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DB-Engines 剛發佈了 2019年5月份的資料庫排名。DB-Engines 排名的資料依據 5 個不同的因素,詳情請看ranking method。

排名前十五如下:

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對於資料分析師來說,視覺化永遠是一門不過時的學問,不僅因為上到企業高層、下到業務分析都要用到視覺化,更因為它是分析師手中的優秀工具,它向我們揭示了資料背後的規律。 但很多人又會問,自己做的資料視覺化其貌不揚,老闆直搖頭? 其實想要做出漂亮的視覺化非常簡單,很多人只是瞭解其中基本的圖表類型,比如柱狀圖、橫條圖、圓形圖等,但想要實現視覺化進階,還必須掌握一些高級的圖表效果。 本文介紹的25個圖表效果都是十分經典和實用的,如果能夠活用它們,就能讓你的視覺化瞬間提升一個level!不信你看看下面幾張圖:

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一、入門的過癮是能【咻~的一下看完】

《深入淺出數據分析》

資料分析入門第一本。通俗簡單,卻能夠讓你對資料分析的相關概念有大致的瞭解,要去體會作者傳達出來的思想邏輯和分析原則,這對你以後的學習有很大的幫助。

《深入淺出統計學》

號稱[文組也能看懂]的統計書。儘管閱讀容易,但所講的知識在資料分析中都是常見且必須掌握的,比如基本的統計量,基本上每個分析專案中都會用到;比如基本的概率分佈,總體與樣本的概念、置信區間、假設檢驗、回歸分析,都是關於資料分析的統計學知識。

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對於資料分析,我一直強調核心是業務,透過業務的分析邏輯影射到資料分析的處理邏輯,而資料分析工具則是説明我們實現結果的手段。 但是,你說工具不重要吧,他又很重要,就像什麼樣的路選擇什麼樣的交通工具,合適的工具能幫我們更快的達到終點。對應資料分析的不同環節,也要選擇不同的工具,甚至選擇更容易上手。今天這篇文章,就是來掃盲工具的。

估計網路上沒有比這個更全面的了

一、從工具屬性和分析師需求來劃分

在企業中,資料分析師往往分為業務和技術兩類,兩者能力和工作內容有較大區別,對於工具的要求也各有側重。

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說起BI工具,雖然從1996年BI概念提出到今天,已經有整整20年的歷史,但BI市場的格局仍在劇烈動盪。開源軟體與商用軟體之間的爭奪此消彼長,不斷攪動市場,這給企業在進行BI工具選型時造成了巨大的困惑,BI工具該選哪一家?每一家的BI工具有什麼特點?他們之間的區別又有哪些呢? 對於企業的IT部門來說,在進行BI工具選型之前,首先要考慮自家企業的需求,比如如果企業只需要做三四張報表,那麼用開源報表寫點代碼就行了,但是如果專案要求週期長、報表多,就不如選用商用BI工具。除此之外,還需要考慮BI工具安裝部署的複雜程度、後期維護成本、產品升級難度、產品性能強度,學習成本、是否支援參數過濾、多變場景需求的適應性等。 那麼在這裡,內文將從開源和商用兩個方面對國內外的BI工具進行綜合對比。如果妳正在尋找一款合適的商業智慧BI分析工具,希望這篇對比文章會對你的選型有所幫助。

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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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前言

正大天晴葯業集團是集科研、生產和銷售為一體的創新型醫藥集團企業,是國內知名的肝健康藥物研發和生產基地,為國家重點高新技術企業、國家火炬計劃連雲港新醫藥產業基地重點骨幹企業,2017年位列中國醫藥工業百強企業榜第17位。目前,正大天晴擁有研發人員1000餘名,在研項目180多個,其中一類新葯30多個,生物葯20多個。隨著企業的發展和研發能力的提升,正大天晴的研發費用年投入已超過10億元。

在這樣一個龐大的體系之下,資料和資訊的實時把控與決策對於管理層來說非常重要。但是,眾所周知,忙碌的高管們大多時間不在辦公桌前,出差、上下班、會議等,而重要的資料報表和分析報告都是在辦公室電腦前才能打開,這種查看方式與高管的辦公特點產生了突出的矛盾,耽誤時間並且有可能錯過重要的資訊與時機。因此,對於這些管理層而言,一個隨時地隨地能夠查看資料的產品,能極大地提升工作效率並充分利用碎片時間,同時,也能節省勞動成本。

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大型傳統企業,通常都面臨業務系統資料孤島、各板塊專業化程度高、多流程銜接交叉、資料不統一不完整不開放等問題。在搭建好實體層面hadoop資料平臺的基礎上,如何以業務流程為導向梳理資料走向,達成資料價值轉化輸出?

接到這個任務,真是摸著石頭過河。不知道是否有類似經驗的朋友,可以分享一下經驗或感悟?

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在目前的大數據趨勢中,數據的大屏視覺化成為大家所推崇的一種互動展示模式。如果我們能夠早一些了解和掌握這方面的技術,相信對我們的未來將會非常有幫助!

我們知道,通過報表工具實現大屏展示可以通過單張報表、多張報表 Dashboard 布局或者多張報表頁面布局等方式實現。

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我是如何入門並成爲資料分析師的?

先舉兩個例子吧,分別是我和朋友Eric的分析師之路。
Eric碼農轉行,雖半路出家,但如今管得了資料倉儲,寫得了模型,還能獨立設計資料標準和模型管理流程,業務水平僅次於部門leader;我呢,統計學出身,經歷了幾次跳槽轉行之後,才最終走上資料分析師之路。

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2019年最新30個資料視覺化工具,趕緊收藏,記得點贊!!

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1、零編程工具

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