电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。可以帮助用户制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格，同时它还能形象地将大量枯燥无味的数据变为多种漂亮的彩色商业图表显示出来，极大地增强了数据的可视性。本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能，为表格优化打基础。
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），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。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者调研网易有数、阿里云QuickBI、联通、SmartBI四款产品里自助取数的结果，并总结后期在实战搭建自助取数产品的重难点。
3，拷贝表从远程集群到本地(跨集群)，拷贝完后记得修复分区表 【如果没有队列则不要：-Dmapred.job.queue.name=root.bi_qipu.p1】
市场上有许多以BI为旗帜的产品，但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时，很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类，以便于理解。
工欲善其事,必先利其器。随着互联网行业的飞速发展，越来越多的企业意识到BI工具对企业的业务发展有很大的推动作用，使得工作效率更高更强。目前市面出现的数据分析BI工具，不管是从使用场景，还是适用人群上，都存在着绝对的差异。目前，市面上的BI工具种类繁多，客户在进行BI工具选型时，眼花缭乱，不知所措。以下，就从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。
不管什么样的产品，都是为了解决业务问题而存在，数据产品也不例外。数据产品，种类繁多，不同数据产品，所具有的数据功能组件不同。
商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。
数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。数据中台对企业的真正意义是，让传统企业向科技企业升级，让IT系统集成向大数据集成升级，让工具/流程/管理向驱动业务运营升级。
数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。
前期写文章推荐过在Power BI中使用SVG着色地图，该种类型的地图可以方便的显示数据标签：
初学数据可视化的朋友，看到“钻取”二字往往会不寒而栗，何时该使用，该选择何种钻取方式，总是让人琢磨不透。那么此文将送给大家一个属于钻取的“坐标”和“坐标系”。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
在商业智能BI应用中，经常会涉及到不同部门、不同层级的人查看数据的情况，由于每个人对业务的关注点不同，所以大家对数据的维度、粒度要求也不同，这个时候运用数据钻取就可以轻松应对大家不同的数据需求了。
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有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
有了字段参数，各个度量值字段之前完全是独立的，这尊重了度量值的复用原则，独立原则，不必再像计算组那样再单独设置以便格式。
今天，我介绍在Power BI中缩减页数的三种姿势，有利于实现页面精简，提升用户友好度。
互联网和移动互联网技术开启了大规模生产、分享和应用数据的大数据时代。面对如此庞大规模的数据，如何存储？如何计算？各大互联网巨头都进行了探索。Google的三篇论文 GFS(2003)，MapReduce(2004)，Bigtable(2006)为大数据技术奠定了理论基础。随后，基于这三篇论文的开源实现Hadoop被各个互联网公司广泛使用。在此过程中，无数互联网工程师基于自己的实践，不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展，如今的大数据技术生态已相对成熟，围绕大数据应用搭建的平台架构和技术选型也逐渐趋向统一。
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
很多小伙伴说这样的节奏想看连续剧，我们接着讲地图可视化。我们将思路和资源都会免费发布在本文中，但视频操作需要订阅会员或购买专业的BI可视化教程。
在葡萄城ActiveReports报表中可以动态的显示或者隐藏某区域的数据，通过该功能用户可以根据需要显示或者隐藏所关心的数据，结合数据排序、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 本文中展示的是
在以下地址可以直接点击下载各版本 Power BI Desktop 而无需复杂跳转。
本文是「直播实时数据建设」系列的第三篇，主要介绍「生产侧指标的建设」，比如当前正在直播直播间数，或者主播数等。在介绍生产侧指标的建设过程之前，先回顾下上一节的「架构」图。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
点击蓝字 关注我们 // Q DataTalk和DataInsight分别适用于什么场景？ A 使用过DataTalk和DataInsight的小伙伴一定有这样的疑惑，接下来的内容将给你答案！ ►►► 一句话概括 给自己 DataInsight 为大家 DataTalk 如果你主要是给自己做数据分析，任意字段下钻探索数据寻找答案，报表样式/灵活定制不重要，自己找到答案最重要——那么用DataInsight灯塔分析; 如果你主要是给大家配报表，帮助别人更低门槛地查阅数据，报表和交互随心所欲定制，满足你
小勤：当然记得啊。双击一下出明细，你的文章《数据透视：查看明细，是谁成就了我？》里面有。
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
BI 并不仅仅只是一个分析软件，而是一套完整的数据分析解决方案：它将不同数据源（如 ERP、CRM、OA、HIS、EXC 等数据文件）的数据，在整合清洗——保证数据准确性后，进行针对性的数据分析和处理，最终为企业提供报表展现与可视化图表分析，从而为企业提供决策支持。
作者：马蕾，腾讯高级工程师 前言 我们在日常工作中，做了很多线上指标统计。统计线上指标的意义，在 AB 阶段是评估算法效果收益，在全量上线后是监控线上服务质量，及时发现并定位解决问题。做指标往往并不难，但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。当发现指标异常之后，对根因的定位很困难。尤其是涉及多个团队的综合指标，经常需要为了定位根因拉齐后台，客户端，产品各个方向的骨干成员，讨论若干次才能有结论。本文主要分享在指标的监控和告警分析的一些经验，如何提升告警发生后的根因分析效率。 近期部门在大力推广数字
报表用的是【FineReport】，之前没用过，被临时授命解决问题，所以大概了解了一下。里面应该是集成了excel插件，报表样式如下：
那么到底是什么难题，故意刁难人呢？对方说，根本不是什么难题，就一个很简单的题目。如下：
您的用户可以与您创建的仪表板进行交互，您可以通过使用Kibana的特性：比如，例如控件和下钻，让您的仪表板更具互动性
但是，确实存在某些框架（比如Vue、Qwik）可以，但React无法解决的问题。这就是「极致性能优化」问题。
BIEE的资料库（Repository）是一个后缀名为rpd的物理文件，其中存储了三类元数据：数据源物理模型，逻辑模型，以及展现模型。Oracle BI Server是资料库的使用者：在前端，BI Server通过ODBC将资料库中的逻辑模型及展现模型提供给Oracle BI Presentation Server；在后端，BI Server通过各种适配器访问与资料库中物理模型对应的数据源[1]。资料库rpd文件存储在 $OBIEE_HOME\server\Repository 目录里。
当我们有了能可靠地对大数据进行采集、处理和存储的能力后，我们可以将这些能力用于哪些实际业务场景，并让数据产生价值呢？
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地图可视化，在Excel上也是一片广阔天地，在李强老师的手下，有精彩的表现，后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化，做成模板，放到Excel催化剂插件中，一键完成高级地图图表输出，欢迎继续关注。
在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。下图逻辑上展示了切片和切块操作：
在上一节时，我们创建了一个基于部门号的工资分类汇总。 这里就引出了一个概念：维度 专业的解释大家自行百度，这里就不班门弄斧了。从数据的使用角度看，维度可以简单的理解成“数据分类汇总的一种依据”。 按“部门号(DEPTNO)”对“工资(SAL)”进行分类汇总，“DEPTNO"就是一种维度；按“工作岗位(JOB)”对“工资”进行分类汇总，“JOB”就是另一种维度； 维度之间也可以有层次关系，比如：我们先按“工作岗位” 汇总，然后每个相同工作岗位的员工，再按“部门”汇总。这种场景下：DeptNo就认
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。
下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比，这就是通过下钻方式实现。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
旭日图（Sunburst）由多层的环形图组成，在数据结构上，内圈是外圈的父节点。因此，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。
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