过去,有关企业数据分析的重担都压在IT部门,传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员.但随着业务分析需求的增加,很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务,将分析工作落实到业务人员手中.但同时,分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端,需要适应企业的复杂业态,于是自助式BI成了不二选择. 由于数据的数量和复杂性,自助式BI工具需要兼顾这两个方面: 1. 工具的易操作性 工具是否简单易用,分析逻辑是否符合常规,决定着这个工具能否被快速地掌握.自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的

信息爆炸时代,大数据晋升为一个时髦词汇.不论是在哪个行业领域,大数据分析成为各企业备受推崇的决策工具.对于海量数据的挖掘,有助于统计事情发生的概率,帮助人们计算做某些事情成功的几率.企业正在数据的海洋中畅游,其中蕴含着宝贵的知识.而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能,是掌舵企业前行方向的关键.大数据时代下的数据分析BI工具,到底有多牛? 小编搜遍全网,以数据可视化和分析为特征,选取了国内外各3个BI工具,给大家一一介绍,看小伙伴们喜欢哪个. 国外篇 一.Birst Birst 将自己标榜为

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 钉钉办公给很多企业带来了很多方便,比如审批流线上化,通用化.线上化填写后,数据自动获取又是一个硬伤了,虽然数据可以下载,但我们要自动刷新数据怎么办呢? 结合Power BI做一个自动刷新,和Power BI打通,美滋滋. 推荐阅读:Power Query之获取钉钉日志自动刷新Power BI报告 二.数据结构 为了方便演示,新建一个审批流模板. 标题:收款审批 字段:客户姓名.收款方式.收款金额(元).备注

<基于Oracle的sql优化>里关于哈希连接的原理介绍如下: 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率一定是很差的:而对于嵌套循环连接,如果驱动表所对

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

一.前言 本文的上一篇 JavaScript 踩坑心得- 为了高速(上) 主要和大家分享的是 JavaScript 使用过程中的基本原则以及编写过程中的心得分享,本文主要和大家聊聊在各个使用场景下的 JavaScript 使用,以及在性能优化方面的优化经验等 二.各种场景下的 JavaScript 1.用于 UI 应用的 JavaScript 与大多数服务器端语言一样,用于客户端应用的 JavaScript 框架从来就不缺少.然而,和用在后端应用与服务中一样,笔者偏好使用较小的模块,将这些小模块

注:本文是纯技术探讨文,无图无笑点,希望您喜欢 一.前言 软件行业极其缺乏前端人才这是圈内的共识了,某种程度上讲,同等水平前端的工资都要比后端高上不少,而圈内的另一项共识则是--网页是公司的脸面! 几年前,谷歌的一项统计表明,如果亚马逊页面加载每慢 100ms,将影响他们 1% 的收入:如果谷歌页面加载慢 500ms,流量将锐减 20%,这个数据现在必将更加恐怖! 在前端高性能优化(一).(二)中,笔者介绍了一些关于前端优化的技术,这些技术都依赖于前人的辛苦努力,但我们仍要明白的是,前端的情况十

来源 Cube: 用空间换时间(类似:BI分析) 预计算把用户需要查询的维度以及他们所对应的考量的值,存储在多维空间里 当用户查询某几个维度的时候,通过这些维度条件去定位到预计算的向量空间,通过再聚合处理,快速返回最终结果给用户. Kylin的cube不是单一维度的组合,而是所有组合都可以计算.N个维度的完整Cube, 会有2的N次方种组合. 如何计算:逐层算法.它会启动N+1轮MapReduce计算 第一轮读取原始数据,去掉不相关的列,只保留相关的,同时对维度列进行压缩编码.以此处的四维Cub

转:http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟大家做一个关于如何使用Kylin构建开源大数据分析平台的分享. 这是我今天的议程,分两部分. 前半部分: 针对Kylin的初级和入门用户介

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下.相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集       Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表       Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表       两者的执行计划形如:       nested loop           outer table    

随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向.对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI.Tableau,还有国内的 FineBI.BDP.Quick BI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答. 图表开发 要使用 Quick BI 做可视化分析,只需

最近公司购买了Style intelligence 出的BI报表工具,接触新的东西不是很容易上手,这个东西是别的项目组用的,我们项目组由于进度比较快就让我先到他们项目组帮他们,为了使用这个东西,他们已经培训了两次,进行了了一个月的摸索,我对这个东西没啥了解,幸好他们已经总结了一些经验,以免我走一些弯路. 1.首先要配置数据源,就是将数据库的URL等配置配到数据源中,使用query做了一个Demo后,又使用model做了一个Demo,两者的差别在于,query使用方便,但需要多表关联时就显得麻烦了

首先,我们有一个大的假设前提,集团报表平台是服务于大型公司,比如有很多分公司,子公司,多部门等,并且有BI需求的访问人群超过1000以上的公司. 这样,我们的关键词是:集团 平台 运营 集团:意味着,需要站在企业视角而不仅仅是项目视角审视 平台:意味着,海纳百川般的接受各类需求,在一定规则下平稳运行 运营:意味着,如何持续化.可发展的健康运转下去,这需要一套体系 1. 模式的演化以及面临的问题 1. 1 自下而上 稍微讲点历史,先看最常见的传统模式: 自下而上 最 典型的各个分公司,或者部门,有

背景 一直以来,性能都是技术层面不可避开的话题,尤其在中大型复杂项目中.犹如汽车整车性能,追求极速的同时,还要保障舒适性和实用性,而在汽车制造的每个环节.零件整合情况.发动机调校等等,都会最终影响用户体感以及商业达成,如下图性能对收益的影响. 性能优化是一个体系化.整体性的事情,印刻在项目开发环节的各个细节中,也是体现技术深度的大的战场.下面我将以Quick BI的复杂系统为背景,深扒整个性能优化的思路和手段,以及体系化的思考. 如何定位性能问题? 通常来讲,我们对动画的帧率是比较敏感的(16m

本人长期在银行内从事数据线相关工作,亲眼目睹过多个企业级BI(非部门级BI)产品从上线试用.全行推广.然后衰败没落,再替换到下一个BI产品重复此过程.企业内没有任何一个BI产品即能长期运行,又能赢得非常好的口碑,所以为什么企业级BI这么难做? /请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/15487015.html * / 仔细思考,原因有很多,不可能一一列全,但把能想到的原因都写出来,后续可以采取"逐一攻破"

说起银行.保险.股票投资等这些金融行业,大多数人都认为它们都是依靠数据驱动的企业,毕竟大数据的诞生本来就是为了金融信息流通而服务的,但是事实真的是这样吗? 事实并非如此,真正在金融行业做数据分析的人,都知道金融行业虽然有很强的交易数据流,但其实它们的数据化程度已经远远落后于普通电商.电信行业等行业,并且落后的IT业务系统已经没有办法实现与数据分析的深度融合,整个行业的数据价值早就被掩盖了. 据研究报告显示:由于IT遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司实现了数字化.但是仍然在数据应用

​相信接触过数据分析工作的小伙伴们,对BI平台并不陌生.BI(Business Intelligence),也就是商业智能,它是一个完整的解决方案,可以有效地整合企业中的现有数据.BI通常被理解为将企业现有数据转化为知识.简而言之,就是可以用BI工具代替Excel来处理大量数据.BI平台是帮助企业做出明智的商业决策的工具. 那么BI平台能做什么,有哪些功能呢?现在小编以常见的数据处理工具Excel为例,介绍BI平台的功能,方便大家理解.BI平台在数据处理.数据分析.数据显示等方面的功能远强于Ex

饼状图是为了在一个整体体现个体所占的比例,比如一块蛋糕每人各分多大份.了解了饼状图的含义,就来学习饼状图怎么做吧. 首先,我们准备excel表格饼状图的初始数据 然后选择excel表格上方的插入,选择图表中的饼状图,其中excel饼状图有饼图.复合饼图.复合条饼图.圆环图和三维饼图,选择饼状图之后可以选择样式,效果如下 excel简单饼状图讲完了,bi工具在数据分析领域非常火,顺便讲讲bi工具怎么做饼状图 这里选用思迈特软件Smartbi作为教学工具,不为别的,只是因为太好用了.首先进入Smar

随着企业的迅速发展,企业对数据分析的需求也在不断地凸显,但我们在实际的工作中经常会遇到这样尴尬的情形:擅长数据分析的人不懂业务,擅长业务的人又不了解数据分析.那么怎么让更懂业务逻辑.业务分析需求和痛点的业务人员也能独立完成数据分析工作呢? 目前业务人员难以完成数据分析工作的最大原因是很多业务人员不懂技术.不懂编程.这就可能有人会问了,Excel不是也能做数据分析吗?现实是用Excel来进行数据分析只是简单的分析,看不到整体的问题和矛盾点,数据分析的效果并不好.因此,运用简单易上手的BI工具来进行