- Mar 16 Mon 2020 18:15
資料庫,SQL,Tableau,FineReport,Power BI教學資源懶人包!
- Mar 09 Mon 2020 20:10
如何變身BI達人?2020最新Tableau,Power BI,FineReport教學資源大公開!
如何學習Tableau,Power BI,FineReport這些常見的BI工具?本文將好用的學習資源做最全整理。網路上介紹Tableau,Power BI,FineReport的學習內容的非常多,但是很多只是簡單的介紹,不能夠系統的完整的掌握BI工具的使用,所以在寫這篇文章整理教學資源的時候,會遵循這4個原則:
- Feb 21 Fri 2020 13:42
資料分析最基礎的知識都在這了!果斷收藏
- Feb 17 Mon 2020 09:30
如何選擇合適的BI工具?回答好這12個問題就可以搞定!
企業在搜尋BI工具時,面對很多選擇,如何選擇適合自己企業的工具呢?今天給大家提供一個全面的分析思路,通過12個問題來教你一步一步選擇到適合自己的BI工具。
1.你的預算是多少?
企業收入,企業規模,企業戰略都將影響你的BI項目預算,這裡的預算並不只是BI工具的價格,它包含的要素有: BI導入前期投入費用。為了讓導入的BI工具發揮最大作用,我們前期需要有什麼樣的配置?比如Tableau常常會有資料倉儲的需求,這也是一筆不小的費用。 BI軟體購買費用,這裡考慮滿足企業需求的情況下軟體的價格,像是Power BI雖然起始價格並不高,但是要附加功能的話其費用並不低。 BI項目實施費用,很多時候企業內部並沒有能力或足夠時間來完成BI項目,需要廠商給予項目實施,項目的費用需要預先考量,不然軟體買來了,自己不會用,又沒辦法請原廠做項目就很失敗了。 人力資源投入:BI軟體的前期導入,後期維護,專門的分析人員投入夠不夠,一定程度上決定著軟體發揮的價值。 學習成本:軟體是否易學易用,學習資源是否充足,教育訓練是否收費都是潛在的成本。
- Feb 06 Thu 2020 18:27
如何擺脫日報、週報的焦慮?
- Dec 12 Thu 2019 19:05
企業財務分析一頭霧水?有了這個財務報表工具,問題一鍵解決
今天就給大家說說怎麼建立企業級的財務資料分析平臺,3分鐘就能看完的超強乾貨,不讀你就虧大了。 先從上到CEO,下到小會計都關心的財務報表說起吧。 財務報表分析是任何一個企業都不可輕視的工作,然而對於很多剛剛入門的新手來說,剛拿到一張財務報表往往是一臉懵比的,那麼如何來分析賬務報表呢?怎麼樣才能確定公司的財務是健康的呢?其實答案就在報表中,學會財務報表分析,就能找到隱藏在報表中的秘密。
財務報表到底怎麼做才好!
老闆們真正關心的是能直觀體現企業的經營狀況:盈利能力、營運能力、償債能力、發展能力的財務分析報表。 先貼出三張根據不同商業需求做出的視覺化財務分析報表,其透過多維度、全方面的視覺化圖表,讓領導們快速準確的掌握公司運營現狀,為公司未來風險控制和財務決策提供有效依據!
- Dec 12 Thu 2019 18:28
2020年最值得推薦的五大視覺化工具,人人都可用
作為一名數據分析師,一提到資料視覺化就會感到莫名興奮,我認為資料視覺化有兩個非常重要的部分:一個是資料,一個是視覺化。而我們最常見的問題就是一看已經有了資料,卻不知道如何去視覺化。市面上有相當多的視覺化工具,絕對能夠挑花你的眼,但這些大多是門檻比較高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不說,它們在技術層面上確實做的很牛逼,也很成熟。但是針對的使用人群也比較單一,就是程式師。 個人覺得在大數據時代,資料的使用是會越來越普及的,現在的很多做資料類工具的公司都在企圖讓資料分析變成一件沒門檻的事,只有大家都能輕鬆上手,才能真正實現資料價值最大化。所以站在這個角度上說,想給大家推薦幾款人人可用,能夠快速給資料賦能的視覺化工具。
- Dec 10 Tue 2019 17:01
深入淺出,教你一步步實現數據分析入門、進階
最近有很多人在問資料分析的一些問題。關於資料分析到底應該怎麼學?如何快速入門,以及技術和業務之間的瓶頸如何突破? 其實,要學資料分析之前,至少要瞭解一下資料分析師,到底需要哪些技能。有的同學看到資料分析幾個字,就馬上開始Python函數+控制語句、R語言和ggplot庫...上來一頓操作,還沒入門就放棄了。這就是需求不明確導致的,當然學習方式也值得商榷,那到底資料分析需要什麼樣的技能呢? 其實企業對資料分析師的基礎技能需求差別不大,可總結如下:
分析工具:一般要求R、Python、FineBI等分析工具至少會一種,會兩種以上加分,有的企業因內部需求,會指定的一種。 資料庫:絕大會要求會SQL,部分要求SQL、NoSQL會一種,高級的分析師或者大型企業要求能夠處理大數據,需要Hive(較少的需要Hadoop/Spark)。 統計學:若無相關專業背景,需要具備相應的統計學、概率論等基礎知識。 資料採擷:少部分要求會建模,瞭解基本的演算法模型,能夠做資料預測,即便不要求,演算法也是加分項。 結果輸出:Excel、PPT、Tableau、FineReport等專業BI工具。Excel和PPT要求的比較多,主要用作常規的資料呈現,與業務部門溝通等,FineReport、Tableau等一般作為視覺化或者分析工具的加分項或者要求之一。 業務/思維:對某個領域(如電商、金融等)相關業務的瞭解或具有產品、運營方向的分析經驗,有自己的資料分析的方法論和專案經驗。
- Dec 10 Tue 2019 15:51
實測兩款工具之後,我還是選擇了這款地圖視覺化神器!
- Dec 10 Tue 2019 12:38
學完這9個技巧,報表開發對你來說就不是個事兒