文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
在搜索商业智能(BI)工具时,可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传,晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友,也有各种IT信息部的大佬,也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
在如今的商业环境下,数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况,还能为决策提供有力支持。因此,选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具,其中第一个是VeryReport商业图表工具。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息,使他们能够更好地进行市场定位,制定销售策略,完善内部流程。 对于许多小型企业来说,数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念,或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
Apache Kylin的广泛应用还得益于它对很多软件都非常的支持,这篇文章我们将汇总一下Apache Kylin支持的BI报表软件有哪些。
目前,无论是大企业还是小企业,都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力,有效改善用户体验,同时达到优化生产力的效果。在这个过程中,BI工具起到了举足轻重的作用。面对市场上众多的BI工具,许多企业不知道到底选择哪一款,笔者在此盘点了几款现在比较流行的BI工具,也是在各行各业中应用得最多的。
注: 在PPV课微信公众号回复“数据科学计划”获取PDF全文,内附学习资料网址推荐,让学习直达源头,不用找度娘更省心! 本文为2017年最全的数据科学学习计划(1)续篇,欢迎小伙们收藏转发学习。 3.5构建个人资料 建议时间:8周(2017年9月-2017年10月) 主题内容: 3.5.1使用GitHub 3.5.2竞赛练习 3.5.3论坛 3.5.1使用GitHub 对于数据科学家来说,有一个GitHub配置文件来管理他/她所做过的项目的所有代码是非常重要的。这样将来你的雇主就可以看到你做了哪些项目,
数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
在几十年前,很多企业需要处理分析的数据量还比较少,大部分时候用Excel就可以解决,企业领导者依靠自己丰富的经验也可以做出一些重要的决策。但是数字化时代的到来让企业的数据量成倍的增长,通过Excel无法轻易地分析企业内各种各样的数据,在这样的背景下就出现了BI软件,以帮助企业充分利用积累的大量数据,帮助企业做出理性决策,降低风险,减少损失。现在市面上有各式各样的BI软件,笔者在此列出了以下5款主流的BI软件,以供大家参考。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
原文:TutorialGateway 协议:CC BY-NC-SA 4.0 阶段:机翻(1) 危机只有发展到最困难的阶段,才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读(Gitee) ApacheCN 学习资源 目录 Talend Tableau PowerBI SSIS SSRS SSAS MDX R 语言教程 Alteryx QlikView 贡献指南 本项目需要校对,欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但
大数据技术主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化
Apache Hadoop软件库是一个允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的框架。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储。
BI软件即商业智能软件,将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合,并对这些数据进行分析,进而转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件,功能上也是五花八门,不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件(又叫自助式BI软件)两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术,这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色,尺寸,标签的完美融合可以实现出完美
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
AI 的发展脚步会加快,这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说,他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出?会有足够多的数据科学相关工作吗?还是说有可能出现萎缩?接下来,让我们来分析一下数据科学的趋势,并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
本文介绍了大数据关键技术分析,包括Hadoop、HBase、MapReduce、Pig、Hive等框架及其应用。Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本等优点。通过使用这些技术,企业可以高效地进行数据存储和处理,提升数据分析的效率,降低成本。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
业务篇 1 业务为核心,数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。 需要懂业务的整体概况,摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2 思考指标现状
大数据分析?一听就高大上。大数据分析对非专业人士来说,常常给人一种遥不可及的感觉。但是大数据分析真的那么难吗?妈妈其实都可以告诉你——会做饭就会大数据分析!做饭和大数据有什么关系呢?请仔细看下面分析: 第一阶段: 菜地里的毛菜(原始系统的数据,有错误,不精准,毛菜有泥巴,有黄叶子),相当于ERP,PDM系统里面的原始数据。 第二阶段: 从菜地里采集到家,分门别类的堆在一起(初步去掉泥巴,黄叶子,分类堆放),相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据,即原始系统中的操作数据的一个副本,与原始数据是一模一样
大数据已不再是新词,企业也越来越需要大数据高端人才。这给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。那么在大数据行业,都有什么职位可以选择呢?来看看大数据行业的5个职位方向指南吧! E
大数据时代,数据过剩,人才短缺,越来越多的IT专业人士希望能够进入充满机遇的大数据领域,但是,到底哪些具体的大数据专业岗位和人才最为吃香呢?人力资源公司Kforce近日发布了一份报告根据IT职业薪酬水平给出了2014年最热门的十大大数据工作职位(年薪): 一、ETL开发者(11-13万美元) 随着数据种类的不断增加,企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道,从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要。 ETL软件行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值,但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前,仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力,物力及时间。其结果是,规模较小的企业,特别是还在初创阶段的企业,根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁,约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查,来分析数据科学家在用哪些类型的工具,并提供了调查的匿名原始数据。
BI工具真的超级简单,继上周的两小时入门power bi之后,来个二十分钟上手的BI工具。
大数据时代,中国IT环境也将面临重新洗牌,不仅仅是企业,更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。 国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师,但实际上国内几乎没有研发项目,只能叫做开发。开发程序员的
摘要:Revolution Analytics已经提供了一个商业级R语言发行版Revolution R Enterprise,作为一个用于统计分析和基于数据图形渲染的开源编程语言,R语言人气甚高,已在金融、制药、新闻传媒和市场营销等行业获广泛使用。 【编者按】“收集数据只是第一步,分析数据才是关键”,R语言的发展满足了大数据时代统计编程的需求,然而开源环境下的R语言面临着诸多问题,商业支持或许会给R语言带来更好的发展,Revolution Analytics首先推出了AdviseR,CF
最近一年大数据火爆异常,各种培训班开课广告满天飞,很多做开发的朋友也想转到大数据这一行,在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊,他们是大数据分析师,大数据研发工程师,大数据建模工程师,大数据挖掘工程师。我会根据前同事所在公司的相应岗位,列出岗位职责和要求,供大家借鉴。
大数据时代,中国IT环境也将面临重新洗牌,不仅仅是企业,更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。
近些年,随着企业信息化的不断深入发展,商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据,提升工作效率,做出各种清晰直观的可视化数据分析报告,还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大,促进了BI行业的快速发展,目前市面上出现了大量的BI工具,功能也是五花八门。在此,笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具,看看下面这些BI工具你用过哪个呢?
进入大数据时代,我国的互联网环境已经面临着重新洗牌的局势,这对于企业来讲,是机遇,这对于想要转型的程序员来讲也更是一个可遇而不可求的机遇。
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似,约有2900人参与了此次投票。 最近几年,Python的使用增长率一直比R快,到今年,Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。 深度学习工具使用率 2017年深度学习有32%的使用率,而在2016年只有18%,2015年9%。谷歌Tensorflow迅速成为深度学习平台的领头者,以20.2%的使用率领先于其他平台。
学习本文,你将了解spark是干啥的,以及他的核心的特性是什么,然后了解这些核心特性的情况下,我们会继续学习,如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。
译者:吴昊、审校:骆姿亦 本文长度为2079字,预估阅读时间4分钟。 我们今天要向大家介绍的是谷歌发布的一款可视化工具GoogleData Studio 360。 前言 如果你已经读过我们的前一篇博客《你是否需要Google Analytics 360?》,那么你已经了解到谷歌发布了这套针对营销和广告从业者的实用产品。我们这次将会介绍这套产品中的一款工具:GoogleData Studio 360。 Data Studio 360是一款可视化和分析工具。它可以与Google Analytics、Googl
文件服务器(file servers)是一种器件,它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能,简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能,提高了数据的可用性,二则减少了管理的复杂程度,降低了运营费用。
这是一个大数据时代,从IT到DT时代的变化赋予我们探索未知世界的力量,而数据在这个时代即代表着财富,被比喻为黄金。如何挖掘到黄金,是从事数据分析工作的人的一个技能。以下是近年最为常用的大数据分析工具,请各位看官根据自身要求和兴趣进行了解和学习。
导读: 开源数据集如今深受开发者喜爱,比如谷歌的Images dataset数据集,YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析,可以发现许多隐藏信息,比如客户喜好、未知相关性,市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本,准确掌握市场趋势,更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析,16年基本被Spark与Hadoop霸屏,到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动,未来又会如何发展呢 Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校,对于
在大数据商品化之前, 利用大数据分析工具和技术来取得竞争优势已不再是秘密。2015年, 如果你还在职场上寻找大数据的相关工作, 那么, 这里介绍的9种技能,将帮助你得到一个工作机会。 1. Apache Hadoop Hadoop现在已经进入第二个10年发展期了, 但不可否认的是, Hadoop在2014年出现了井喷式发展, 由于Hadoop从测试集群向生产和软件供应商方向不断转移, 其越来越接近于分布式存储和处理机架构, 因此, 这一势头在2015年会更加猛烈。由于大数据平台的强大, Hadoop
2015年, 大数据 市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工 智能 、 物联网 的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce
转自java知音 概述:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大。 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快。 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
近些年来,很多意见领袖一直在强调大数据的价值,这些价值既蕴含在企业内部数据,也蕴含在外部数据中。大家共同强调的一点是,大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定,要优于常规决策。当你的想
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视,各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前,大数据方面的工作人员主要有三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说,大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性,是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
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