我是阿華,是一名軟體工程師。
問君能有幾多愁,工作讓我白了頭。廢寢忘食做大屏,老闆覺得不可行。橫批:太醜!

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什麽是報表工具?

報表軟體,如經典的Excel、BI報表工具Finereport和其他的自動化報表工具軟體,這類產品的本質都一樣,就是統計和展現資料,並提供基礎的分析功能如排序、總計、方差等,產品目的是説明使用者掌握和瞭解資料,讓報表使用者通過觀察企業資料,知道當下發生了什麼事情。

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資料視覺化主要是指借助於圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通資訊。簡單來說,就是將資料進行圖形化的表達。
相信很多人都看過視覺化圖表,如果沒看過,上google輸入關鍵字“資料視覺化”,可以搜到一大堆像下圖這樣的視覺化圖表。

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企業資料分析可以分四步走:描述、診斷、預測、指導
談到資料,大家都喜歡拿大資料說事兒,精准行銷、客戶管理、企業洞察,但事實上,對於大部分中小型企業來說,把創立至今多少年來各個管道積攢下來的資料統合到一起,也僅僅只是小資料而已。

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報表≠BI

很多的人認為,報表就是BI。實際上,報表只是BI的一部分,雖然BI應用的結果通常需要通過報表來展示,但是,BI絕對不僅僅是報表。

其實,大家對這些概念的理解,如同20年前的ERP一樣。臺灣企業開始大量導入企業資源規畫軟體,以進行內部人事、薪資、財務、會計與進銷存等資料管理,同時藉由該軟體來彙總企業不同系統的資訊來源,進行統籌規畫管理。於是,ERP才逐漸為世人所知,ERP到底是什麼,大家開始眾說紛紜。

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資料分析是一個龐大的工程,有的時候過於抽象且依賴經驗。本文是軟妹對學習和實踐資料分析的一個總結,希望提供一種通用的資料分析思路,並在分析思路的每個步驟中介紹相關的分析演算法及其應用場景,對於演算法只做淺層次的介紹,待讀者在實際使用中自行深入瞭解。

本文主要針對剛剛接觸資料分析或者面對一堆資料不知道如何下手的讀者,經驗豐富的資料分析師們可以略讀。同時,本文介紹的分析思路由於筆者的經驗和知識有一定的局限性,希望讀者在分析中合理參考。

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在科技數位化浪潮的席捲下,企業紛紛建設自有的數據平臺,轉型資料化運營。社群媒體、智慧手機與大資料分析等工具正不斷的快速進化,單就臉書來看,全球目前就已有超過十億的人口都是他的用戶;當人人都可以擁抱各式各樣的大數據產品,不只是企業必須面臨營運上的轉型危機,員工與消費者也必須隨之改變;依目前的調查資料顯示,已有越來越多企業表示,若能有效提升數位化的成熟度,最終將得以轉化為財務表現上的獲利。

不過目前,很多人對數據產品的概念和理解還是模棱兩可,想入行做大數據產品經理,或者準備搭建、採購能夠滿足企業數位化運營需求的資料平臺,如果說很難把數據產品下個準確的定義,至少也要把資料產品的類型理清楚,弄明白數據產品有哪些不同的類型,不同類型產這樣心裡對大數據產品的概念也有了大體的輪廓,也知道了我們究竟需要什麼樣的大數據產品,以及如何一步一步達成產品目標,做起事來就更有的放矢。

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商業分析能力=商業理解+事實分析能力(主要依靠資料源)。
關於商業理解,千篇萬律,大家已經講了很多了。

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傳統製造業一直是經濟發展的支柱型產業,全球化因素與區域競爭,強迫製造業重新思考在價值鏈中的角色,製造業必須朝「製造智慧化」方向進化。德國已喊出第四次工業革命,以虛實合一製造系統為核心,智慧工廠為精隨,發展德國工業 4.0。台灣製造業也正面臨製造業升級轉型的壓力,如何優化現行的工廠管理機制、提升產業鏈的靈活應變、正是製造業是否轉型成功、搶占商機的重要關鍵。在工業4.0的新形態之下,傳統的製造業愈加趨向服務型的製造業,從產品的設計生產到銷售都由資訊網路連接在一起,實行一條龍的服務。這種趨勢為製造業提供了從B2C的商業模式到C2B模式的轉化,生產形式也從單純的工廠集中化生產轉變為分散化生產,促成了生產地點不固定、生產方式多樣化的製造生產新特點。

傳統的人工資訊採集模式已經無法適應碎片化、場景化的資訊時代,從而影響公司在未來戰略發展上的決策評估,如公司財務預算,風險評估等的時效性和準確度,無法滿足公司業務快速發展的需求。那麼如何將如今龐大而又複雜的碎片化資訊在短時間內變為具有商業價值的資訊成為企業在未來長遠發展道路上的首要問題!

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不曉得大家有沒有發現,過去企業搞IT都強調上系統、搞流程,而近幾年,IT相關的新聞、會議,都圍繞資料。

確實,現在任何一個稍具規模的公司,都在強調資料的重要性。無論是否與IT行業有關,資料都是其必不可少的組成部分,各種各樣的資料均需要資料庫來承載與維護(無論是大型的資料倉庫,如DB,還是流行的Oracle、MySQL、Sybase等)。所以一個好的DBA的作用顯得極為重要,不僅需要能夠進行日常維護,對於資料庫本身的優化(包括資料庫系統架構優化與SQL優化)及資料庫整體架構設計,也非常重要。小編身邊不少IT朋友都將DBA作為近5年奮鬥的職位。

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