BI平台下的运营分析系统研究
1 运营分析系统研究从管理学的角度来讲,运营就是对运营过程的计划、组织、实施和控制,是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。从另一个角度来讲,运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进。那...
BI系统常见的架构解析及分享
随着商务智能(BI)理论的不断发展,商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构,如分布式商务智能架构,联合商务智能架构等。下图是BO公司定义的商务智能的基本架构,它是一种开放式的系统架构,可以分布式集成现有的系统。从这个架构中,我们可...
DataFocus如何适配手机移动端大屏效果?
1、首先在DataFocus Cloud中创建一个大屏,点击大屏右侧全局样式中的看板尺寸,选择适配的手机型号或尺寸;2、在当前看板尺寸中设计大屏内容,完成后,点击保存;3、返回列表页面,选择外部查看地址按钮;4、点击复制外部查看地址,并在最...
如何对原始数据进行规范化处理?
提问:例如,将下图中,原始数据有年龄和工资两列数据,现需要将数据按照最小-最大规范化以及Z-得分标准化的方式缩放到制定范围内,如何进行实现?实现方式:一、最小-最大规范化利用最小最大规范化将数据转换至一个范围内,例如0到1之间,最小值转换为...
商业智能软件对比:DataFocus与Tableau
DataFocus是最近新兴的自助式商业智能软件,Tableau是功能强大的老牌商业智能软件,两款产品都致力于开发让每个人都能使用的分析工具并有所突破,但实际操作起来两者的目标方向还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面而且可操作...
面对大数据分析六大困境,如何用智能搜索一招制敌?
面对大数据分析六大困境,如何用智能搜索一招制敌? 首先以大数据分析6大困境开篇: 1、杂。购买了多套系统,甚至重复的系统,每个系统的功能也未完全使用,甚至系统缺失或闲置、缺乏有效使用,导致成本上升的同时,因系统本身的制约而失去方向。 2、阻...
大数据,为什么不只是传统BI的升级?
BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据(Big Data),指在可承受的时间范围内用...
有哪些软件可以进行中文词频分析? (来自知乎)
大多数的数据分析软件应该都支持,毕竟词频分析不是很难,只不过不同数据分析工具的操作方式不同。拿我现在使用的数据分析工具——datafocus举例,它是采用独有的搜索式分析方式制作图表。词云图: 通过双击或输入,“产品名称 数量”与列“产品名...
Power BI VS DataFocus(数据源导入方式)
Power BI在数据源导入的方式中也区别于DataFocus。首先,Power BI的数据源导入方式可以简单分为两类,一类是导入模式,另一类是Direct Query模式。区别在于导入模式是将导入数据存储在于Power BI的缓存中,原始...
财务报表分析具体怎么做? (一篇来自知乎的文章)
财务报表分析是对企业财务报表所提供的数据进行加工、分析、比较、评价和解释。财务报表分析的方法,主要有趋势分析法和比率分析法两种。趋势分析法:是指根据连续几期的财务报表,比较各个项目前后期的增减方向和倾度,从而揭示财务和经营上的变化和趋向。趋...
DataFocus可视化功能盘点
工作原因,接触过多款数据可视化软件,从国外大厂的tableau,到国内大厂的DataV,tableau成熟度高,功能很复杂,当然能做到的可视化效果也很不错。它的开发是需要进行很多的拖拽配置,大屏展示更偏向欧美风格的淡色系,虽然也能自己配置开...
如何做一个店铺会员体系诊断
我们以前讲到过如何用DataFocus搜索式分析搜索相应“表头”并配以“按月”、“VS”等关键词进行店铺诊断。有不少读者来信希望我们能够从思维和方法端进行分享,尤其是出现了相应数据结果后的实施建议。那么本篇我们就来分享店铺客户区域性诊断的相...
Power BI VS DataFocus(可视化分析响应速度)
Power BI如果将Power BI和Excel放在一起进行对比,排除网速、电脑配置、数据量等客观因素的影响,那么毫无疑问,在Power BI中处理数据速度是比Excel快的。但还是有很多的用户在使用Power BI是发现Power BI...
企业共享版试用流程
1、登录 DataFocus 官网:datafocus.ai2、点击立即试用,扫码登录;3、选中企业共享版,点击“新建”,如图所示; 4、在弹出的页面中,输入代金券码,点击确认支付,如下图所示;5、邀请其他用户一起使用,点击左侧“...
数据分析助力精准营销
大数据营销的用处主要有两个方面,一是长期性看趋势,看市场。二是短期性的,通过分析消费者数据增加营销的效率。在现在很多大公司的大数据应用就是标签+精准营销。简单来说就是两步:第一,通过年龄,性别,兴趣爱好,习惯,人生阶段把消费者贴上不同的标签...

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