组件限制

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综合问题文章简介

文章顶 DataFocus能集成到其他业务系统中吗?

BI的嵌入式功能，几乎是目前主流BI产品的标配，DataFocus 也不例外。一般来说，嵌入DataFocus BI的方式有三种：1、将BI产品开发出来的看板（可视化大屏）嵌入到第三方业务系统的页面中这里假定第三方业务系统是web应用，最常...

赞同3  4320 浏览  1 评论 胖子君 2022-03-09 15:28

文章商业智能软件对比：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...

传统BI 商业智能

赞同0  2181 浏览  0 评论 胖子君 2021-06-30 15:17

文章顶如何配置移动端企业微信

1、用管理员用户登录DataFocus，切换到系统管理的全局配置页面；2、系统管理——全局配置——邮件系统配置；配置系统域名（即现在这个页面浏览器地址的前面部分，如图中红字部分）3、从企业微信后台中获取这三个字段，需要有管理员权限；4、打开...

datafocus移动端

赞同3  4365 浏览  0 评论 Cynthia 2021-09-06 18:18

文章数据分析种中的常用图表

近年来，随着数据时代的到来，数据分析扮演着越来越重要的角色。在数据分析中，图表是一种无可替代的工具，可以协助分析师更好地展现和解读数据。在本文中，我们将介绍数据分析中常用的图表类型，以及一种名为DataFocus的搜索式BI工具，该工具通过...

数据可视化 DataFocus 数据分析

赞同0  1480 浏览  0 评论 小专家 2023-05-15 14:07

文章做大数据可视化分析，datafocus怎么样？

用数据分析工具datafocus，从数据导入、处理、制作图表到创建可视化看板的操作都很轻松。数据的创建支持连接数据源、本地导入和在系统中创建，其中数据源的连接方式包括直连和导入，即与数据...

数据可视化

赞同0  2289 浏览  0 评论 小玉 2020-06-10 18:53

文章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...

数据分析

赞同0  2602 浏览  0 评论 小贝壳 2020-06-19 18:48

文章什么是用户激活？AARRR模型中的用户激活率

海盗法则AARRR模型在2007年被首次提出，其中最重要的五个指标分别是Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）和Referral（自传播），用于研究获客和客户留存的原...

可视化大屏 数据可视化 数据搜索 数据分析 商业智能

赞同0  1207 浏览  0 评论 胖子君 2023-04-20 10:09

文章 Power BI VS DataFocus（数据源导入）

Power BIPower BI自身适配基本市面上可以见到的所有类型的数据源，主要是常规的文件数据、传统的数据库，除了微软自己的数据源Access，还支持SAP、Oracle、MySQL、DB2等，对于连接数据源与很强的包容性。除了这些主流...

DataFocus 数据可视化

赞同0  2114 浏览  0 评论 Cynthia 2020-09-24 18:32

文章 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...

决策支持 运营分析 传统BI 商业智能

赞同0  2310 浏览  0 评论 胖子君 2021-06-24 16:13

文章钉钉自建应用配置教程

系统配置 全局配置

赞同2  2410 浏览  0 评论 Dory 2023-07-26 15:53

文章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...

大数据

赞同0  2106 浏览  0 评论 Bella 2020-07-24 17:46

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