帆軟大師兄

主題：製造業設備資料分析如何做？—帶你看京元電子Probe Card DC分析

在數據這個領域摸爬滾打的人，取數往往是數據生涯的開始，而 SQL是取數的基本功。如果你已經有了資料庫知識基礎，那麼只需要做一些SQL學習和練習，很快就會提高水平。接著你想提高sql水平，就需要學習一些比較高級的用法和技巧了。普遍會遇到的一個就是訪問速度，如果你發現數據訪問的速度很慢，你可能需要考慮是不是SQL語句寫的有問題，需不需要優化。

為什麼要做SQL優化

報表的核心是數據，數據集是否合理決定報表的質量。

手機已經成為了人們生活中必不可少的一部分，除了用來娛樂生活，打發時間之外，手機也漸漸成為企業管理的重要武器。透過製作好的行動端報表，老闆隨時隨地就能查看企業各類的業務資料，及時發現企業生產中出現的問題並給出相應的解決辦法，提高企業決策的效率。然而，在製作行動端範本的過程中，螢幕的限制似乎讓資料的呈現成為了難題，大家經常遇到這些困難：

螢幕太小，想展示的資料太多，放不下
老闆總是嫌棄交互體驗感差
範本太醜，不能給人眼前一亮

生產營運分析體系，可以從兩條線梳理。
一條是根據企業經營指標核算方式，也就是集團到分廠、分廠到各車間、各車間到各工藝流程再到具體的設備。這條線路執行下來，主要分析的是生產運行狀態、產量、品質、能耗、儲量等等，關注的是每個環節生產出來的成品（含廢品）的指標和綜合績效。
另一條是根據企業的經營管理職權分配，也就是高層企業總覽，中層的生產、物料、品質、倉儲等管理，到具體的生產線的操作小組。這條線路下來，關注的是每個具體環節的效率和效益。

生產體系下，無非是這樣幾個主題：

做過表格的人可能都經歷過一件痛苦的事——製作複雜報表。

對於一些報表，如下圖生產計畫表，由於存在很多維度引數、表內及表間的關聯，填寫一不小心，報表就錯亂了，而且手工調整費時又費力。所謂萬能的Excel樞紐分析表又無法完成多種分類統計，如型號、日期、生產線等。

目前市場上活躍的報表工具不少，有老牌新興之分，收費付費之分，開發語言之分等。對於一個對初涉報表開發領域的程式設計師來說，要選擇一款合用的報表工具絕非易事。對於報表開發老手來說，了解報表市場最新狀況以檢視當前開發工作，也大有裨益。

對目前的報表工具主要從下面幾個方面做一個分類：

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：

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：

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。

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。