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无感知「移动BI」更进一步,观远数据深度集成企业微信和钉钉

口袋里的移动报表通常来说,我们认为BI是指在正确的时间提供正确的数据来帮助企业更好地进行决策。随着移动BI的出现,这种影响力得以扩大,它使得每个人 - 不管是在管理岗位上,还是一线的业务人员 -都可以从口袋...

观远数据 发表了文章 • 15 小时前

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NLPIR智能挖掘系统基于自然语义深度挖掘

  近年来,伴随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展,数据正以前所未有的速度不断增长和积累,大数据时代已经到来,这引起了产业界 学术界 科技界和政府机构的广泛关注。  大数据的火热并不意味...

ljrj123 发表了文章 • 20 小时前

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Python利用正则表达式分离经纬度

作者:国服帅座  经济学在读硕士知乎ID:国服帅座有时候经纬度是合体显示的,通过逗号隔开。如果你只想要经度或纬度的数据,如何让二者分别显示呢?以下介绍几种方法。Excel的方式最简单的方法是,在Excel中...

国服帅座 发表了文章 • 21 小时前

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数据分析到底对企业有什么用

很多同学有疑问:数据分析到底对企业有什么用?数据分析到底能解决什么问题?今天我们一次讲清楚。所谓不识庐山真面目,只缘身在此山中。如果只站在数据分析本位角度看,很容易陷入各种花里胡哨的名词讨论中。我...

陈老师 发表了文章 • 23 小时前

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天善社区常见问题集锦

【Python篇】Anaconda安装jupyter的常用操作(上)jupyter的常用操作(中)jupyter的常用操作(下)新手必看!如何在windows下安装Python(Python入门教程)超详细,win下python的安装python的pip安装Pycharm及pyth...

天善智能Live 发表了文章 • 1 天前

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2018年终精心整理 | 人工智能爱好者社区历史文章合集(类型篇)

光阴荏苒,在忙忙碌碌中送走了2018年,这一年对人工智能爱好者社区来说收获颇多,首先是投稿质的提高与量的增加,其次是关注人数的日益上涨。当然这些进步与各位作者和读者的积极参与是分不开的。希望在未来的日...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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2018年终精心整理 |人工智能爱好者社区历史文章合集(作者篇)

时间一晃而过,弹指之间,2018年已经收官。在过去的一年里,在投稿作者和读者们的参与和支持下,人工智能爱好者社区取得了一定的成果。在未来的日子里,让我们不忘初心,砥砺前行,在社区内交流探讨,共同取得进...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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决策树算法思考总结

作者:皮吉斯 人工智能爱好者社区专栏作者知乎专栏:https://www.zhihu.com/people/huang-jing-ji-89/activities一、什么是决策树决策树是一类常见的机器学习方法,通过历史数据得到的树结构模型对新数据进...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn

作者:徐瑞龙,量化分析师,人工智能爱好者专栏作者博客专栏:https://www.cnblogs.com/xuruilong100前言Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访——《机器学习...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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算法工程师必须要知道的面试技能雷达图

作者:王喆    知乎专栏:王喆的机器学习笔记   https://zhuanlan.zhihu.com/wangzhenotes这是人工智能爱好者专栏作者王喆在本社区的第 1 篇文章前言今天我们不聊paper,换一...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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Tableau-属于自己的调色盘和图标库

为什么有的作品配色很好看?为什么有的作品可视化表达更直观?能不能设置一个模板都能套用?现实场景中,Tableau用于做可视化报表更多,而不是信息图。同样的数据指标不同的业务域,so会做“长得相似”却不同的很多...

danny空 发表了文章 • 1 天前

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工程师必备,最好的14张机器学习&深度学习代码速查表(可下载)

作者:【呆鸟翻译】简书专栏:https://www.jianshu.com/u/be48b04ecc3e 坚持学习的Python和英语两门语言,让致力于译文读读就像中文English的呆鸟呆鸟老哥又来分享新干货啦!诚意满满!DataCamp 推出的 Pyth...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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【Math】常见的几种最优化方法

作者:Poll链接:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html编辑:石头目录梯度下降法牛顿法和拟牛顿法共轭梯度法启发式优化方法解决约束优化问题——拉格朗日乘数法    我们每个人都会在我们的...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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销售很烂,该怎么分析原因

作者:陈老师,在咨询行业打拼了10+年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。个人公众号:接地气学堂有同学问:老师,我去面试挂掉了,面试官问我...

人工智能爱好者社区 发表了文章 • 1 天前

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探索性数据分析:银行信贷数据集

作者:黄天元,复旦大学博士在读,目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验,推广并加深R语言在业界的应用。邮箱:huang.tian-yuan@qq.com前言本文为了迭代一个探索性数据分析的...

R语言中文社区 发表了文章 • 1 天前

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我看着每天我的报表被人看了多少边,我就觉得是有价值的。

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
我看着每天我的报表被人看了多少边,我就觉得是有价值的。

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
谈所谓的最大效能....“最大”这个就很难定义,我只说说我看到的一些现象。
 
“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 »
谈所谓的最大效能....“最大”这个就很难定义,我只说说我看到的一些现象。
 
“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。
微软项目中做过 BI 的测试,但是无法分享,因为文档拿不出来。

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 »
微软项目中做过 BI 的测试,但是无法分享,因为文档拿不出来。

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。
 
gogodiy

gogodiy 回答了问题 • 2015-10-26 11:25 • 1 个回复 不感兴趣

BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪?

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个人看法:不同的使用者,从不同的需求出发,按照不同的维度,会得到不同的结果。OLAP就是尽可能将所有的维度条件及聚合值都准备好,供使用者自行挑选搭配使用。
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 »
个人看法:不同的使用者,从不同的需求出发,按照不同的维度,会得到不同的结果。OLAP就是尽可能将所有的维度条件及聚合值都准备好,供使用者自行挑选搭配使用。
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。
天善_小龙

天善_小龙 回答了问题 • 2015-10-27 14:29 • 3 个回复 不感兴趣

BI SSRS登陆问题

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你用的是什么浏览器? 如果是IE浏览器,考虑以下几点:
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
你用的是什么浏览器? 如果是IE浏览器,考虑以下几点:
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
悟

回答了问题 • 2015-10-26 22:22 • 1 个回复 不感兴趣

SSRS如何调用ORACLE存储过程?

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我没有Oracle数据库,只能以MSSQL为例,他俩的区别是参数表示方式不同。MSSQL参数用@号,Oracle参数用:号。
1、创建存储过程
[code]create proc up_test
(
@shop_area varchar(6)
)
... 显示全部 »
我没有Oracle数据库,只能以MSSQL为例,他俩的区别是参数表示方式不同。MSSQL参数用@号,Oracle参数用:号。
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
 
0. 如果企业有愿景的话,搞一下
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 »
0. 如果企业有愿景的话,搞一下
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
悟

回答了问题 • 2015-12-11 11:17 • 2 个回复 不感兴趣

关于BI。。。

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个人感觉,仅供参考:BI其实玩到最后还是和业务分不开的。最好能在一个行业内持续的做BI。
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
 
个人感觉,仅供参考:BI其实玩到最后还是和业务分不开的。最好能在一个行业内持续的做BI。
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
 
Agony:先开发好系统再做报表吧

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 »
Agony:先开发好系统再做报表吧

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。
MarsJ

MarsJ 回答了问题 • 2016-06-02 20:02 • 1 个回复 不感兴趣

大数据 有在企业内部 bi等系统的应用场景吗?

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1,用大数据做网站日志分析(主要是流量);
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
……
1,用大数据做网站日志分析(主要是流量);
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
……
BAO胖子

BAO胖子 回答了问题 • 2016-08-12 17:01 • 6 个回复 不感兴趣

请问BI开发,直连数据库和OLAP有什么区别?

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OLAP分好几种,ROLAP就是关系型数据库,比如你用Cognos FM, BO Universe,SAP BW这些东西,实际上访问的就是关系型数据库。还有一种MOLAP,比如Cognos TM1, Cognos Dynamic Cube, Hyperion ... 显示全部 »
OLAP分好几种,ROLAP就是关系型数据库,比如你用Cognos FM, BO Universe,SAP BW这些东西,实际上访问的就是关系型数据库。还有一种MOLAP,比如Cognos TM1, Cognos Dynamic Cube, Hyperion Essbase之类的,这类就是把数据库的东西抽取到Cube里,还有HOLAP,以微软的MS Analytic Service为代表,有一部分数据库做成Cube,一部分还放RDB里,但对使用者是透明的。
 
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。
 
悟

回答了问题 • 2016-09-01 11:04 • 5 个回复 不感兴趣

关于BI方面的毕业设计问题

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ETL爬网一些数据,像天气、股票、彩票等等,然后抽取到数据仓库里,最后用报表做下呈现。
ETL爬网一些数据,像天气、股票、彩票等等,然后抽取到数据仓库里,最后用报表做下呈现。
23211
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
 
23211
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
 
andrea_zhou

andrea_zhou 回答了问题 • 2016-12-17 21:06 • 8 个回复 不感兴趣

公司选型BI求助

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这个貌似又是我的菜啊。
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 »
这个貌似又是我的菜啊。
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。
 
感谢老师们!我自己在做的过程中发现只能做出这种总和的图
感谢老师们!我自己在做的过程中发现只能做出这种总和的图
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淘宝童装市场儿童内衣裤子类目市场分析简报·第十九期

    本篇分析报告主要是针对淘宝市场2018年儿童内衣裤类目在春季的热卖属性进行分析,消费者人群的基本特征以及洞察消费者在给宝宝购买内衣裤时更关注哪方面的信息,围绕这三个方面的内容进行详细...

零一老师 发表了文章 • 2018-01-25 09:55

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《人人都会数据分析》20万字电子版

去年的时间把之前的数据分析工作经历、大环境背景、职场选择、公司选择、岗位选择、统计学的基本常识、需要掌握的分析工具、怎么写好一个报告、互联网和金融行业的分析场景这些都整理了下。具体购买链接:https:/...

面包君 发表了文章 • 2018-01-03 15:15

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《R的极客理想》系列图书作者张丹:用R语言把数据玩出花样

前言作为数据分析师,每天都有大量的数据需要处理,我们会根据业务的要求做各种复杂的报表,包括了分组、排序、过滤、转置、差分、填充、移动、合并、分裂、分布、去重、找重、填充 等等的操作。有时为了计算一个...

R语言中文社区 发表了文章 • 2017-09-28 09:59

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Python简介

什么是Python Python是一种解释型的、 面向对象的带有动态语义的高级程序设计语言Python的诞生第1个Python编译器/解释器于1991年诞生 Python名称来自Guido挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circ...

· 发表了文章 • 2017-09-19 10:26

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拉勾网数据分析岗数据分析

简介:试着,做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实,虽然很想做数据分析师,但是是跨行,心里相当忐忑,做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。思路大致思路起始数据来源本来是想自己...

wangtianshan 发表了文章 • 2017-08-23 12:51

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我爬了某宝上4000+网店只为了告诉你中国人最爱喝什么绿茶

作者:吴人链接:http://blog.csdn.net/liu_sn/article/details/72567476微信:1521172694求实习:本人明年3月份浙大硕士毕业,想找一份今年暑期的实习,若能推荐,不胜感激!著作权归作者所有。商业转载请联系作...

吴人beng越 发表了文章 • 2017-05-20 18:37

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为啥214被塞狗粮的单身汪,520还会被塞狗粮

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数据分析,R还是Python?真的是个问题么?

R和Python作为数据分析的两大主流语言,究竟哪一个更好的争论不绝于耳。但对于两个语言都了解尝试过的小伙伴而言,结论其实非常简单:都好但都有不好。下面从几个方面聊聊我的看法。开发目的据我近期的观察了解,...

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数据分析师VS算命先生,除了算盘与键盘,还有啥差别?

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【数据分析】员工奖金合理性分析

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【重磅干货】65页PPT讲述一个完整R语言与数据挖掘的案例

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分析报告被嫌弃没重点。怎么办?看这里

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公司选型BI求助

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建筑行业(项目管理) BI 数据可视化分析案例

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快过年了

虽然发在圣诞前夜,但国内目前气氛很少渲染国外节日了所以在这里给天善智能的老朋友们说一声元旦快乐这一年互联网行业不太好做,明年继续加油了。

bookred 发表了文章 • 2018-12-24 11:14

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汽车生产制造行业 BI 数据可视化分析案例

汽车生产制造的四大流程在展示汽车生产制造行业商业智能 BI 可视化分析案例之前,我们有必要大致了解一下汽车生产制造的流程。汽车生产制造主要有四大工艺,即:冲压、焊接、涂装和总装,最后是 PDI 售前检查。冲...

派可数据 发表了文章 • 2018-12-20 13:33

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我们应该如何正确理解商业智能 BI 的价值 ?

商业智能 BI 要解决的问题商业智能 BI ( Business Intelligence) 简单来说就是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案,将企业中不同业务系统( ERP、CRM、OA、BPM 等,包括自己开发的业...

派可数据 发表了文章 • 2018-12-20 13:29

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作为 CIO,构建一个商业智能 BI 分析平台应该重点关注什么?

商业智能 BI 分析平台构建重点企业级商业智能 BI 分析平台的构建是一个系统型的工程,涉及业务分析需求的把控、各类数据资源的整合清洗、数据仓库的架构设计、可视化分析报表逻辑设计、IT 部门与业务部门的工作边...

派可数据 发表了文章 • 2018-12-20 13:27

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汽车 4S 集团 BI 数据可视化分析案例

对任何一家企业来说,企业经营的目的就是为了盈利,为实现这个目标就必须抓住经营的核心:收入、毛利、费用、利润。企业经营的核心要做的就是增加收入、提升毛利、控制费用以达到扩大利润的目的。汽车行业也不例...

派可数据 发表了文章 • 2018-12-20 13:22

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房地产行业 BI 可视化分析案例

房地产全程营销的价值链包括两个方面:房地产开发企业的价值活动和企业利润。房地产开发企业的价值活动,是房地产企业创造对购房者价值的房地产商品的基石,开发商的利润是总价值与从事各种价值活动的总成本之差...

派可数据 发表了文章 • 2018-12-20 13:21

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3个案例讲清如何构建“What-if分析”,教你轻松玩转动态参数

在一般的数据分析中,我们用到最多的就是筛选、聚合、排序、对比这些常规分析方法。然而在某些情况下,我们也会遇到一些需要通过调参来实现数据的动态调整,进而根据不同结果来采取最优决策的分析场景。有一个专...

观远数据 发表了文章 • 2018-11-20 11:45

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SAP BO的五大尴尬,Smartbi就是HANA用户的“菜”

今天给大家分享的是在2018年9月7日由广州思迈特软件有限公司(Smartbi)主办的“蝶变-Smartbi2018大数据分析峰会”北京站,吕敏杰女士的主题演讲。嘉宾介绍:北京博时至简科技有限公司创始人、技术总监吕敏杰女士,...

大麦 发表了文章 • 2018-10-10 11:35

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【胡艺友】AI+BI公司售前培训的收获与行动计划

总体概述一、收获1.1  洞察数字化转型趋势1.2  项目亮点总结1.3  项目汇报的套路还是需要重视的1.4  复杂销售之策略制定二、启发2.1  惊叹于公司迭代的速度2....

胡艺友_数据胡 发表了文章 • 2018-08-06 09:47

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【胡艺友】方案设计师百炼成精:售前方案制作流程与要点

一、  Round1沟通与调研l  形式与接口人对接体需求及现状l  目标需求调研①    与接口人对接项目整体需求②    业务用户调研项目管理调研③  &nb...

胡艺友_数据胡 发表了文章 • 2018-07-04 21:14

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Kyligence 与微策略强强联合,实现产品认证

5月24日,领先的大数据分析技术及解决方案供应商 Kyligence,在 2018 微策略北京用户峰会上宣布,旗下核心产品 Kyligence Enterprise 及 Kyligence Cloud,与全球最大的独立 BI 公司微策略(MicroStrategy )旗下...

Kyligence 发表了文章 • 2018-05-25 12:52

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微策略峰会 | Kyligence 助力企业级BI实现交互式分析

5月24日,由全球领先的企业级分析与移动应用软件微策略(MicroStrategy)公司主办的“2018年微策略用户峰会——北京站”在北京富力万丽酒店盛大召开。Kyligence 携其领先的大数据分析技术及解决方案亮相峰会,并发表...

Kyligence 发表了文章 • 2018-05-25 12:04

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【译】11个值得关注的BI趋势

作者:Dan Sommer来源:TECHNATIVE参与:Cynthia、大伟、周剑翻译:本文为天善智能编译,未经容许,禁止转载现如今许多成功的企业已经找到了自行收集数据,人力和想法的方式。能够使他们与众不同的是他们如何利用...

sw_Yang 发表了文章 • 2018-05-17 13:35

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【转】 商业智能(BI)项目的介绍 Part 4:由上至下的实施流程

BI项目介绍 Part 4我在前面几部分介绍了传统BI项目的7层结构和关注点。内容以经验总结为主,偏理论。在接下来的部分我会介绍BI项目的两种实施方法,算是对理论的落地。传统BI项目框架介绍前,我想先说一下由上至...

a174410 发表了文章 • 2018-04-19 23:53

  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。