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本文目录:
一、什么叫BI?
商业智能的意思。
商业智能(BusinessIntelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
二、国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下
诚然,数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序,前面的作业做得再好,如果不能很好地展现出来,那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单,希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件,基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2,之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的,动态的,说的出名字的,个性化特制的;另一方面小编就是学统计学的,自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素(如尺度、图层)的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代,同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
较R基础绘图包而言,ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。
2、数据科学的达芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试:
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a,b)
plt.show()
3、菜单式操作用户的福音书—Tableau
近期有企业招聘要求会Tbaleau,小编也是最近才知道这个软件的。
tableua是一家软件公司总部设在西雅图,华盛顿,美国产生交互式数据可视化产品,着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库,OLAP多维数据集,云数据库和电子表格,然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。
4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,最终用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能,如MySQL、SPSS,但数据可视化不作为主要功能,这里就不如上面较详细说了。
三、智能BI与传统报表的区别是什么?
经常会有人有这样的疑问:我已经有报表了,还需要BI商业智能做什么呢?笔者简单阐述下传统报表与BI商业智能的区别:
1、传统报表往往是基于某一套系统而展示出来的报表;而BI商业智能可以通过不同的来源进行数据整合,而生成所需要的报表。
2、传统报表的格式基本上是固定,如果要调整可能需要软件公司进行开发设计;而BI商业智能是将有关系的数据整理成一张张的事实表和维度表,用户可以根据不同的角度拉出想要的报表。
3、传统报表更加侧重让老板看到短期的一个运作效果,而BI商业智能更侧重于长久的决策与战略,更侧重根据商业行情发展的趋势来设计报表模型。
4、传统报表主要是基于原有的系统数据结构进行关联展示,而BI商业智能数据经过一系列的整理、调整、整合,因此速度更快更加清晰。
5、BI商业智能提供更强大的界面处理分析功能,比如可以很容易进行同比、环比分析,可由用户设定简易的公示做计算,可以做地图分析等等…一系列强大功能让老板全面了解企业的经营状况。
正航商业智能系统,WEB架构,随时随处查询企业各种数据,整合各独立系统的数据,多维度分析、挖掘和获取任何历史数据,助力企业准确快速决策,发现更多商机。
四、可以提供一下大屏幕实时数据可视化解决方案嘛?
我先讲一下大屏的应用场景,再来解答题主的问题。
大屏的应用场景主要有两方面:
1.企业能力展示---面对外部客户,展现企业的能力,做参观用。
2.业务能力展现,领导核心关注的数据。
这其中有些数据展现是实时,比如双十一大屏,有些是非实时的,看历史数据的。
对于题主的问题呢,插件可能没办法支持到,我们一般都是以插件作为补充,像视频、Echarts等,客户可以按自己的需要集成一些外部信息。
后台的频繁请求对运算速度有很高的要求,我们会用这几个技术去解决,其中也包括一些我们自主研发的技术,在数据处理效率方面,我们还是很有自信的。
对GQuery执行的最终结果进行永久缓存,能够节省缓存结果集所占用的内存空间,同时也能大大提升报告的打开速度,
通过数值型数据来映射字符串,大大减少了对内存占用的需求,可以提高数据处理效率。
MPP数据集市在数据节点(Map节点)可提前进行局部的Reduce计算,即Local Reduce,压缩了传输的结果数据大小,使存储和内存空间的占用降低大概80%多,这样就提高了计算速度。
优化MPP集市云文件Meta信息的存储方式,在Name节点拆分存储naming.meta,从而使云文件可以进行部分的备份和迁移,可以提升系统的可靠性。
大屏上的可视化区域划分是根据具体的业务指标来的。
我举个例子:
我们有个客户大屏想展示的结果是 从盈利能力、资金管理、资产管理的关键财务指标反映xx所现阶段发展规模、经营绩效,以及当年考核目标值的完成情况。
你就能从中拆分出涉及的指标有:
然后你就能知道这些分析应该用什么样的分析方法、适合的图表、分析的维度,继续接着上面的例子,一一对应的关系为:
1.当期值:环比;累计值:全年预算完成率、同比。
按板块分析:各板块的全年目标预算完成情况:本年累计;各板块贡献占比:月度趋势
2. 累计值:实际值、考核值;月度对比分析:与考核值对比
3. 月度趋势分析:体现受限和非受限的结构
4. 期末值:实际值、考核值;月度对比分析:与考核值对比
最后布局设计就如下图:
以上就是关于杭州观远数据公司面试流程相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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