大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。...而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。 BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。...BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策...BI系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统(MIS)，它具有以下特点: 提供系统整体设计思想，这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统; 从技术上说，就是按维度与层次对主题建立数据分析模型;...总而言之，BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能，更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案，即真正意义上的管理思想。
商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值，逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中的基础建设。那么，到底什么是BI？BI能为企业带来什么？又该如何将BI落地？这篇文章将进行详细的解答。到底什么是BI？...然而，在实践过程中，诸多企业对BI的理解产生了偏差，将BI等同于数据报表，认为BI的最终目的是将数据以可视化的形式呈现。...事实上，可视化报表只是BI的最终呈现方式，完整的BI能力包括对数据进行一体化、标准化的整合与处理，将数据可视化的同时，进一步实现数据分析与挖掘。其目的并非是查看数据结果，而是通过数据驱动业务增长。...BI能为企业带来什么？...其次是填血肉。需要完成数据治理、深入各子公司及各部门构建业务场景指标体系，填充各分析主题具体子主题。
近些年来，随着数字化的快速发展，敏捷BI这个词也越来越流行。敏捷BI其实并不是什么新技术，相较于传统BI来说，是具有敏捷分析功能的新型BI。...经过数十年的发展，商业智能BI从最初的简单的数据统计和报表功能，发展到现在拥有丰富的可视化，自动分析甚至智能洞察的功能。...传统BI的报表制作需求会由业务部门提交到IT部门去实现，IT人员事先根据分析需求来进行建模以及做二次表，提前汇总好数据，业务人员在前端查看分析结果报表。...且每个新的需求都需要重新建模开发，无论是业务部门还是IT部门都增加了工作负担。 敏捷BI与传统BI，两者有许多的区别。 1、部署开发周期不同。传统BI产品的部署通常需要几个月的时间，需要总体架构设计。...业务人员可以通过敏捷BI快速完成简单的数据分析，但企业高层往往需要从更复杂的数据模型中获得决策信息。
参考 一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？...如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...数据分析中的核心竞争力根本不在具体的工具或技能，而是在于分析思维 技能决定下限，思维决定上限 技能 工具类：Excel、Python、SQL等数据工具使用 算法类：分类、聚类、回归算法的原理和应用...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...解决问题的思维 要分析的更加落地，我们必须懂业务、懂用户，这样才能在数据分析的过程中结合业务理解，提出可落地的分析建议 如何补足思维的短板 懂 数据分析思维基本功 数据指标可以解决不客观
二、自助BI产品的破局思路 1.自助BI产品理念 自助BI产品理念是自助，通过产品上的低代码、拖拽式、可视化能力构建，让一线业务可以接触数据，进行自助式的分析，人人都可数据分析，取数不求人。...2.自助BI是数据化运营的必备产品 数据分析的产品形态有定制化的可视化开发平台，用户行为分析，以及自助BI。随着数据化转型的不断深入，企业数据化管理流程和人才体系被逐步培养起来。...四、自助BI产品从0到1的踩过的一些坑 1.数据集资产是根基 对于BI产品而言，数据集资产是根基，用户去进行自助分析的前提是，有数据可以分析。...例如，外采BI一般是采用数据库连接的方式，进行后续分析，多数BI产品对数据全链路追踪能力是缺失的，或者仅限于系统内部的数据集、看板、图表之间的关系。...3.人找数到数找人的能力构建 对于业务人员来说，他们更希望只关注业务，最好能有专门的数据分析帮他进行数据分析，告诉他有什么问题，该怎么做就可以了。
什么是BI？这应该是很多刚刚接触BI的读者最想了解的问题。...当企业的数据量越来越大，要求的数据分析维度越来深越来越细，甚至对实时性和交互性提出了更高的要求。因此，越来越多的企业开始将目标转向BI工具。 BI工具可分为传统BI以及自助式BI。...自助式BI：和传统BI一样都是支撑决策，但是用户使用层面强调低代码（或零代码）开发、无缝对接、灵活部署，简单地拖拽就可以做分析看板，无需重新建模，赋能普通业务人员做数据分析的能力，让数据员有更多时间可以专注如何将分析与业务结合...所以BI的最终目标是获取商业的Insight。...所以选择BI工具，是否能满足上述的关键点，至关重要！亿信ABI就是一款这样的BI工具，其融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。
BI就是数据分析吗？ 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。...数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...BI是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BI包括数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。...所以，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的？...运用BI做数据分析首先需要进行数据收集。目前的BI工具都支持连接多种类型的数据源，关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。...因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。...(1)Tableau Tableau是国外市场上比较成功的大数据分析BI工具，它可以轻松处理数百万行数据。大量数据可以创建不同类型的可视化，而不会对仪表板造成影响。...(3)亿信ABI 亿信ABI是国内比较知名的一款大数据分析BI工具，是亿信华辰深耕商业智能领域十多年，在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上，自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化...(5)FineBI FineBI是帆软公司的一款大数据分析BI工具，它支持30多个数据库表和SQL数据源，支持Excel、TXT等文件数据集，支持多维数据库、程序数据集等多种数据源。
Power BI介绍Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具，可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。...简单来说，Power BI就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。...Power BI DesktopPower BI Desktop是免费版本，就是我们常说的Power BI，也叫作Power BI桌面应用程序，主要用于建立数据模型和报表，适合个人使用，后续我们的课程基于...二、Power BI Desktop介绍Power BI Desktop是一款可在本地计算机上安装的免费应用程序，可用于连接到数据、转换数据并实现数据的可视化效果。...最常使用Power BI 的人员通常被视为"数据分析师"（有时称为"分析师"）或"商业智能专业人员"（通常称为"报表创建者"），Power BI 也同样适用于非专业的数据分析师来生成报表进行数据可视化展示共享
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，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BI系统是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理...商业智能BI系统通常具备5个核心功能：1、数据采集；2、ETL与数据建模；3、数据可视化；4、报告分析；5；移动应用。 下面就以亿信ABI为例，详细介绍下商业智能BI系统的5个核心功能应用。...WORD分析报告是将数据图表融入文档中，采用完全WORD的编辑方式，可直接拾取报表模板中的分析图表和指标，进行格式化的排版，并支持定时自动计算、发送到指定邮箱，简单易操作的同时大大减少了总结和整理分析报告所需的时间...商业智能BI系统的表象是可视化分析报表的呈现，但其本质仍然是商业问题和管理问题。商业智能BI系统的数据分析来源于商业。
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...2) 计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。...如果数据量很大的话，需要长期监测运维，一般是需要连接数据库的。...可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。 3) ....可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 1) ....直接展示 这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的，你要做的就是选择字段，和Tableau的操作一样，好处就是方便。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限制，而后者只注重对数据模型和研究假设的验证...探索性数据分析有别于初始性数据分析（initial data analysis - IDA)。初始性数据分析的聚焦点是分析鉴别统计模型和科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。...在以抽样统计为主导的传统统计学中，探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的，对数据的探索性分析是有限的。...第二步是用探索性数据分析对筛选出的垃圾邮件进行分析统计出哪类词汇出现的机率最高。比如各类促销和诱惑语言等，根据该类语言出现的频度，可选出最常出现的5 到10个词。...从这个过程中我们可以看到： （1）探索性数据分析能帮助我们从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用的数据； （2）探索性数据分析在数据清理中发挥重要作用； （3）探索性数据分析是建立算法和过滤模型的第一步；
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。...在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。...那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成 1、数据的处理 在PB 上没有EXCEL 本身自带的各个字段的数据函数，以及对行业数据的处理...2、数据的建模 在PB中数据建模是用过PP 来完成的，PP也是PB自带的一个数据建模的插件，首先他可以对数据进行一些建模，比如建立度量值，对数据的格式进行转换，插入各种形状，按钮，对视图进行布局等...但是在PB上更多是在图表的格式上通过各种按钮来进行各种图表的设计，所以在一开始可能很多同学都会不习惯这种操作，但是这种操作的优点是可以对数据图表进行规范统一，不管是在颜色还是在布局上，特别是在做数据仪表盘的时候就可以用标准的图标进行设计
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？...数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。...古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？...一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。
“ 产品分析是应用于数据的收集、分析和可视化的术语。作为产品经理，需要善于分析和利用数据，不仅对我们当前的产品有益，而且对整个职业生涯有益。”...但究竟是什么造就了数据驱动的产品经理呢？ 从本质上讲，数据驱动的产品经理不仅要依靠自己的直觉，还要尽可能多的通过数据武装自己。产品的数据驱动不会让你一夜成名。...如在2004年，华尔街精英做了搜索引擎进行对比分析评测，评测结果是Yahoo最好。但评测完之后，大家平时还是都用Google。 用户细分 用户细分将帮助我们了解不同的用户如何与产品互动。...04 如何提出正确的问题 产品分析是一个强大的工具，但是不完全帮助我们完成工作。我们需要学习如何正确使用分析工具以及如何提出正确的问题。 在数据科学中，提出问题的关键因素是定义正确问题的陈述。...问题的风险与回报评估 我们知道问题是什么，下一步就是需要为如何解决这个问题进行考虑。首先我们会分析解决这个问题带来风险和回报，如果涉及到实施新的功能，需要计算出做出这个功能的整体投入产出比。
如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...如果再具体一点说，就是： （是什么）量化展示商业经营状况 （是多少）量化判断商业问题 （为什么）从数据角度寻找问题原因 （会怎样）利用数据预测商业趋势 （又如何）利用数据综合判断经营效果 通过量化的分析...因此必须具体脚踏实地的思考：到底我们是什么模式+行业，到底我们面对什么样的需求和问题，到底我们有什么数据可以用来分析。这就像医院看病要分门别类，而不是卖一颗“包治百病丸”一样。具体思考才能有所收获。...这些科学研究的成果，形成了大家经常看到的数据分析理论，数学、统计学、算法等等。 可商业分析完全不是这么回事。首先，企业的发展是以盈利为目的，不是以科学为目的。因此数据的记录、存储是要为经营让道的。...遗憾的是，传统数据分析技术培训出来的科班生，基本都没啥商业分析能力。
SWOT是优势(Strengths)、弱点(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)四个单词的缩写，指导我们在分析时从优势、弱点、机会和威胁四个角度着手。...SWOT分析法是哈佛大学商学院的企业战略决策教授安德鲁斯(K.Andrens)在20世纪60年代提出来的，由于具有清晰、简明、具体的特性,，被广泛应用于管理学的各个领域,，它的最大优点就是能抓住最能影响战略的几个核心因素进行分析...SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。...内部环境分析：SW优势与劣势分析 竞争优势 STRENGTHS：是指一个企业超越其竞争对手的能力,或者指公司所特有的能提高公司竞争力的东西 竞争劣势 WEAKNESSES：是指一个企业与其竞争对手相比，...然而，机会往往是稍纵即逝的，因此企业必须敏锐地捕捉机会，把握时机，以寻求更大的发展。 抑制性（机会+劣势） 抑制性意味着妨碍、阻止、影响与控制。
什么是BI？ 今天的新一代商业智能平台有哪些特点？ 能为企业带来哪些价值？ 高云龙：BI的全称是Business Intelligence，中文叫“商业智能”。...BI的概念最早是Gartner在1996年提出的，当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及应用。...关于BI，在不同的阶段，不同的组织和专家都有很多不同的理解。我个人比较喜欢这样一种定义：BI是把企业中的数据变成信息，把信息变成知识，把知识变成决策，再把决策变成行动的过程和方法。...企业实施BI的先决条件，我认为只有一个，那就是你要认清自己的动机和数据分析的价值。 BI在企业的实施和落地路径，我认为有两种。第一种是自上而下推进。...现代BI和传统BI相比，在数据准备、内容创作、分析和展示等方面，存在着巨大的区别，如果按照传统BI的标准去选型，就只能选到过时的产品。
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释： 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。...大数据可以概括为5个维度， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么是大数据分析”的解释，是来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。...下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享：什么是大数据分析。...《冬吴相对论：大数据 上》 《冬吴相对论：大数据 下》 很多人关心公司层面的问题，但我更关心个人层面的问题，例如大数据时代，你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。...了解了什么是大数据分析以后，如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。
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