​无论是网络时代的传统营销还是大数据营销,营销人员的任务之一就是找到目标客户,实现自己的营销目标。而我们说的大数据营销只不过是营销的工具发生了变化,营销的本质和目标是不变的。

就目前而言,现在的大数据技术为绝大部分的业务提供了许多功能,同时还提高了效率和收入。当然除了这些以外,大数据分析还为公司的潜在客户和现有客户提供了许多好处。这些优点让很多公司对于大数据技术十分向往,那么普通公司如果没有大数据技术该怎么办呢?现在,已经出现了越来越多的大数据分析平台了,公司可以根据自己的需求选择合适的大数据分析平台。目前的众多软件中,我是比较推荐Smartbi的。它的功能也非常完善,报表、填报、BI 一应俱全。

与众不同的是,Smartbi 的报表设计采用真“Excel”架构,也就是 Excel 插件方式开发报表,比类 Excel 设计器学习成本更低,常用操作方式、函数使用等完全是 Excel 中的用法。设计统计图时能够做到真正的所见即所得,不需要预览就能够看到统计图的展现结果,更适合做统计图的布局等。

Smartbi 有一个特大的优势是对开发人员很友好,设计界面更加时尚,初学者上手容易,操作方便。内置丰富的样式风格,做出来的报表展示效果更好一些,而其他工具可能就要多花费点时间设置下,特别适合初学者上手。

Smartbi支持自助式数据分析的,完全面向业务人员,只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成图表。点选式数据预处理,智能的图表推荐,全程无需编写表达式,零学习成本,一分钟上手。敏捷看板中不仅内置多种数据统计函数,如:求和,最大值,排名,同比、环比、上期等,而且支持自定义维度和指标,两者可以一键切换,灵活简便的分析方式,方便用户进行猜想式、求证式的数据探索。

这几点相对对各个公司来说是一大优势,毕竟每个企业会代码的人不多,但大数据分析涉及面广,对于业务人员能简便使用。真的会很加分。如果感兴趣可以去Smartbi官网试用看看,现在是免费体验的。

企业没有大数据技术?选择这款BI工具的更多相关文章

  1. 【学习笔记】大数据技术原理与应用(MOOC视频、厦门大学林子雨)

    1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可 ...

  2. 大数据技术之kettle

    大数据技术之kettle 第1章            kettle概述 1.1    什么是kettle kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Uni ...

  3. MaxCompute 最新特性介绍 | 2019大数据技术公开课第三季

    摘要:距离上一次MaxCompute新功能的线上发布已经过去了大约一个季度的时间,而在这一段时间里,MaxCompute不断地在增加新的功能和特性,比如参数化视图.UDF支持动态参数.支持分区裁剪.生 ...

  4. 大数据技术之Hadoop入门

      第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 ...

  5. 大数据技术生态圈形象比喻(Hadoop、Hive、Spark 关系)

    [摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [ ...

  6. TOP100summit:【分享实录-WalmartLabs】利用开源大数据技术构建WMX广告效益分析平台

    本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师 ...

  7. 大数据技术之HBase

    第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方 ...

  8. 除Hadoop大数据技术外,还需了解的九大技术

    除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow ...

  9. 大数据技术 vs 数据库一体机[转]

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便 ...

随机推荐

  1. SQL语句的分类:DQL、DML、DDL、DCL、TCL的含义和用途

    MySQL中提供了很多关键字,将这些关键字 和 数据组合起来,就是常说的SQL语句,数据库上大部分的操作都是通过SQL语句来完成.日常工作中经常听到 DML.DDL语句这些名词,使用字母缩写来表达含义 ...

  2. java原码、反码、补码、位运算

    1.对于有符号的数(java中的数都是有符号的) 二进制的最高位是符号位:0表示正数,1表示负数 正数的原码,反码,补码都一样 负数的反码=它的原码符号位不变,其它位取反 负数的补码=它的反码+1 0 ...

  3. golang中函数的参数

    1. 函数当做函数的参数 package main import "fmt" type HandleFunc func(int) (int, bool) func add10(nu ...

  4. Filter-完整的用户登录和权限检查

    Filter过滤器的使用步骤: 1,编写一个类去实现Filter接口 2,实现拦截(过滤)方法doFilter() 3,到web.xml中配置Filter的拦截路径 补充login.jsp登录页面 编 ...

  5. git命令,github

    1.git原理 2.git和svn的区别 SVN是集中式版本控制系统,版本库是集中放在中央服务器的,而干活的时候,用的都是自己的电脑,所以首先要从中央服务器哪里得到最新的版本,然后干活,干完后,需要把 ...

  6. MySQL技术内幕(一)

    MySQL技术内幕 2. InnoDB存储引擎 2.1 InnoDB存储引擎概述 特点:行锁设计.支持MVCC.支持外键.提供一致性非锁定读 2.2 InnoDB体系架构 2.2.1 后台线程 Inn ...

  7. Redis 源码简洁剖析 03 - Dict Hash 基础

    Redis Hash 源码 Redis Hash 数据结构 Redis rehash 原理 为什么要 rehash? Redis dict 数据结构 Redis rehash 过程 什么时候触发 re ...

  8. python matplotlib通过 plt.scatter在图上画圆

    import matplotlib.pyplot as plt lena = mpimg.imread(r'C:\Users\Administrator.WIN-QV9HPTF0DHS\Desktop ...

  9. Swift中类的使用

    主要内容 类的介绍和定义 类的属性 类的构造函数 一. 类的介绍和定义 Swift也是一门面向对象开发的语言 面向对象的基础是类,类产生了对象 在Swift中如何定义类呢? class是Swift中的 ...

  10. API 接口的安全设计验证:ticket,签名,时间戳

    一.背景 1.与前端对接的API接口,如果被第三方抓包并进行恶意篡改参数,可能会导致数据泄露,甚至会被篡改数据 2.与第三方公司的接口对接,第三方如果得到你的接口文档,但是接口确没安全校验,是十分不安 ...