“我家数据量都是亿级上下的，如果用BI软件来做数据可视化分析，带得动吗？”亿级上下的数据可视化分析，用BI软件就对了。BI软件本身就是专为海量数据做智能可视化分析而生的，特别适合做数据量大、分析效率高、灵活度直观度高的数据可视化分析。亿级数据量，就用专做亿级数据可视化分析的BI软件 或许会有人提出疑问说并不是所有的B
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2024-02-26 22:32:45
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# 大数据分析与商业智能 (BI)
大数据分析是现代商业智能（BI）中的核心环节。它能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定、优化运营和增强客户体验。本文将简单介绍大数据分析的基本概念，并展示如何使用Python进行基本的数据分析，同时通过示例代码帮助读者理解。
## 大数据分析的基本概念
大数据是指体量庞大、类型丰富、速度快的数据信息。而大数据分析则是对这些数据进行清洗、处理
数据发展时代，企业也都搭上了大数据这台顺风车。在战略选择上，是更应该偏向于大数据，还是BI。这一直是讨论的话题。大数据与BI有什么联系，在选择上又有哪些区别点，下面我将分别介绍大数据与BI，揭开大数据BI的面纱。BI（商业智能）商业智能也被称为商业智慧或商务智能，人们习惯的称呼为“BI“，BI（商业智能）技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，
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2023-11-28 06:20:59
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一、BI数据分析是什么BI数据分析（Business Intelligence Analytics）是指利用各种技术和工具对企业数据进行分析，以便更好地了解企业的业务情况。这些工具和技术包括数据挖掘、数据可视化、数据建模、预测分析和多维分析等。BI数据分析还可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息，以便更好地了解客户需求、市场趋势和业务表现。在当前信息时代，各种企业都在面临着大数据的挑战，海量数据
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2023-07-04 13:10:54
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首先，要想让大数据信息更加精准，需要从三个方面入手，其一是从数据采集的角度入手；其二是从应用场景入手；其三是从算法设计入手。大数据技术体系首先依赖于数据采集，所以建立有效的数据采集渠道，对于后续的大数据分析和应用有非常直接的影响。目前数据采集渠道主要有三个，分别是传统信息系统（ERP）、互联网和物联网，目前物联网对于信息采集的影响正越来越大。从这个角度来看，要想让大数据信息更加精准，首先要解决数据
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2024-07-11 21:52:15
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其实不管是哪家公司面试，都是根据你的简历来对你进行提问，所以自己简历上面写的知识点都要全部对答如流。还有慎用精通这样的字眼，工作五年以上的人，也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。下面是网上找的一些面试经历，可以看得出来问的都是大数据的基本知识点（可查阅这个大纲），而且现在大数据的面试官也不见得都是大牛，保持好心态，把自己真正懂的知识很流畅的表达出来即可。公司A：1.讲讲你做的过的项目。 项目
目录一、概述二、 FineBI 产品组成三、FineBI 架构四、功能概述1）数据准备（数据源）1、多数据源支撑2、数据管理3、数据关联4、基础数据处理2）数据处理（数据集）3）数据分析（数据可视化）1、可视化图表2、仪表板（可视化大屏）五、FineBI 安装六、简单使用1）连接数据源2）创建数据集3）可视化展示（仪表板）一、概述FineBI 是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business
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2023-07-11 18:50:25
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一、云计算
云计算的概念最早是 2006 年由 Google 提出的。
1、云计算定义
云计算是一种可以通过网络方便地接入共享资源池，按需获取计算资源的服务模型。
资源包括：网络、服务器、存储、应用、服务等
共享资源池中的资源可以通过较少的管理代价和简单业务交互过程，而快速部署和发布。
2、云计算特点
按需提供服务：
以服务的形式为用户
原创
2021-08-20 09:54:38
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# 建立大数据分析BI平台的入门指南
在技术不断发展的今天，大数据分析变得愈发重要。作为一名新手开发者，了解如何建立一个有效的商业智能（BI）平台将是你职业生涯的一个重要里程碑。本文将会用一个系统的流程来引导你，从而实现这个目标。
## 流程概述
首先，我们需要了解建立BI平台的大致流程。以下是一个简化的步骤表格：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-03 06:11:01
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BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织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，帮助组织做出明智的业务经营决策。大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。 不管定
第5章 数据采集、传输、交换、同步服务5.1 数据交换服务场景和常见开源方案数据交换：不同系统之间传输和同步数据。1 、大数据平台数据交换服务业务场景 1）场景：数据采集到大数据平台-大数据平台回写或导出到业务系统-大数据开发平台组件间 2）常见数据源：关系型数据库：比如MySQL、Oracle……文件类：比如log、CSV、Excel等消息队列类：比如Kafka和各种MQ各类大数据相关组件：HD
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2023-09-19 07:09:18
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Hadoop一、入门1、大数据定义2、Hadoop 入门概念①Hadoop是什么？②Hadoop发展历史③Hadoop的三大发行版本④Hadoop的优势⑤Hadoop的组成 （重点）⑥大数据技术生态体系⑦推荐系统案例3、模拟虚拟机准备①安装`epel-releaes`②安装`net-tools`③关闭防火墙,关闭防火墙开自启④创建atguigu用户，并修改atguigu用户的密码⑤配置atgui
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2023-09-07 09:41:47
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在开始介绍大数据平台通用架构之前，我们回顾下20世纪传统系统架构特点是哪些？简单介绍下传统架构特色：1、视图与业务分开；视图层负责交互UI，业务模型层负责业务实现，逻辑控制负责程序内部功能调度；三层结构分划明显，耦合性高。这种架构沿用至今，只是目前的架构中更喜欢考虑松耦合、高内聚（偏向接口适配广的产品化组件），同时过去的传统RDMS数据库已经无法满足低时延，高并发的产品需求。那么我们同样按照MVC
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2023-07-16 19:43:21
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随着新一代信息技术逐渐应用，社会信息化、数字化水平不断提高，推动了整个时代的技术进步，将信息及技术化应用普及到了人们的日常生活中，也正因此，社会上数据的总体传输量正在飞速增长。为了利用充分利用这些海量的数据，企业开始使用商业智能BI和大数据的方式来对数据进行处理，将这些复杂的数据转化为可用的信息。同样是目前企业主流的数据处理方式，BI和大数据之间有什么区别，企业应该选择哪个。什么是BIBI（Bus
大数据时代的到来，让各行各业都面临了海量数据的挑战与机遇。为了处理这些海量数据，需要一种高效、可扩展的大数据处理框架。Hadoop作为目前最成熟的大数据处理框架之一，已经被广泛应用于各个领域。本文将介绍国内常用的Hadoop大数据产品，并给出相应的代码示例。
国内常用的Hadoop大数据产品主要包括Hadoop、Hive、HBase和Spark。下面将分别介绍它们的特点和使用方法。
## Ha
原创
2023-11-26 09:19:29
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BI（Business Intelligence），即商业智能或商务智能，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。一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能BI工具的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有
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2024-01-05 20:34:01
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云计算——阿里云 阿里云-为了无法计算的价值作为阿里巴巴的云计算业务，有希望成为阿里巴巴最大的业务。阿里云针对快速开发、海量用户、大量数据、低延迟等互联网应用的实际需要，分别开发了企业级分布式应用服务框架（EDAS），分布式数据库服务（DRDS）和分布式消息框架（ONS）等来应对复杂的业务应用。这
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2020-10-22 17:37:00
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Hadoop 起源于Google Lab开发的Google File System （GFS）存储系统和MapReduce数据处理框架。2008年，Hadoop成了Apache上的顶级项目，发展到今天，Hadoop已经成了主流的大数据处理平台，与Spark、HBase、Hive、Zookeeper等项目一同构成了大数据分析和处理的生态系统。Hadoop是一个由超过60个子系统构成的系统集合。实际使
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2023-07-20 20:11:01
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随着大数据时代的到来，对海量数据进行数据分析，并依据分析结果进行精细化运营成为各大企业的重要课题。但大数据行业门槛高，自建平台成本高、难度大、效率低，因此企业越来越需要专业的大数据分析工具。针对市场需求，数数科技基于Hadoop、Presto、Kudu、Kafka等底层大数据组件，研发了一套企业级的海量数据即席分析系统——Thinking Analytics，简称“TA系统”。TA系统颠覆了传统的
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2023-07-11 21:22:27
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最近看了一本《大数据系统构建》的书，发现之前对于Lambda架构的理解还是不够深入和清晰。之前对Lambda架构的理解Azure文档上有一张Lambda架构的图，同时也配有对Lambda架构最基本的理解：批处理层（冷路径）以原始形式存储所有传入数据，对数据进行批处理。 该处理的结果作为 批处理视图 存储。
速度层（热路径）可实时分析数据。 设计此层是为了降低延迟，但代价是准确性也会降低。当初看L
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2024-09-20 19:57:10
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