式

    BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的组织思路、数据分析模式及分析流程使这些工具或手段,呈现给最终户的将是独立的工具集和离散的分析内容 ,BI系统的整体效果将大打折扣。 在系统构建思路(系统整体模式)方面,面向数据分析的BI商业智能系统构建工作达到如下目标:?2. 数据分析模式在数据分析的原理及模式方面,BI商业智能系统可采取PDCA管理循环理论的分析问题的模式,PDCA管理循环理论起初于质量检查与保障优化领域,后来在精细化管理及数据分析与决策领域卓有成效。? 在BI商业智能系统中,提供相的对比和评价手段,如各类计划的达成情况分析、标杆分析、综合绩效评价、EVA评价等手段,以便对一个业务周期的效果进行分析与评价。

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    Power BI商品管理:MAPE检核订单准确性

    前文我介绍了使相关系数评判订单准确性,一个新的问题摆在面前:买手甲按照相关系数评分可以得100分,可是他的整体售罄率只有50%(即订的货到指定日期只卖了一半),而公司要求是70%。 在Excel手工计算,|X-Y|为:E2=ABS(D2-ROUND(C2*0.7,0))MAPE值为: H2=SUMIF(A:A,G2,E:E)SUMIF(A:A,G2,D:D)对的1-MAPE值也可得出 Excel Power Pivot或者Power BI建立自动化模型只需一个度量值得出结果: 订单准确性_MAPE = VAR MAPE=DIVIDE(SUMX(表,ABS(表-ROUND(表*0.7,0

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    Power BI商品管理:使相关系数检核订单准确性

    服饰业商品管理常的考核指标有销售折扣、毛利率、售罄率等,这些是整盘货品的大指标。更为细节的一个指标是订单准确性,即买手订的多的产品是否正好是卖的好的,准确性评判可以具体到单个SKU。 前些年我是买手的时候,公司采了比较复杂的计算方法。这两天正好有成都的一位同学来电探讨这一问题,我思考了下,认为相关系数是最简约,并且准确的评分方式。在Excel中的相关系数函数是CORREL。 support.office.comzh-cnarticlecorrel-%E5%87%BD%E6%95%B0-995dcef7-0c0a-4bed-a3fb-239d7b68ca92那么在Power BI 很遗憾微软并没有将CORREL函数引入Power BI,但是并不意味着我们要写复杂的DAX公式,有人帮我们写好了。在“建模”选项卡下,选择“快速度量”,如下图所示设置字段,会自动生成相关系数的度量值。 简约实,商品管理岗位相关的读者可以尝试下。顺便一提,“快速度量”这里其实是个宝库,很多常规的计算不需要我们自己写。

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    2021 微软大会 Power BI 全解

    2021 年 5 月 6 日,微软大会闭幕。 and improve decision making, enabling your organization to automate repeatable outcomes at scale.微软大会就是帮助发现如何从数据到商业的 以往的大会,Power BI 整体会一个演讲来进行,而本次大会则了三个主题来演讲,分别是:Power BI Vision & RoadmapPower BI Analytics for everyonePower 到了 2019 到 2020 赛季:Power BI 更加关注如何直接帮助信息工作者产生价值,包括:这不得不给人以启发,企业使 AI 的合理形态该是利成熟产品,而不该去雇佣一些未经验证的所谓的数据科学家们 总结通过此次微软大会,可以得到三方面信息,总结如下:在生态方面,Power BI 继续大规模挺进,与其他产品集成并在各种特性上深度更新;在分析方面,Power BI Desktop 会迎来几个重要更新

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    Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的

    本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的。 embedding 更多地还是在 DNN 中作为高维离散特征的预处理(本中即是如此)。? 条件随机场可以在不同的预测问题中,本文只讨论它在标注问题的。因此主要讲述线性链条件随机场(Linear Chain CRFs),对的概率图 8 所示:? 上下文向量表示我们另一个 Bi-LSTM 来生成词在上下文中的向量表示,网络结构如图 10 表示。? 在本中,CRF 模型能量函数中的这一项,字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W= 替换即可。

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    盘点现在得最多的8大BI工具

    如何在大数据中获得更好地洞察力,有效改善户体验,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。 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,也是在各行各业中得最多的。1、亿信ABI亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析平台。 最后,亿信华辰作为一个存在了14年的BI老牌厂商,拥有自主搭建的实施团队和服务团队,客户完全不担心产品不能好好落地实施的问题。 6、永洪BI永洪BI可以可视化的操作完成数据建模工作,过程比较简单,支持各类数据源,通过直观易的界面在 WEB 端拖拽以整合数据源。 7、奥威BI奥威BI有灵活强大的数据集构建器,支持图表控件自动对齐、自适屏幕。它还设置了操作指引,智能引导户逐步掌握基本操作及各项技巧。可以有各种炫酷可视化展示(产品美观、大屏展示)。

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    BI商业智能在医疗行业中如何

    通过更好的数据提高患者身体素质近年来,随着健身,健康和健康监控程序的成功,患者对跟踪健康统计信息越来越熟悉和自在。他们也越来越成为“医疗保健消费者”,对从其提供者那里获得最佳服务和价值感兴趣。 正如我们在疫情中所看到的那样,如果将它们汇总起来,就有可能影响公共健康,这凸显了数据在帮助政府和其他组织对COVID-19中的关键作。 它已被来跟踪和通知处于危险之中的人。如果适当地匿名化,大多数人都为他们的数据以这种方式使而感到高兴。数据重塑医疗保健数字医疗的进步也正在重新定义医疗服务提供者如何处理医疗服务。 当研究人员检查远程监控对关系时,就证明了远程监控并没有提供一种非人道的、标准化的护理方法,而是提供了更好地了解患者的机会。 考虑到大数据管理的好处-改善结果、转变医疗保健、简化运营,将数据投入医疗工作该是2021年卫生组织明确的优先事项。

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    专栏 | Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的

    本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的。 embedding 更多地还是在 DNN 中作为高维离散特征的预处理(本中即是如此)。? 条件随机场可以在不同的预测问题中,本文只讨论它在标注问题的。因此主要讲述线性链条件随机场(Linear Chain CRFs),对的概率图 8 所示:? 上下文向量表示我们另一个 Bi-LSTM 来生成词在上下文中的向量表示,网络结构如图 10 表示。? 在本中,CRF 模型能量函数中的 ? 这一项,字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W= 替换即可。

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    微软发布Power BI Premium:提供统一API接口,对免费版服务进行简化

    企业可选择在大范围内其专容量,或根据户数量、负载需求或其它因素把这些容量分配给指定的工作区,并且随需求变化对容量进行增减。Power BI 。 除了于企业部署的Power BI自由许可,微软还在对Power BI中的内容包进行升级,以期改善户在企业层面发现并探索洞察的方式。 针对特定的个人、团体或整个企业,Power BI提供了一种更为简化的方式,来部署仪表盘和报告。企业户能够轻松将内容集中到同一位置,并进行自动更新。本地功能扩展。 针对来自客户、合作伙伴以及广泛开发者社区的,微软还将通过Power BI Premium对Power BI内容嵌入这些的方式进行提升。 微软将对Power BI免费版进行改进,使其拥有与Power BI Pro相同的功能,但是共享和协同办公功能将仅限Power BI Pro户使

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    附下载,《爱分析·中国BI商业智能行业报告》

    敏捷BI系统后,中信四川分行全局报表的响效率从十几分钟提高到10秒以内。业务人员可以利自助式建模系统,快速响业务需求,任意分析需求均可在一天之内实现。 图10: 典型的银行BI系统?数据来源:永洪科技&爱分析BI系统中,响效率、全量数据建模、业务人员自助分析通常是制约金融数据的关键因素。 能源行业BI最重要的是对于风险因素的挖掘和管控。 如美的集团、联通公司其BI系统都是构建在永洪通一站式BI平台之上,只是在企业时分别采了制造业与电信行业模板。 BI云化后,BI产品的和部署将变得更加便捷,客户将按照业务场景选择BI服务,而不是简单的选BI的通型服务。

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    BI研究报告解读,2018年的云BI会走向何方?

    本研究发现,企业对于数据隐私和安全性的担忧是阻挡他们使更多BI的主要障碍。 总体而言,2018年云BI比例得到了巨大的提升,几乎达到了2016年水平的两倍(从25%到49%)。而同一时期内,没有云BI使计划的受访者比例下降了一般,从38%到19%。 在所有类型中的户,零售批发行业的受访者看起来对于BI各种功能的兴趣度最低。?今年,企业对于与Salesforce、NetSuite和其他云连接的兴趣增加了12%。 企业若想进行跨供链、制造中心和分销渠道的端到端可视性,就必须将云BI与其他云平台以及众多本地相集成。 预计在2019年,这一趋势将进一步加速,因为云BI程序在营销、销售以及执行管理方面变得愈发普遍,而这种普及也发生在供链管理与制造中的实时车间监控中。 ?

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    2018年云BI市场将何去何从?

    本研究发现,企业对于数据隐私和安全性的担忧是阻挡他们使更多BI的主要障碍。 总体而言,2018年云BI比例得到了巨大的提升,几乎达到了2016年水平的两倍(从25%到49%)。而同一时期内,没有云BI使计划的受访者比例下降了一般,从38%到19%。 在所有类型中的户,零售批发行业的受访者看起来对于BI各种功能的兴趣度最低。?今年,企业对于与Salesforce、NetSuite和其他云连接的兴趣增加了12%。 企业若想进行跨供链、制造中心和分销渠道的端到端可视性,就必须将云BI与其他云平台以及众多本地相集成。 预计在2019年,这一趋势将进一步加速,因为云BI程序在营销、销售以及执行管理方面变得愈发普遍,而这种普及也发生在供链管理与制造中的实时车间监控中。 ?

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    数据赋能,离不开嵌入式BI

    然而传统 BI 和承载业务流程的软件是完全独立的两个软件界面,户不得不在多个系统间来回切换才能完成一项业务活动的数据需要,而这不管是从工作效率,还是数据传输效率等多个方面来看,都并非明智之举。 怎样更便捷地把 BI 和业务结合起来呢?嵌入式 BI 运而生。◆ 嵌入式 BI:让数据分析无处不在嵌入式 BI 即可以嵌入在商业软件中的、为软件提供或增强分析功能的专业 BI 软件。 通过将数据分析平台嵌入到软件,户不切换不同平台,无需适新的界面,也不购买安装额外的工具,还能节省在不同系统中生成和分析数据的时间。 除此之外,将 BI 嵌入核心软件和业务流程还有助于加快开发速度、降低初始成本、增强竞争优势、优化业务流程等。◆ 谁需要嵌入式 BI? 嵌入式 BI 提供了一种更普惠的解决方案:数据分析将不再是专业技术人员或数据分析师的专利,嵌入式 BI 可以帮助软件增强数据可视化分析能力,让业务户真正能在业务系统中实现自助式数据分析。

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    为什么BI普及率低,CIO如何在企业内普及商业智能?

    ---- 针对为什么BI普及率低,CIO如何在企业内部署普及商业智能的问题,我们可以大致分析一下其中的原因,然后再寻找合适的对策。 然后,我们可以看一下现在企业数据到BI之间的产品系列,大致可以分为三个层面:业务系统或Excel手工数据 敏捷BI 企业级BI 从数据分析的角度,他们三者之间的核心特点大致如下: 敏捷BI(也称自助式 因此,个人认为,对于很多企业来说,可以先考虑敏捷BI的注入,从一个部门开始,通过敏捷BI来对数据分析进行探索,在帮到业务人员的同时,不断的寻找对业务决策真正起作的内容,然后再通过企业BI进行固化、 ——当然,如果有条件的,可以直接投资,同时开始相的项目。 总之,核心在于:敏捷BI探索机会,以企业BI固化。在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器中):https:app.powerbi.comview?

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    • 商业智能分析 BI

      商业智能分析 BI

      商业智能分析(BI)整合永洪科技产品能力,提供一站式云端自助分析功能和全面的企业级云分析服务支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控,是新一代的敏捷型商业智能分析服务平台。只需几分钟,您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作……

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