随着很多企业规模越来越大，逐步健全了ERP、POS、CRM、OA等IT系统，沉淀了海量的数据资源，如果还是从单一系统来看数据，对于最高决策层来说，就很难全局了解整个公司的整体运营情况，这时，企业对BI的需求就应运而生。BI是一个复杂的系统，涉及到技术的方方面面，而对于企业要实现的功能来说，主要包括数据集成、数据可视化、数据分析等功能。国外的BI厂商更倾向于做BI功能中的某一点，比如专门做可视化，而
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2023-07-13 17:32:22
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 整个系统生命周期是以项目规划作为起点的，这个阶段需要做的是:评估组织本身是否具备实施商业智能的条件，确定系统的规模和范围，规划各种资源并启动项日。 第二步是进行企业需求定义。一个商业智能项目的成功不是取决于技术，而是取决于它是否
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2023-08-10 12:59:23
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文章目录1. 独立数据集市架构2. 辐射状企业信息工厂Inmon架构范式建模维度建模3. 混合辐射状架构与Kimball架构4. 其他大数据平台架构Lambda、Kappa、SMACK 目前，经过长时间的演进，各种数仓架构之间的区别变得越来越小，且不论哪种数仓架构，都会涉及维度建模。下面是几种常见的数仓架构。 1. 独立数据集市架构 如图，独立数据集市以部门为单位来构建，不需要考虑企业
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2023-08-16 18:53:03
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商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ——百度百科 文章目录前言一、痛点梳理二、案例分享（一）获取BI系统用户访问日志（二）设计开发DWD（三）设计ADS（四）可视化样例总结 前言分析BI系统的用户访问数据分析报表设计开发流程及个人的思考，供各位小伙伴参
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2023-11-09 00:13:26
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BI工具是怎么演变的？自从80年代末，90年代初以来，随着个人电脑的逐渐普及，以及互联网的出现，数据量爆炸的时代真正来临。在数聚股份看来，也正是此时，商务智能和数据分析软件开始崭露头角。九十年代叱咤风云的四驾马车，创建于法国的BusinessObjects (简称BO), 创建于加拿大的Cognos, 由Oracle销售负责人Tom Siebel创建的BIEE（前身Siebel CRM), 以
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2024-01-13 14:11:19
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离线数仓和bi开发的实践和思考背景什么是数据仓库分层设计维度建模低代码平台做什么？理想vs现实，数仓实践中踩坑以及思考 背景笔者在来唯品会之前主要的工作内容主要是依托于公司自研的bi低代码平台进行报表、图表开发工作，在此基础上做产品化的探索。因此在离线数仓建模和开发有过一些实践，也有一些思考，在此尝试做一点简要的梳理。什么是数据仓库首先先简单说明一下，什么是数据仓库。数据仓库是一个数据存储的集合
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2024-01-27 19:34:45
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随着大数据的快速发展，不少企业已经部署了数据分析BI软件，来帮助处理分析数据。也有很大一部分企业一直在纠结到底该选哪一款数据分析BI软件,小编就此盘点出了几款常用的数据分析工具，以供大家参考：一、Power BIPower BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都
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2023-09-15 16:00:33
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# 使用 Python 实现 BI 数据展示指南
在这个信息爆炸的时代，数据的处理和展示变得越来越重要。商业智能（BI）主要用于分析数据并以视觉化的方式展示，帮助决策者了解数据背后的趋势和模式。本文将教你如何使用 Python 来实现 BI 数据展示，适合刚入行的小白。同学们，准备好随我一起学习吧！
## 流程概述
在开始之前，我们先来确认一下整个实现流程，便于你对整个流程有个概念。
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2017年最后一篇，Power BI的大门已经推开，2018会更精彩。
原创
2021-07-15 17:14:08
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商业数据分析通常都可以简化为对数据进行筛选、分组、汇总的过程，本文通过一个实例来看看PowerBI是如何快速完成整个过程的。假设数据为一个订单明细表，含有下单日期、客户名称、产品名称等数据，业务需求为：根据订单表，计算出截止某个日期，购买次数为1-7次、8-14次、14-21次……的客户分别有多少？下面是PowerBI解决这个问题的过程，只需要简单的3个步骤。1、数据建模 根据订单表提取
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2023-05-18 21:20:22
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大体方向为 临时提数-->报表系统及数据仓库建设-->自助数据分析平台-->数据应用 此方向是根据其基础性进行排序,非固定顺序, 如在临时提数阶段,也可以建设数据仓库,提高临时提数的质量与速度. 临时提数: 在初期, 因无一个成熟的报表系统,故业务部门会有很多日常数据需求, 此时BI会做很多临时提数需求.在这个过程
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2023-07-07 10:58:13
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BI软件即商业智能软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。数据分析是BI软件最重要也是被提及最多的功能，所以很多人认为BI软件就是数据分析软件。事实上，BI软件并不能和数据分析软件划等号，除了数据分析之外，BI软件还有许多其他的功能。下面我们就来看看BI软件都有哪些功
一 概念BI又称商业智能分析，个人理解为是一个解决方案，其作用是将企业的数据整合并快速准确的提供数据给需求方使用，简单的可以说是由数据同步，数据仓库，数据可视化，策略算法等部分组成，是一个相对抽象的概念。笔者后续会更新什么是数据仓库，有不理解的朋友可以跟一下笔者后续的博文大数据本义是指海量的数据并且具有4V的特性。个人觉得目前人们常说的大数据可以粗浅的理解为所谓的大数据工程师用Hadoop，Spa
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2024-07-04 21:28:07
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BI就是数据分析吗？很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业
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2023-10-19 10:49:47
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什么是BI商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。然而，现在大部分人可能对BI有所误解，很多人可能认为BI软件仅仅是一个花架子。在软件的功能使用过程当中，人们总是认为BI软件仅仅是做一个报表，或者说做一个图形可视化的大屏，并不能减少业务人员的工作。诚然，最基
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2023-11-14 12:22:36
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调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。《商业智能白皮书1.0》对商业智能工具定义：商业智能（BI）工具即狭义的商业智能，是指以数据可视化和分析技术为主，具备一定的数据连接和处理能力的软件工具，使用者能通过可视化的界面快速制作多种类型的数据报表、图形图表，满足企业不同人群
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2021-06-15 21:22:58
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在讨论“bi数据分析中bi什么意思”之前，首先，我们必须了解“BI”的基本概念，它代表Business Intelligence（商业智能）。这是企业利用数据分析来支持决策、提高效率并获得竞争优势的技术和方法。接下来，我们将深入探讨BI数据分析中的具体内容、集成步骤和实战应用。
### 环境准备
在开始BI数据分析前，需要一个兼容的技术栈，以确保系统的流畅运行。以下是我们推荐的技术栈：
- 数
文章目录Kimball的DW/BI架构1. 业务系统（数据源系统）2. 获取-转换-加载（ETL）系统3. 用于支持BI（商业智能）决策的展现区4. 商业智能应用 引言：DW，即Data Warehouse，数据仓库；BI，即Business Intelligence，商业智能。数据仓库存在的目的即为商业智能服务，二者相伴相生，故在此讨论DW/BI系统架构。 Kimball的DW/BI架构
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2024-02-02 07:09:25
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BI就是数据分析吗？两者的关系是怎样的？BI是如何进行数据分析的？要知道，数据分析与BI并不是完全等同的关系。本文就来解读数据分析与BI。675bbec1dd125d2一、名词解释 BI是Business Intelligence的英文缩写，即商务智能。广义上，BI是指商务智能的一套整体解决方案；狭义上，BI是指可视化BI 产品，例如FineBI。数据分析（DA）是用适当的统计分析原理，在专业系统
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2023-09-28 13:40:33
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如果把商业智能（BI）比喻成一个房子，那么数据仓库就是它的地基。一句话总结：数据仓库是BI背后的引擎。 数据仓库：从字面意义上即数据的仓库，是为了把操作型数据集成到统一的环境中，以提供决策型数据访问。数据仓库关注的是解决数据一致性，可信性，集合性.......这些问题，把越来越复杂的业务数据转化成对于业务运营、业务分析来说简单易用的数据形式。数据仓库的终极目标是让数据应用人员(无论是CE
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2024-01-11 13:18:17
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