BI
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?
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?
各位前辈,小弟想参与BI的项目
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?
spss中如何消除自变量间的多重共线性?
加权欧式距离的权值应该怎么设定?
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?
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郑大鹏 回答了问题 • 2015-10-09 15:58 • 7 个回复
我做bi方面的工作已经一年多了,工作中主要应用informatica ETL工具和sap bo报表工具,现在工作都是枯燥的做报表,不能体现一点数据的真正价值,想找一个有自己数据的,真正应用数据价值、能利用数据创造价值的公司,可太不好找了啊,我是不是想太多了,bi就是单纯的做报表吗?迷茫了
7804
另外,你说的价值我觉得你可以响数据分析方面发展,一般体现的都是数据的价值
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另外,你说的价值我觉得你可以响数据分析方面发展,一般体现的都是数据的价值
“华丽的Dashboard置于屏幕之上而不去执行,这是管理上最大的浪费”,我实在忘了是谁说的了,但说的非常有道理,BI就算弄得再花哨但不去执行还是等于没有。
再谈使用,曾经做过... 显示全部 »
“华丽的Dashboard置于屏幕之上而不去执行,这是管理上最大的浪费”,我实在忘了是谁说的了,但说的非常有道理,BI就算弄得再花哨但不去执行还是等于没有。
再谈使用,曾经做过一个项目,还是挺有名的一个BI项目,不说哪家单位了。我刚一加入,问:当前我们系统一共有多少用户?日常最大并发大约多少?给我的回答是:一共10000个注册用户,日常最大并发...你数数有几个系统管理员吧.....
这个可能比不执行是更大的浪费。
好吧,我的理解其实也简单。
1. 对于高层而言:经营分析会议报告以及对应的季度/月度,最高领导层业绩的review的报告是不是大部分数据都是基于BI系统出来的? 如果是,那么就“决策支持”而言,就达到目标了。我也见过这种公司,虽然最后还是要折腾到EXCEL和PPT里,但99%以上的数据都来自BI,我很欣慰。
2. 对于中层而言:每天看不到KPI是不是马上就打电话给你,觉得魂不守舍? 也看到这种例子
3. 对于底层管理者而言:前一天门店的经营状况是不是第二天早上马上就能看到? 信息民主的体现。
定期应该会有Report访问的Audit,如果总有一些报表被频繁的查看,一旦系统出问题第一时间就有人跳出来骂娘,一旦系统出问题大老板很快就知道,我要求很低,能达到上面几条我就知足了。
我大致和你说一下 BI 的测试包括哪些方面吧,希望对你有所借鉴和参考:
BI 的测试与其它传统 WEB B/S或者 C/S 应用程序测试不同,没有那么明显的白盒黑盒测试,它测试的唯一标准就是数... 显示全部 »
我大致和你说一下 BI 的测试包括哪些方面吧,希望对你有所借鉴和参考:
BI 的测试与其它传统 WEB B/S或者 C/S 应用程序测试不同,没有那么明显的白盒黑盒测试,它测试的唯一标准就是数据的准确性,当然如果还要加的话那就是性能(包括前端报表展示性能和后端处理性能)。
这么来说吧,一个好的 BI 测试人员从技术能力和业务能力我个人觉得要远远超出开发人员的能力。
BI 的测试不像 WEB 开发那样,你可以输入一个或者多个文本到对应的框框中,然后点击一下确定就跳到另外一个页面得到一个唯一的结果。BI 测试没有这种环节,它的输入也不可能是一个,取决于它的数据源的多少 - 一张表还是多张表,这里面可能就有N种数据组合作为一个输入,自然输出就无法唯一了。还需要考虑数据库增量不增量的问题,增量是什么清醒,非增量应该如何来测试,所以 BI 测试要真正做好的话不是一般高要求。在我们之前的BI测试团队,开发人员和测试人员是 1比1的关系。
可以把测试分为:数据源抽取层,数据转换层,前端报表层这三个方面。
1. 数据源抽取层 - 需要比较的内容很多,从源表结构到目标表结构的比较、数据抽取条数的比较、数据一致性的比较(中间有没有漏掉数据、列没有做正确 Mapping 关系导致数据列中的数据反了等等)。
2. 数据转换层 - 特别是涉及业务逻辑数据的清洗等等,不可避免的需要写很多测试案例 - 比如那些数据一定不会被加载到维度表和事实表,那些数据一定转换了,所有的清洗和转换规则都需要通过 SQL 去验证。
3. 前端报表 - 几乎就是手工测试,按维度去切数据,组合汇总数据,一面是 SQL 查询,一面是看报表结果。或者通过 EXCEL 拉取到二维数据表,然后再分维度去验证数据。
规范一点的会严格的走着三种数据测试,最后是性能。没有这么多事的情况下,最简单的就是直接端对端的测试,即直接测试前端报表。但是即使如此有些测试还是需要大量的基于源系统源数据的手工操作的,比如在一个队列中的时间点,要求他们的时间间隔总和,中间还有一些异常的时间点要去掉,像这种如何选择的手工测试就必须回归手工统计。
严格的按照三步测试的好处就是,一层没有问题就走下一层,发现数据问题比较好定位。
这个没有办法详写了,还不包括文件类的数据抽取测试怎么做,使用什么样的工具,SQL 对比工具,SQL 查询对比工具等等内容很多,希望给你一个大致的参考有个思路。
比如对于企业的决策层来说,他不会去看最明细数据,但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据;也有可能需要从... 显示全部 »
比如对于企业的决策层来说,他不会去看最明细数据,但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据;也有可能需要从组织结构观察数据、或者从日期时间维度来分析数据,这就使用到了下钻、切边、切块、转轴等功能。
对于中层管理者来说,他既要观察与他所处层级匹配的汇总数据,又能分析到所属每个员工的明细数据,更多的时候是方便在两者之间自由切换查询,这时候上卷、下钻就是个很常用的功能。
以上仅为个人观点。
1. 右键点击IE浏览器,以管理员身份打开。
2. 上面大鹏提到了添加信任站点,另外自定义级别里面,用户身份验证选用:自动使用当前用户名和密码登陆
8506
1. 右键点击IE浏览器,以管理员身份打开。
2. 上面大鹏提到了添加信任站点,另外自定义级别里面,用户身份验证选用:自动使用当前用户名和密码登陆
8506
1、创建存储过程
[code]create proc up_test
(
@shop_area varchar(6)
)
... 显示全部 »
1、创建存储过程
[code]create proc up_test
(
@shop_area varchar(6)
)
as
begin
select *
from [dbo].
where ShopArea = @shop_area
end
go 2、创建数据集
8480
3、设置对应参数
8481
1. 分析当前企业在数据使用方面的痛点,这个指的是数据应用既有的问题
2. 分析如果企业想做XXX,数据方面缺乏XXX,这个是指数据应用需要增加的东西
3. 上游系统下年将会有啥变化,对应数据应用需要改啥
4. 下游系统在下年... 显示全部 »
1. 分析当前企业在数据使用方面的痛点,这个指的是数据应用既有的问题
2. 分析如果企业想做XXX,数据方面缺乏XXX,这个是指数据应用需要增加的东西
3. 上游系统下年将会有啥变化,对应数据应用需要改啥
4. 下游系统在下年需要怎样的变化,对应数据应用需要改啥
5. 让领导排个优先级,轻重缓急
6. 大约分个类,需要分成几个项目来弄
7. 算下时间和钱,大概其都什么时间开始什么时间结束合适,大概其多少钱
8. 弄个路线图,交领导审批
差不多就这个样子
学习步骤的话
1、ETL,数据质量管理
2、数据仓库、Cube
3、数据呈现
4、数据分析
5、数据挖掘
学习步骤的话
1、ETL,数据质量管理
2、数据仓库、Cube
3、数据呈现
4、数据分析
5、数据挖掘
天善小编 回答了问题 • 2016-04-27 15:29 • 1 个回复
报表开发一般是不是要所有系统成型后最好呢?尤其是底层数据,我们在开发系统的时候,就开始设计报表及主要字段,但后来发现用处很小。
Caesar:数据库的设计要有前瞻性啊
帆软银行总监杨扬:核心系统肯定要成型,行内报表主要是数仓这块,需要有一定的规划,当然重点是领导或者需求部门的急切度。我也看到过针对领导关注的信贷风险资产,单独拉中间表,先做的情况,... 显示全部 »
Caesar:数据库的设计要有前瞻性啊
帆软银行总监杨扬:核心系统肯定要成型,行内报表主要是数仓这块,需要有一定的规划,当然重点是领导或者需求部门的急切度。我也看到过针对领导关注的信贷风险资产,单独拉中间表,先做的情况,不能墨守成规。
2,订单分析;
3,客户分类(流失客户、潜在客户挖掘);
4,财务方面的费用分析
……
2,订单分析;
3,客户分类(流失客户、潜在客户挖掘);
4,财务方面的费用分析
……
从Cube里面走肯定速度要比直接读数据库快,但Cube也有它的弊端,比如多一步Data loading的操作,以及对过多维度数据加载有的OLAP产品会有问题之类的。你最好把语言重新组织组织,给个具体的场景,问题写的太含糊没法给你准确的回答。
为什么我问的问题会出现在这?
在另一个群上是这样回答的,你参考下吧!!
23212
为什么我问的问题会出现在这?
在另一个群上是这样回答的,你参考下吧!!
23212
选型本身不是一下子可以完成的事情,三天的时间,完成对比,那这期间你需要的信息量是非常大的。
先给你介绍下在不缺时间的情况下,几个大的方面你可以参考下的吧,毕竟你就是说因为实际那关系走捷径,但是原本应该怎么来还是知道下比较好。
1、BI选... 显示全部 »
选型本身不是一下子可以完成的事情,三天的时间,完成对比,那这期间你需要的信息量是非常大的。
先给你介绍下在不缺时间的情况下,几个大的方面你可以参考下的吧,毕竟你就是说因为实际那关系走捷径,但是原本应该怎么来还是知道下比较好。
1、BI选型之前,首先是项目的定义,需要了解项目建设的目标,面向人群,建设范围(主题域),才能依据此目标或者业务人员的特点来选型工具。
2、需要大致了解应用建设的类型结构,譬如以Excel报表迁移到BI工具平台为主,还是希望业务人员更多的自助式查询,或是给管理层的管理驾驶舱并需要移动设备访问,等等都将会对选型产生较大影响。
3、了解下现有数据量,现有涉及到的源系统,如果数据量不是太大的话,且没有Hadoop等大数据架构的话,那么性能角度各个工具区别不大。
4、大致有个项目建设预算范围段的评估,包含产品费用、实施费用等,以在选型时候考虑。
5、厂商对于行业方面的经验。能否提供参考。
6、高标准、高质量的实施服务及售后服务。
另外,建议你可以考虑:
1、选择几家工具厂商,进行方案沟通,一来吸收行业经验,而来可以自己做一些技术预研,另外也可以适当让业务部门参与工具呈现的选择。
2、邀请第三方机构进行一次约2日左右的咨询,对项目建设方法论、需求管理、项目选型、项目组结构设计、等等 ,乃至梳理简单需求,框定下来形成建设框架,这样通过第三方视野,更好的选型,已经更新业务人员的认知,为项目的顺利进行提供良好的保障。
再说到比较产品的功能点,那就非常的细了。
譬如
大到OLAP功能,钻取功能,是否有丰富的函数,
小到单元格可调属性有多少,油量表可以加入些什么参考值,
总之是非常的多了。需要结合自己的实际情况和时间充裕度,总归是要整理一个表格出来的,然后对各家的满足度进行填写。
缺时间的情况下,
1、问人,找人直接咨询,或可咨询我,微信Anz0214;
2、百度,看跟你面临同样问题的人有无资料可供你使用,但是不要抱太大希望;
3、看看领导的想法,简单点来,最终结果就是几款产品,各自优缺点,让领导们可以再做选择去拍板,给他们做选择题。
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