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tableau 无法显示超过 16 个行或列tableau版本2019.4 版本之前，无法将超过十六 (16) 个字段放在“行”或“列”功能区上。升级之后则可放置50个字段。一个不用升级的小办法！ （原理感觉有点像写html哈哈）先把待用的工作簿 保存为 .twb 格式（即tableau工作簿的格式）。然后右键用文本编辑软件/编程的IDE 比如 VS code/sublime text/甚至wps
大数据分析的根本目的是为了得到可视化结论，有了结论就能给企业未来的kpi设定、城市管理带去指引帮助，可以说，大数据分析在各行各业都有广泛的运用，现在属于热门岗位。那现在热门未来也会热门吗?是否有可能在未来某一个时刻被市场淘汰的悲剧?对此专家表示不大可能，行家们普遍认可的一种说法是：大数据分析是yyds，得大数据者得天下。 有了大数据分析的结论有什么用呢? 1、可以分析竞争对手，比如说如
AI技术创新应用走向大规模落地，目前传统数据治理体系尚难满足AI应用对数据的高质量要求。优化建设“面向人工智能的数据治理”体系，显著提升AI应用的规模化落地效果成为未来数据治理的重要方向。基于此，艾瑞咨询推出《2022中国面向人工智能的数据治理行业研究报告》。维智科技作为全球领先的时空人工智能产业赋能平台服务商，以与美宜佳、宝洁、大众、滴滴等头部企业的商业决策智能成功实践，作为大数据智能厂商入选报
通过在虚拟环境中构建建筑物和城市的模型，可以预测设计方案在不同情况下的性能和效果，包括结构稳定性、能源消耗等方面，从而减少设计中的错误和成本。通过在虚拟模型中模拟和优化各个环节，可以实现更精准的生产计划和资源配置，同时减少生产线上的故障和停机时间。通过在虚拟模型中建立人体模拟和医疗数据的关联，可以进行精确的病情诊断和治疗方案设计，提高医疗效果和患者的生活质量。总的来说，数字孪生的应用前景非常广泛，
燃爆行业市场的新基建仍有缺憾?新基建是当前中国最热门的的话题之一，在今年4月份，发改委对新基建又做了新的解读，将其分成三部分内容：第一部分是指基于新一代信息技术演化生成的信息基础设施;第二部分是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施;第三部分是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的创新基础设施。对于大多数的企业而言，最重要的其实是第二
伴随着众多智能化设备的应用，大连接时代下的物联网正驱动着“万物互联”趋势的前行。如何在“万物互联”的环境中更好的对系统进行管理，成为亟待解决的问题。在此背景下，UINO优锘科技将可视化技术应用在物联网管理领域，推出‘模模搭’这一物联网可视化PaaS平台，帮助企业实现从2D管理到3D管理的快速升级。“模模搭”，实现“万物可视”的重要工具，基于该平台开发的可视化系统已服务多个行业领域。港口，就是该平台
数字孪生助力智慧景区项目，日常管理可视化升级。相关数字孪生运行技术上经验是非常丰富，特别是在旅游经济逐步复苏之后，所面临的旅游需求和文旅新态正在推动产业的更迭，而数字孪生系统可以实现景区服务和管理的进一步升级。
近年来，数字化转型成为了行业的“全民话题”，大数据等技术在现代金融创新中发挥了极为重要的作用，其影响是全面且深刻的。如今，各保险机构利用大数据等手段实现数字化转型，不仅得到各大监管机构的鼓励支持，还成为了投资界的“宠儿”。据不完全统计，今年8月全球保险科技股权融资数量同比增长337.5%。但是，保险业的数字化转型是一个知易行难的长期系统工程。面对政策与环境的影响、行业竞争加剧，产品同质化严重等众多
全球知名咨询公司麦肯锡最先提出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 对于我所学习的专业来说，就是大数据时代的产物，越来越多的产业也应运而生。首先要问的就是，什么是大数据？"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
基于学堂在线课程：80240372X 数据挖掘：理论与算法（自主模式）
各位工程师与技术爱好者们大家好，今天给大家分享一份干货技术报告——《城市数据治理工程白皮书-清华大学&中国电子》，由中国电子与清华大学数据治理工程联合课题组发布。报告pdf源文件可在理工酷中下载，下载链接为（PC端有更好的下载体验，手机端也可以下载）： https://www.ligongku.com/resource/105013可直接点击阅读原文下载，也可以在PC端对上面的链
我开始写这篇文章的目的是演示一种有关如何在AWS和Azure上构建数据湖的实用方法。 但是，意识到在深入实践之前先讨论一些最佳架构模式非常重要。 我还将写几篇有关演示实用方法的文章。 数据驱动的结果，预测和预测业务趋势对任何业务都是必不可少的。 今天，我们所做的每一件事都至少看到了某种分析。 从点击网站（点击流分析），在线购买（客户行为），遗传学，客户关系管理，公用事业，医疗保健甚至选举
商业智能BI，听着很高大上，近年来还受到许多企业的追捧。但是，由于一些企业的商业智能(BI)项目建设的失败，使得人们对它产生质疑，也有不少人将其视为企业信息化的“面子工程”。其实，对于企业来说，业务人员愿不愿意用BI，主要看两个方面，一是好不好用，二是有没有用。当前，商业智能BI在银行、保险、证券等金融行业的应用比较广泛。毕竟金融业更注重财富管理、风险控制等环节，客户画像、精准营销、运营优化等各个
会Excel、sql就可以成为数据分析师吗？并不是，事实上一位合格的数据分析师并没有想象的这么简单，是需要通过时间和经验的沉淀和不断打磨的技术所造就的。那么今天我来告诉大家“从入门到一名合格的数据分析师需要学习哪些技术。就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：基础知识基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可
随着大数据的发展，各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据，这些数据如果不能有效管理起来，不但不能成为企业的资产，反而可能成为拖累企业的“包袱”。数据治理是有效管理企业数据的重要举措，是实现数字化转型的必经之路，对提升企业业务运营效率和创新企业商业模式具有重要意义。 对于企业来讲，实施数据治理有6个价值： 01降低业务运营成本 有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让
说到大数据应用最多的技术，不得不提OLAP技术，在国内外，不论传统公司还是互联网公司，都开始利用OLAP技术分析挖掘大数据的价值。也许很多人对OLAP的概念还不是很清楚，简单来说，就把数据处理成数据立方，并把有可能的都预先算出来，然后在用户选择多维度汇总时，在预先的计算出来的数据基础上很快地计算出用户想要的结果，从而可以更好更快地支持极大数据量的及时分析。了解OLAP技术之前要先理解维度与度量，如
随着数据资源的爆炸性增长，企业面临着数据标准不统一、数据信息分散、数据质量参差不齐、开发维护困难等问题，很难满足实时分析和决策的高要求。因此，数据治理对于工业互联网的发展至关重要。1 数据治理发展现状1.1 数据治理的相关概念数据治理是组织中对数据使用和管护的管理行为，其本质是指导、评估和监督数据的管理和利用，通过制定数据标准体系，提高数据的质量，并为组织提供不断创新的数据服务，以提高数据的价值密
数据质量的好坏直接影响数据分析的结果是否准确，而机构层面数据标准是否建立，各业务和管理领域的数据标准是否一致，也将影响着在使用数据的时候需要花多大的代价来进行数据标准的统一。如数据管控平台如何定位，数据管控平台与各源系统、数据加工分析平台之间的关系是什么，什么样的信息系统建设流程是符合数据治理要求规范的。《银行业金融机构数据治理指引》，强调了数据治理架构的建立，明确了数据管理和数据质量控制的要求，
说到卓朗数字孪生在智慧园区的应用，其实更像是智慧城市的缩影，因为智慧园区渗透着智慧城市建设中的方方面面。卓朗数字孪生将监控系统、告警系统、管理系统、停车系统等有机结合起来，实现一体化集成管理和系统联动。加上三维场景对现场仿真还原可视化优势，让园区管理者仿佛以“上帝视角”的方式真正实现远程管理调度，提升园区管理水平。卓朗数字孪生结合数据可视化等形式，形成了各系统之间的互联、互通、共享等多方信息协同联
数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期。数据质量必须是可测量的，把测量的结果转化为可以理解的和可重复的数字，使我们能够在不同对象之间和跨越不同时间进行比较。 数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。1、准确性：数据不正确或描述对象过期2、合规性：数据是否以非标准格式存储3、完备性：数据不存在4、及时
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析。一点思路都没有，今天就给大家盘点数据分析师常用的数据分析方法。希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。方法论和方法有什么区别?方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见
常见的数据处理标准包含数据清洗标准、数据切分标准、多源数据融合标准、关联关系建设标准、标签建设标准、数据一致性处理标准、指标计算标准、其他通用标准这几大类等一系列数据处理标准。核心数据：在基础清洗规则的基础上，制定深度清洗规则，将数据清洗为高度贴合业务场景的数据，按照不同的业务需求，制定分版本分业务线的清洗规则。前情提要：数据价值管理是指通过一系列管理策略和技术手段，帮助企业把庞大的、无序的、低价
精心设计的仪表盘不仅可以协调组织工作，帮助发现问题的关键，还可以让别人一眼就知道你想表达什么，或者在你的基础上发散思维，扩大分析。Excel仪表盘为展示数据分析而创建的可视化，而在Excel融合分析中可以添加任意的组件，包括表格、图表、控件等。Excel融合分析是Smartbi在2020年重磅推出的一项新功能，它能够直接在Excel上自助取数后进行自助分析。Excel融合分析把业务人员熟悉的Off
思迈特软件凭借强大的技术实力和突出的产品服务优势，成功入选该榜单。
仅仅获取数据是不够的。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他
一、背景介绍数据对于企业的重要性不必赘述；目前文本数据的存储格式，大体分为两种：结构化和非机构化；由于关系型数据库的广泛使用，大量数据采用结构化方式进行存储和加工。最为广泛的加工方式使用是SQL语言。二、痛点就代码本身而言，SQL已经做到足够简洁。但随着业务需求复杂度的增长，数据的加工流程越来越长，且纵横交错。想了解数据起点与终点的关系，变得越来越困难。这时候，假设当某一节点数据出现问题，需要向上
数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析。很多企业通过大数据技术进行数据处理已经成为一种趋势，大数据处理的关键技术包括：1、大数据采集大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统或数据中间件系统进行后续处理。2
三维GIS和数字孪生的融合为企业和公众提供了时空大数据的业务应用支持，满足了自然资源、城市、气象、水利等不同行业应用的建设需求，从而构建支持各行业基于时空信息服务构建互联互通无缝协同的业务应用体系。...
本章重点讲解关联关系建设标准关联关系是指数据记录的实体与实体、实体与时间、实体与地理信息等等维度之间的关系，在数据管理、信息检索、知识图谱构建等领域中，对实体之间的关系进行识别和定义，实体关联关系的建设对于提升数据质量、增强信息检索的准确性以及构建知识图谱等都至关重要。
数字化时代，由于物联网、云计算、移动互联网等技术的迅速发展，数据总量呈指数型增长。如何从海量数据中获取精准洞察，将挖掘数据价值始终贯穿于数据资产管理之中，从而提升管理水平、提高业务运营效率并改进优化业务、支撑管理决策，成为现代企业关注的重点。在此背景下，可整合企业内外部数据、分析提取有价值信息，并帮助作出及时、正确与科学决策的BI系统也越来越受到企业重视。 一、合格的BI产品应该具备哪些功能
数字孪生智慧楼宇解决方案，为实现这一目标，数字孪生楼宇将结合空间、设备、资产、业务四大需求点进行整体规划。
目录导读：数据标准是什么？企业数据标准管理的内容企业数据标准的梳理数据标准设计流程数据标准管理价值总结：数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系导读：提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标
做可视化和做数据分析的时候除了对自己公司的业务数据要做处理的同时，也要去寻找一些行业内的大数据来支撑自己的分析结果。而“找数据”这件事真的让很多刚入行的新人头大的不行，因为已经从事了几年数据分析的工作，我倒是收藏了不少个人认为数据比较齐全的网站，今天就把它们从我的收藏夹拽出分享给大家！1、国家统计局-统计数据知道国家统计局出数据的人很多，但是不知道去哪里查国家统计局的数据的人更多，对于想要找行业数
近期，国内权威机构数据猿与上海大数据联盟共同发布的《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》，思迈特软件凭借在大数据BI领域成熟的解决方案和丰富的落地实践经验，成功入选本次报告中「中国企业数智化转型升级典型性数智服务商」。报告一文从社会趋势、市场竞争、企业业务三个方面，分析了企业数智化升级的需求，认为企业通过与数智服务企业合作，能够克服技术壁垒等方面的问题，加速自身数智化建设。报告中指出，如今
大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 大数据系统的这些高层次的组件： 1、各种各样的数据源 当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播
本文主要分享一下在极光数据治理过程中,对于元数据起到的作用的一些思考和经验总结
We considered some options for structuring data in Tableau Desktop in the previous chapterhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/123767628. Many of the concepts around well-structured da
随着大数据时代的到来，不少在读的大学生和目前从事其他岗位工作的职场人都开始关注起了数据分析这一行业，不少人开始自学python、BI等工具，只为等一个转行机会，可是很少有人真正地了解数据分析师上班都在干什么，今天咱们就一起来详细了解一下。1、沟通需求与业务端共同需求是数据分析师工作内容中很重要的一部分，很多时候一些新需求来了之后，新入职的数据分析是要花很多时间去了解，这都是因为对业务不够熟练，所以
数字化时代，不少企业开始数字化转型，开始收集整理数据，但在使用途中，通常会发生数据泄露，安全没办法得到保障；数字管理混乱，查找困难，无效失效数据偏多；数据流程复杂，流程不畅，无法有效赋能业务。这些问题本质，都是元数据管理不善引起的，这时候企业的数据不仅不能变成数字资产，反而变成数据负债。这篇文章，我们就重点学习一下元数据管理，带大家从0到1，了解元数据起源，概念，分类，元数据管理步骤，以及在数据
本文通过深入分析体验大数据生态圈主流技术，调研分析高校常见信息化系统数据特征，以学生相关数据(如图书数据、一卡通数据、就业数据、医院数据、上网数据)为融合分析研究对象，构建了高校大数据治理融合平台。平台从下至上分为三层，即各类异构数据源层、大数据治理融合层和大数据专题分析层。大数据治理融合层是核心研究内容，分为系统管理、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据呈现多个功能模块。数据采集模块基于
数字孪生新型智慧城市开发设计，数字孪生交互平台开发，数字孪生智慧工厂开发设计，数字孪生智慧社区开发设计，数字孪生系统软件开发，数字孪生体开发设计，数字孪生模块开发设计，数字孪生应用领域，数字孪生运用实例。数字孪生解决方法，数字孪生工程项目开发设计，数字孪生系统软件开发，
产品是公司销售活动中重要的维度之一，那你了解公司产品布局吗？公司的哪些产品是盈利的？哪些产品的占有率高？别总是一提到产品分析就开始头疼，不知道该从何下手；一面对海量产品数据，挠破头也想不出体现数据价值的办法。波士顿矩阵介绍今天我就给大家分享一个连宝洁公司都在使用的数据分析模型—波士顿矩阵。波士顿矩阵(BCG Matrix)，又叫做市场增长率-相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等，是
目前,不少制造业企业正在升级数字化转型战略。新一轮科技革命与产业变革方兴未艾，数字化转型是传统企业危中寻机的必然选择，也是经济社会发展的大势所趋。当前，数字技术融入业务场景，正在重塑众多传统产业形态。在生产车间，借助5G和工业互联网等技术，可以实现从“串行生产”到“协同制造”的转变，缩短产品交付周期、降低生产成本；在地下煤矿，引入无人开采、智能装车等系统，可更好保障作业安全，提升开采效率……越来越
数据治理概述主要介绍数据治理的概念，数据治理对企业的重要性，企业数据治理的背 景、目标、价值，以及国内外数据治理的参考框架，并阐明为什么数据治理是企业数字化转型的必经之路。对企业数据治理的“道、法、术、器”进行概括和说明。数据治理定义：数据治理定义为“在组织范围内，对流程、政策、标准、技术和人员进行职能协调和定义来 将数据作为公司资产管理，从而实现对准确、一致、安全且及时的数据的可用性管理和可控
众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。
随着产业互联网和大数据平台兴起，数据治理的重要性不断提升，从过去的强调“兼容、集成”，逐步向数据中台、微服务架构和云服务方向发展，强调对数据中心和内外部系统的数据服务能力，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。...
现在爆火的数字孪生城市，到底是什么技术？随着科技的发展，出现了一个全新的概念。孪生数字城市，那什么是孪生数字城市？它的出现是为了什么？那是因为出现了一些不能使用的大数据，这些大数据没法给人类创造出有用的价值。所以孪生数字城市概念出现，它通过先进的技术、系统、数字平台和应用场景等元素组合，然后对海量的数据进行分析、了解、推理，以大数据集中推进业务大协调，为城市运营管理提供更科学的检测分析和预警决策能
有效地管理数据是银行实现数字化转型的基础。
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