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超级菜鸟怎么学习数据分析？数据挖掘、工具、技术、所需知识点等？
tangqi 回复了问题 • 2021-09-15 18:51
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如何找一条船舶从开工到完工时间的时间段中75%进度的数据？
汪照坤(KhunOne) 回复了问题 • 2021-09-15 16:56
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各位前辈，小弟想参与BI的项目
yaogunjita 发起了问题 • 2017-02-17 10:30
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大家好，我是新手，，想请教一下小问题，，，怎样在spss里做HWE（哈迪温伯格平衡检验）啊？
brucelu 回复了问题 • 2021-07-26 12:19
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spss中如何消除自变量间的多重共线性？
浩彬老撕 回复了问题 • 2021-07-26 12:07
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加权欧式距离的权值应该怎么设定？
钟家福17 发起了问题 • 2017-11-18 17:35
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如何用爬虫爬取航空网站？航空公司的票务信息，能够实时抓取的那种？
laical 回复了问题 • 2021-07-15 11:07
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数据预处理后，预测结果的取值是否还需要还原？
博观 回复了问题 • 2021-07-14 11:37
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superset报表工具图形颜色怎么设置
袁某某 发起了问题 • 2018-10-23 09:02
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sqlserver 2016 代理作业 无法运行 Analysis Services 处理的ssis包报错
都说了 发起了问题 • 2021-05-14 14:47
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BI平台构建成本及实现过程
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:49
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需要做数据汇报，有什么好的工具推荐？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:40
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大家用过最便捷的数据工具是什么？为什么？Tableau？ power bi？ BDP？ 网易有数？ excel？quickbi？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:35
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用友BI产品哪里找免费版的试用？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:28
这个我是过来人，可以说下我的经历。之前做.net开发的、码农，做汽车行业的。
学习BI的目的，说白了就是工资高，当时在公司里,有一个做BI的同事，同样的工作年限，他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样，我发现天天自己不仅Coding... 显示全部 »
学习BI的目的，说白了就是工资高，当时在公司里,有一个做BI的同事，同样的工作年限，他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样，我发现天天自己不仅Coding... 显示全部 »
这个我是过来人，可以说下我的经历。之前做.net开发的、码农，做汽车行业的。
学习BI的目的，说白了就是工资高，当时在公司里,有一个做BI的同事，同样的工作年限，他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样，我发现天天自己不仅Coding、改Bug、业务需求变了，还要继续改，事情一大推。重要的是：天天都编写一些重复的代码，复制粘贴等，对自己没有任何的提高。而BI同事天天做的事情就是设计一些报表，然后完成一些报表的开发，能够让客户立马看到效果的那种，在当时我们眼中觉得这个行业很高深。
抱着尝试的新行业和 工资高的诱惑，平日里在做完.NET工作，就自己琢磨公司里的BI项目；自己琢磨不出来的，用onenote把问题都收集起来，然后在咨询同事，问好的问题，全部都有记录，一直到现在还保存着，因为自己记录的东西，不管以后什么时候在遇到，自己都能够有印象。就这样持续了半年，在主管的帮助下，调到了BI开发部门，工资也相应的涨了。自己之所以能掌握BI技能，一个是运气，另一个就是自己一直信奉的四个字“天道酬勤” 。
总结以下几点： 1.要学习BI的朋友，多了解些数据库方面的知识基础。我当时就是因为数据库特别弱，专门在 CSDN 里面回答一些数据库方面的问题。基本每天上班，下班，周末都回答，整整持续了自己两个月。要学习，就要肯下本。
2.多积累，多收集，多记录，多总结。平时在学习和工作中，遇到的问题，怎么解决的，一定要记录下来，并且能够进行知识拓展，这样自己能够提升很快的。到目前为止我自己整理的 数据库项目文档 已经超过 300多页了。其他方面的自己也整理了很多。
3.多帮助别人，帮助别人的同时，也是帮自己巩固知识点。
学习BI的目的，说白了就是工资高，当时在公司里,有一个做BI的同事，同样的工作年限，他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样，我发现天天自己不仅Coding、改Bug、业务需求变了，还要继续改，事情一大推。重要的是：天天都编写一些重复的代码，复制粘贴等，对自己没有任何的提高。而BI同事天天做的事情就是设计一些报表，然后完成一些报表的开发，能够让客户立马看到效果的那种，在当时我们眼中觉得这个行业很高深。
抱着尝试的新行业和 工资高的诱惑，平日里在做完.NET工作，就自己琢磨公司里的BI项目；自己琢磨不出来的，用onenote把问题都收集起来，然后在咨询同事，问好的问题，全部都有记录，一直到现在还保存着，因为自己记录的东西，不管以后什么时候在遇到，自己都能够有印象。就这样持续了半年，在主管的帮助下，调到了BI开发部门，工资也相应的涨了。自己之所以能掌握BI技能，一个是运气，另一个就是自己一直信奉的四个字“天道酬勤” 。
总结以下几点： 1.要学习BI的朋友，多了解些数据库方面的知识基础。我当时就是因为数据库特别弱，专门在 CSDN 里面回答一些数据库方面的问题。基本每天上班，下班，周末都回答，整整持续了自己两个月。要学习，就要肯下本。
2.多积累，多收集，多记录，多总结。平时在学习和工作中，遇到的问题，怎么解决的，一定要记录下来，并且能够进行知识拓展，这样自己能够提升很快的。到目前为止我自己整理的 数据库项目文档 已经超过 300多页了。其他方面的自己也整理了很多。
3.多帮助别人，帮助别人的同时，也是帮自己巩固知识点。
前端展现工具，个人给他们进行一个分类，即兴的，没有太讲究，因此分类标准也是模糊的，肯定有不合适或是不尽准确之处：
传统类 的，大而全的，IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE，微软SSRS，其实还是Cognos最齐全的啦，CUBE和非CU... 显示全部 »
传统类 的，大而全的，IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE，微软SSRS，其实还是Cognos最齐全的啦，CUBE和非CU... 显示全部 »
前端展现工具，个人给他们进行一个分类，即兴的，没有太讲究，因此分类标准也是模糊的，肯定有不合适或是不尽准确之处：
传统类 的，大而全的，IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE，微软SSRS，其实还是Cognos最齐全的啦，CUBE和非CUBE的都有，这个可以专题讨论了，就不多说了。微软SSRS有点弱，以前微软收购了个proclarity普科，大概是06年？可惜后来没消息了。
专业型 的，大概可以归类为二线厂商，MSTR、Actuate BIRT等等，其中Actuate报表方面有特点，且有BIRT开源，还有Arcplan,0506年时候有点热，烟草等行业推了一些；
特点型 的，先特技的Analyzer，连接微软的CUBE很不赖，作为微软体系的一个极好的补充；
新一代 的，以Qlikview、Spotfire、Tabuleau为代表，尝试突破，在仪表盘、移动BI、桌面分析等方面切入，强调快速部署实现，或是 内存式BI ，这也是这类新型工具的一个突破方向。后来传统的SAP HANA也引入内存式了，不过HANA是平台，非工具。
国内软件 ，以前的FEnet BI.Office,现在的SmartBI,以前尚蓝现在用友的蓝葵BQ，奥威智动的PowerBI,润乾、永洪敏捷BI，帆软等报表工具。
开源前端 ，BIRT、Jasper等等。
传统类 的，大而全的，IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE，微软SSRS，其实还是Cognos最齐全的啦，CUBE和非CUBE的都有，这个可以专题讨论了，就不多说了。微软SSRS有点弱，以前微软收购了个proclarity普科，大概是06年？可惜后来没消息了。
专业型 的，大概可以归类为二线厂商，MSTR、Actuate BIRT等等，其中Actuate报表方面有特点，且有BIRT开源，还有Arcplan,0506年时候有点热，烟草等行业推了一些；
特点型 的，先特技的Analyzer，连接微软的CUBE很不赖，作为微软体系的一个极好的补充；
新一代 的，以Qlikview、Spotfire、Tabuleau为代表，尝试突破，在仪表盘、移动BI、桌面分析等方面切入，强调快速部署实现，或是 内存式BI ，这也是这类新型工具的一个突破方向。后来传统的SAP HANA也引入内存式了，不过HANA是平台，非工具。
国内软件 ，以前的FEnet BI.Office,现在的SmartBI,以前尚蓝现在用友的蓝葵BQ，奥威智动的PowerBI,润乾、永洪敏捷BI，帆软等报表工具。
开源前端 ，BIRT、Jasper等等。
书有很多，好书也很多。分类说说好了
1、先是工具书，譬如你想了解一款工具，Cognos也好，Tableau也好，微软体系BI工具也罢，现在都有工具书了，实体书捧在手，多翻翻。
2、理论书籍，起到武装你的思路的作用，譬如Bill Inmon的《数据参考》，Ral... 显示全部 »
1、先是工具书，譬如你想了解一款工具，Cognos也好，Tableau也好，微软体系BI工具也罢，现在都有工具书了，实体书捧在手，多翻翻。
2、理论书籍，起到武装你的思路的作用，譬如Bill Inmon的《数据参考》，Ral... 显示全部 »
书有很多，好书也很多。分类说说好了
1、先是工具书，譬如你想了解一款工具，Cognos也好，Tableau也好，微软体系BI工具也罢，现在都有工具书了，实体书捧在手，多翻翻。
2、理论书籍，起到武装你的思路的作用，譬如Bill Inmon的《数据参考》，Ralph Kimball的一系列丛书，兼具理论和实践内容，不详述，人是大师，书为经典。
3、数据分析类的书，可以为你的数据方面技能升级，对前端或是需求、或是数据分析方面感兴趣可以考虑，这方面的书籍就多了去了。譬如数据分析方法什么的，一艘一大把。
4、项目管理类的书，往PM方向发展可以读读。或是想更深入理解项目、风险等方面也可以翻翻。
5、行业业务知识，这一类书籍，在你决定让自己专一某个行业的时候，是必须的，譬如零售、供应链这样的分类，或是房地产、服装、等等等等，不一而足。
6、潮流趋势与发展方面的书 ，譬如大数据时代这一类的，让你的思路和眼界不断Update。
好了。先列到这儿，欢迎大家补充。
1、先是工具书，譬如你想了解一款工具，Cognos也好，Tableau也好，微软体系BI工具也罢，现在都有工具书了，实体书捧在手，多翻翻。
2、理论书籍，起到武装你的思路的作用，譬如Bill Inmon的《数据参考》，Ralph Kimball的一系列丛书，兼具理论和实践内容，不详述，人是大师，书为经典。
3、数据分析类的书，可以为你的数据方面技能升级，对前端或是需求、或是数据分析方面感兴趣可以考虑，这方面的书籍就多了去了。譬如数据分析方法什么的，一艘一大把。
4、项目管理类的书，往PM方向发展可以读读。或是想更深入理解项目、风险等方面也可以翻翻。
5、行业业务知识，这一类书籍，在你决定让自己专一某个行业的时候，是必须的，譬如零售、供应链这样的分类，或是房地产、服装、等等等等，不一而足。
6、潮流趋势与发展方面的书 ，譬如大数据时代这一类的，让你的思路和眼界不断Update。
好了。先列到这儿，欢迎大家补充。
个人理解：
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分，都是维度建模的一种设计思想，只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型，通过什么样的维度来看数据，星型模型更加直观，并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够... 显示全部 »
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分，都是维度建模的一种设计思想，只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型，通过什么样的维度来看数据，星型模型更加直观，并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够... 显示全部 »
个人理解：
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分，都是维度建模的一种设计思想，只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型，通过什么样的维度来看数据，星型模型更加直观，并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够，并且在查询上效率略低。
但是我来举一个反例。
日-月-年，产品-产品小分类-中分类-大分类，国家-省份-地区 加一个事实度量。如果每一个日，月，年类似于这样的都是一张维度表的话，就意味着这张事实表的外键涉及到上述所有的维度，变成 10 个外键维度和一个事实度量。可以想象一下这样的事实就如同一条蜈蚣一样形成了一个蜈蚣事实表，维度外键过多，虽然是星型模型但是实则并不好。
退一步说，这张事实表只关联到日，产品，地区这三个维度，日-月-年 成为日期维度的一部分属性，这种情况最终三个维度+一个事实，这种星型模型要稍微好一点。
我继续基于这个星型模型再来说明，我假设在产品维度中（产品-小分类-中分类-大分类） 假设小分类，中分类，大分类各有5个非重复的值，但是却有10W个产品。也就意味着在产品维度中，小分类-中分类-大分类差不多要重复10W次。 也就意味中如果要统计分类的量需要从这10W条里面做去重统计操作，这种做法我认为效率很低。
再次，如果小分类，中分类，大分类不仅仅是一个标签而且还包含着标签描述信息和其它的属性，可想而知在星型模型下的处理方式就只能扩展同样重复的字段，这种重复率随着需要补充描述的属性越多变得越高。反之，如果再把这些单个的小分类，中分类拉出去形成维度和事实度量值构成一个星型模型，就又回到我刚才说的蜈蚣表了。
所以，没有最好的设计，只有最合适的选择，我们就从上面的几个设计推演就能考虑很多星型模型的弊端，在很多时候不一定就是最好的。
关于第二个问题可以看看我的这篇文章 - http://www.flybi.net/blog/biwork/1084 微软BI 之SSAS 系列 - 维度的优化、灌木丛属性关系、以及自然层次结构与非自然层次结构的概念
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分，都是维度建模的一种设计思想，只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型，通过什么样的维度来看数据，星型模型更加直观，并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够，并且在查询上效率略低。
但是我来举一个反例。
日-月-年，产品-产品小分类-中分类-大分类，国家-省份-地区 加一个事实度量。如果每一个日，月，年类似于这样的都是一张维度表的话，就意味着这张事实表的外键涉及到上述所有的维度，变成 10 个外键维度和一个事实度量。可以想象一下这样的事实就如同一条蜈蚣一样形成了一个蜈蚣事实表，维度外键过多，虽然是星型模型但是实则并不好。
退一步说，这张事实表只关联到日，产品，地区这三个维度，日-月-年 成为日期维度的一部分属性，这种情况最终三个维度+一个事实，这种星型模型要稍微好一点。
我继续基于这个星型模型再来说明，我假设在产品维度中（产品-小分类-中分类-大分类） 假设小分类，中分类，大分类各有5个非重复的值，但是却有10W个产品。也就意味着在产品维度中，小分类-中分类-大分类差不多要重复10W次。 也就意味中如果要统计分类的量需要从这10W条里面做去重统计操作，这种做法我认为效率很低。
再次，如果小分类，中分类，大分类不仅仅是一个标签而且还包含着标签描述信息和其它的属性，可想而知在星型模型下的处理方式就只能扩展同样重复的字段，这种重复率随着需要补充描述的属性越多变得越高。反之，如果再把这些单个的小分类，中分类拉出去形成维度和事实度量值构成一个星型模型，就又回到我刚才说的蜈蚣表了。
所以，没有最好的设计，只有最合适的选择，我们就从上面的几个设计推演就能考虑很多星型模型的弊端，在很多时候不一定就是最好的。
关于第二个问题可以看看我的这篇文章 - http://www.flybi.net/blog/biwork/1084 微软BI 之SSAS 系列 - 维度的优化、灌木丛属性关系、以及自然层次结构与非自然层次结构的概念
qlik本身也是敏捷BI范畴的啊，这个问题太大了，最好能举实例，否则太难回答了。还有分析问题应该分主题，全都弄在一张报表里本身似乎就不合适，应该想办法分解问题。
qlik本身也是敏捷BI范畴的啊，这个问题太大了，最好能举实例，否则太难回答了。还有分析问题应该分主题，全都弄在一张报表里本身似乎就不合适，应该想办法分解问题。
已经解决，是模板问题！！
已经解决，是模板问题！！
因为‘指定如何处理无匹配项的行’你选的是组件失败，所以如果DLBH1列有和BigCatagoryKey匹配不上的值的时候就直接报这个控件执行失败
因为‘指定如何处理无匹配项的行’你选的是组件失败，所以如果DLBH1列有和BigCatagoryKey匹配不上的值的时候就直接报这个控件执行失败
answer里面有一个无结果页, 可以改提示信息.
answer里面有一个无结果页, 可以改提示信息.
你修改excel 源控件对应列的数据类型即可
你修改excel 源控件对应列的数据类型即可
参考官方文档
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF... 显示全部 »
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF... 显示全部 »
参考官方文档
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1
请使用weblogic.management.mbeanservers.runtime
请使用weblogic.management.mbeanservers.runtime
看这个文档
https://ask.hellobi.com/article/368
这3个组件日志都不一样的，看了才可能知道问题。
https://ask.hellobi.com/article/368
这3个组件日志都不一样的，看了才可能知道问题。
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这3个组件日志都不一样的，看了才可能知道问题。
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这3个组件日志都不一样的，看了才可能知道问题。
richblsbc 回答了问题 • 2018-08-23 09:54 • 1 个回复
Excel 打开时报错：XML for Analysis parser: The Role property was not recognized
已解决。原因是Excel 变了，客户端Excel全部变成了OA365版本了，导致不能识别原来的连接字符串。微软还是需要努力的！！！
已解决。原因是Excel 变了，客户端Excel全部变成了OA365版本了，导致不能识别原来的连接字符串。微软还是需要努力的！！！
好像知道了。。。。
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样；
一个页面只用到了部分字段，二另外页面用到剩余字段，所以导致了，这种查询，缺少维度，故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释：http://10.86.20.79:7082/BOE/p... 显示全部 »
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样；
一个页面只用到了部分字段，二另外页面用到剩余字段，所以导致了，这种查询，缺少维度，故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释：http://10.86.20.79:7082/BOE/p... 显示全部 »
好像知道了。。。。
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样；
一个页面只用到了部分字段，二另外页面用到剩余字段，所以导致了，这种查询，缺少维度，故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释：http://10.86.20.79:7082/BOE/portal/1607051547/AnalyticalReporting/help/zh_CN/html/default.htm#TOC
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样；
一个页面只用到了部分字段，二另外页面用到剩余字段，所以导致了，这种查询，缺少维度，故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释：http://10.86.20.79:7082/BOE/portal/1607051547/AnalyticalReporting/help/zh_CN/html/default.htm#TOC
摸索捣鼓了一阵，发现在另一个sheet页里有，把标识红色框里把勾打上即可；
摸索捣鼓了一阵，发现在另一个sheet页里有，把标识红色框里把勾打上即可；
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超级菜鸟怎么学习数据分析？数据挖掘、工具、技术、所需知识点等？
tangqi 回复了问题 • 2021-09-15 18:51
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需要做数据汇报，有什么好的工具推荐？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:40
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大家用过最便捷的数据工具是什么？为什么？Tableau？ power bi？ BDP？ 网易有数？ excel？quickbi？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:35
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用友BI产品哪里找免费版的试用？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:28
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大数据分析一般用什么工具分析？
数据人 回复了问题 • 2021-05-08 13:26
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怎么实现一个数据治理的项目?
话数据 回复了问题 • 2021-04-07 17:50
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BIEE12C回写配置问题
三斤. 回复了问题 • 2019-11-29 10:51
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初学者应该如何去学习BI？
汪小姐不知天高地厚 回复了问题 • 2019-09-07 09:34
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powerBi Peporting Servive 发布的报表自定义权限问题求解
zi_forever 回复了问题 • 2019-07-15 13:53
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BIEE 12C 的缓存在哪里设置？
hoaoaihuong 回复了问题 • 2019-06-18 10:52
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SSIS从Excel中抽取某列，包含数字和文本类型，文本类型变为Null
enicyu 回复了问题 • 2019-05-05 17:01
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谁有建筑施工企业BI项目应用的成功案例啊？
呵呵—— 回复了问题 • 2019-04-08 10:53
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关于BI工具的一些疑问，用户的需求千变万化,还有很多具有中国特色的需求,使用任何一款BI工具在使用时总有些捉襟见肘,我想咨询一下在做项目的时候是应该引导客户去适应工具还是应该有选择的使用工具呢?
呵呵—— 回复了问题 • 2019-04-08 10:40
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关于BI工具选型的几点困惑？望各位指点。
呵呵—— 回复了问题 • 2019-04-04 11:25
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这6个业务工作报表工具，你需要知道！
做业务就少不了报表，做业务工作报表，大致分为以下3个步骤：确定数据来源及含义，规定数据处理规则和数据展示途径，对结果进行考查。业务工作报表工具，在第二个步骤中占了很大一部分影响因素。它不仅影响着业务...
IT小牛 发表了文章 • 2019-11-27 09:36
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财务数据分析3大法,及报表工具实践
不论企业真实业务场景如何复杂多变，不仅仅是财务数据而言， 其实数据分析一种非常好的思维模式是：从单个核心指标出发，然后进行指标拆解，进而深层次多维分析，定位到数据中的异常点，最终通过调整决策解决业务...
IT小牛 发表了文章 • 2019-11-24 22:46
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800份数据分析报表，它们都好在哪？
数据分析报表的重要性并不在于，做完它你花了多少的时间、资源，而是它为你带来了什么。那些受到领导、同事、社会青睐的数据分析报表，并不是指在时间上花了功夫，创意、思路都是很完整、有创新的。那么那些做得...
IT小牛 发表了文章 • 2019-11-24 14:39
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【宝藏级发现】风格迥异的6种免费表格电脑版软件
社畜的福音来啦！如果你早就厌烦每天对着一种设计风格的表格，如果你还在抱怨表格制作效率得不到提高，如果你找不到免费表格电脑版，看这篇文章就能解决你的烦恼。下面就来介绍介绍以下6种风格迥异的免费表格电脑...
IT小牛 发表了文章 • 2019-11-22 17:20
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两年前写了一个简单的数据产品
最近一段时间，有好几位网友看到我两年前用python写的一个数据分析产品，有问我是用什么做的？有问我源码是否可以给他一份，当然可以给你们一份。只不过是两年前的虚拟机打不开了，my...
FocusBI 发表了文章 • 2019-10-19 19:07
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商业智能为企业发展带来了哪些优势
数据信息化的发展，带动着企业的生产运营，商业智能加入企业的决策，提高了企业的生产效益。这两年大数据的爆发增长，加快了企业实行商业智能的步伐。越来越多的企业加入了实行商业智能的行列，商业智能是什么，...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-27 14:41
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BI报表需要具备的条件与好处
企业经营的情况，通常以报表的形式展现。在企业中，报表制作的好坏，通常与制作人员的专业素养和使用的工具有关，好的报表工具往往可能使得即使是低级的制作也能以高端的形式展现。相比于传统的制作报表，现代的...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-27 10:01
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数据可视化工具与探索分析过程
大数据时代，数据的采集、分析、利用都进入了高速发展的阶段。数据可视化技术的嵌入，更是将数据使用的范围大幅度的提升，在企业的日常经营中，数据可视化的应用范围越来越广泛，所带来的影响也越来越大。数据可...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-26 14:53
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展开解读十大BI供应商
巨大的市场需求衍生出了许许多多的行业，每一个行业。都有着其代表型的企业，在相关领域占据着大量的市场份额，在大数据时代，与数据相关的商业智能，在世界各地，同样有其具有代表性的企业。今天，我将列举十大...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-26 11:50
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国内外商业智能知名厂商简介
数据发展的今天，各个行业都受到了大数据的影响。对于企业而言，更是如此，合理利用大数据带来的便利，将更有利于企业的发展，这时，选择一款合适的BI工具是非常关键的，一款合适的BI工具不仅能帮助公司预测用户...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-26 09:18
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金融行业数据分析应用
金融，是关乎于每一个人的领域，金融行业的景气与否直接关乎着一个国家人民的生活水平。同样，金融行业的每一个数据，都有着潜在的价值，合理的运用金融数据，可以直接影响整个国家的经济命脉。今天，我将分享有...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-23 13:57
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如何设计出高端大气、有黑科技感的可视化大屏？
只要一提起可视化，很多人第一个想到的，肯定就是火得一塌糊涂的大屏了。从我身边很多从事可视化的朋友来看，越来越多的公司都将可视化大屏作为企业数据工作展示的“高级手段”和“对外平台”，这就苦了这些做大屏的...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-23 09:41
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几个你必须知道的数据分析软件
数据为王的时代，掌握着数据，就等于掌握着市场的发展。在竞争激烈的互联网公司，数据分析软件一直是一个重点项目，即使拥有很强大的数据分析能力，每年依旧会投入大量的人力财力。由此可见，数据的增长造就着数...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-22 14:00
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探索数据可视化组件的布局与应用
数据时代，无论是数据的采集还是数据的分析，对于行业的发展都是十分重要的，最直观的表现形式就是对于数据的视觉感受。将数据转化为视觉图的过程中，需要很多的工具进行辅助。今天，走进数据可视化组件的世界，...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-22 09:39
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实用性的数据可视化设计建议
可视化在互联网时代的助推下也进入了高速发展的阶段。可视化技术的进步加快了用户接受信息的时间。在数据可视化领域的竞争，也一直是各个科技公司的核心点。对于用户而言，一眼就能对信息有个大概的了解，这样的...
帆软软件 发表了文章 • 2019-08-21 14:12
商业智能（Business Intelligence，BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术（Data Warehouse）、线上分析处理技术（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
