​你记得上次换手机是什么时候吗？也许你忘了具体时间，但换机的理由不会忘：老手机太慢了！（看心情换机的土豪除外）由于软件的不断膨胀，导致手机、电脑的性能越来越差，用户备受煎熬，遂产生了换机的念头。手机慢了你可以随时换掉，公司的BI平台慢了，你就得被迫忍受了。随着数据的爆炸性增长，BI系统要处理数据越来越多，动辄TB级、甚至PB级。于是，服务器宕机、反应迟钝、查询缓慢等各种性能问题接踵而来。BI系统的

动态数据可视化图表制作的5个基本流程：原始数据分析、确定所需图表类型、导入数据，进行初步优化、整体优化和检验成效这五个流程。1.原始数据分析：明确动态数据分析并清楚认识到数据的类型、与其他数据之间的关联、需要哪些数据元素、舍弃哪些数据元素等等。最后需要分析出需要的数据、关联的数据、涉及数据的可视化因素等。2.确定所需图表类型：在制作动态数据可视化图表时，可能多个元素需要对应多个类型的图表，大家在选

​数据可视化并不是什么新型技术，二十世纪50年代电子计算机图形学的初期，就可以利用软件建立出了第一批图形图表。伴随着近几年来大数据备受关注，互联网端数据剖析产品盛行。企业历经前些年IT系统基本建设后累积了很多数据，包含业务流程数据、客户数据、以及他第三方数据。这种数据对公司很有使用价值，探寻和剖析的意向明显，其才被更广泛运用到每个行业中。数据可视化技术有如下特点：交互性。用户可以方便地以交互的方式

数据分析有多重要，大家都知道了。对于我们数据分析师来说，数据更为重要，用最直观的图表展示数据结果，辅助领导层决策，是我们工作的要求。很多人分析数据都是用Excel，但是做出来的图表都比较简单，到头来只能感动自己，领导并不买单。那么领导想要的数据可视化是什么样的呢？我从我们新入职的财务总监这里找到了答案：这些可视化数据报表有2个特别之处：· 把“不会打扮”的数据，用“时尚”的方式呈现，一眼就抓住重点

​有关数据可视化的界定有很多，像百科的界定是：数据可视化，是有关数据视觉效果表达形式的科技进步科学研究。在其中，这类数据的视觉效果表达形式被界定为，一种以某类概述方式抽提出去的信息，包含相对信息企业的各种各样特性和自变量。这类界定很有可能看起来较为比较难懂。在大数据分析工具和手机软件中提及的数据可视化，便是运用应用电子计算机图象处理、图象、人机交互技术等技术性，将收集或仿真模拟的数据投射为可鉴别的

数据可视化是什么呢？通俗来说就是将数据信息通过二维图形和三维模型进行展现，让用户可以直观的看出数据的意义和趋势。而数据可视化具体概念，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释，比较抽象。有没有的比较好用的数据可视化工具？Smartbi

​自助数据分析是一个迭代分析过程，在一轮又一轮的分析过程中后得到对数据的洞察，不断产生有价值的派生数据，最终形成分析结果，并落实为企业的管理行动。​自助数据分析是一个迭代分析过程，在一轮又一轮的分析过程中后得到对数据的洞察，不断产生有价值的派生数据，最终形成分析结果，并落实为企业的管理行动。分析思路是最重要的，智分析插件和Excel技能是思路落地的好工具。通过智分析插件能够高效的把数据取到Exce

规划合理的指标体系可以让我们更深入地了解业务全貌，快速定位业务问题，同时明确业务解决方案。那么，该如何把指标体系搭建好呢？明确搭建目的，确定拆解思路不同工种的同学搭建出来的数据指标体系可能是不同的，因为他们思考业务的角度不同，搭建的目的也不同。比如产品视角和运营视角，以工具产品为例，产品同学可能更关心产品的覆盖率、使用率、使用深度等，以此来判断这个工具是否便捷高效以及后续的优化方向，这就决定了在搭

​按数据分析面对的问题不同分类：战略、运营战略分析：是为了解决公司战略方向问题，回答要向哪里去的问题。此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维；所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据。战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略运营分析：不同于战

商业智能（BI）作为一个历史悠久的技术领域，其核心在于基于OLAP的数据自助式分析和可视化呈现。随着移动互联网时代的到来，从互联网上采集到的数据呈现爆炸式增长，促使了大数据相关技术的迅速成熟。同时，海量的数据源为AI领域中的机器学习算法提供了大量可供学习的数据样本，基于机器学习的预测性分析正成为商业智能下一步的一个重要发展方向。可以说，商业智能正在从传统的数据采集、数据检测，向着基于AI的数据洞察