ibm cognos(有什么好用的数据可视化软件)
资讯
2023-12-01
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1. ibm cognos,有什么好用的数据可视化软件?
干货预警,全文12288字,配图100+,阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~
给大家推荐四款免费的可视化工具分别是:Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。
E01.Excel数据可视化到底有多强大?1-1.到底什么是数据可视化?
数据可视化,可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少,利用地图就能很好理解,差异大概有多大。
中国县级市/区分布图
1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具?给大家安利了2款软件和2个网站工具,通过接触这4款工具,也能快速做到举一反三,迅速上手其他可视化工具。
工具1:Excel
推荐Excel的理由有很多:01.普及率高、可定制;02.入门简单、自由操作度高;03.方便与PPT结合展示,工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。
有人会觉得Excel的可视化比较差,那是因为绝大多数同学不知道:主题配色、排版,装饰元素等等细节问题。
下面就给大家看看Excel的作品:
工具2:Power BI
Power BI也是微软出品的可视化工具,原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库,可在线分享报表。
可视化作品如下:
工具3:flourish网页
网址:https://flourish.studio/
这是一个国外的动态可视化网站,只需要导入数据,就可以实现一些超棒可视化效果,如下:
工具一、Excel对于普通的白领职员,刚开始还是建议学习Excel可视化表达。其实不管你学习什么工具,基础图表的原理都是相通的。
如果简单的数据可视化,Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是,某些领导就是要看Excel文件。
对于基础的可视化需求,Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做,还经常要跟领导/观众解释一番。
最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点,并且做了相关案例演示和配套练习资料。文笔差,直接上课件案例(部分)
01五种主流可视化表达形式01.REPT函数
02.条件格式
03.迷你图
04.三维地图
全国地级市(台湾除外)
全国县城/区分布(台湾除外)
05.Excel图表
还想了解更多的内容,请参加我们的课程呐~
由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理,再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解,制作属于自己的可视化报表。
一、Excel数据大屏,自动化 Excel方面就是普及率高,每个人电脑几乎都有Excel,打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板,如下:
我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏,自动化模板》受到许多同学的认可,因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。
说到制作自动化数据看板,还是Power BI 功能会更出色。不管Excel也好、Power BI也罢,甚至Tableau,Python……,它们都是工具,大家根据自己实际情况学习和使用就好。
个人不太建议,原来没有编程基础的同学,因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求,建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。
二、Power BI 自动化模板 许多同学看过我做的Excel自动化模板,其实Power BI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多,可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。
《Power BI自动化模板》
下面的Power BI网红动态条形图模板,就是利用Power BI制作。如果又新的数据,刷新即可生成新的报表。
可能大家对Power BI还是挺陌生的,它是由微软出版的商业可视化报表软件,而且是完全免费。制作数据看板,它可以轻松跨越多个报表之间,实现数据关联。图表之间也能轻松交互。
Power BI主要有三大模块功能组成。分别是Power Query、Power Pivot和Power View。
01.Power Query功能
Power Query主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题,和如何进行数据清洗。
教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。
02.Power Pivot功能
Power Pivot主要是数据关联和数据建模的内容。如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表,日期表。
03.Power View功能
在Power View介绍了各种基础图表是如何绘制的,如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。
列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。
04.综合实践,自动化数据看板
最后是综合所有的内容,完整做出一个系统的,多数据报表关联的数据看板。此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。
这个公众号从19年8月还是21个粉丝,到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。(1个月,我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er!)
阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。
知乎是从15年就注册玩了,也是经历好久才达到了5万粉丝呐,好久也没有复盘过知乎的内容。就借着这个做课程的机会,顺便把自己的粉丝也盘点了一下。
当然,后续我们还会添加补充同学们反馈比较多的问题,让大家在这一门课程就能够轻松上手Power BI并能完成难度一般的数据报表制作。
2. 商业智能相关知识?
“商业智能”这个词,多数人普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的,但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。1865年,理查德·米勒·德文斯(Richard Millar Devens)在《商业趣闻百科全书》(Cyclopædiaof Commercial and Business Anecdotes)中提出了“商业智能”(BI)一词。他用这个词来描述银行家亨利·福尼斯(HenryFurnese)通过收集信息并根据这些信息,先于竞争对手采取行动,从而获利。
1958年,IBM计算机科学家汉斯·彼得·卢恩(Hans PeterLuhn)撰文讨论了利用技术来收集商业智能的潜力。按照今天的理解,商业智能就是利用技术来收集和分析数据,将之转换成有用的信息,并根据这些信息,“先于竞争对手”采取行动。从本质上说,现代版的商业智能利用技术,在正确的时间,依据正确的信息,迅速且有效地作出决策。
1968年时,只有那些具备专业技能的人,才能把数据转换成可用的信息。那时,来自多个来源的数据通常储存在筒仓中,研究报告呈碎片化,彼此脱节,可以作出多种不同的解读。埃德加·科德(Edgar Codd)认识到,这是个严重的问题。
1970年,他发表文章,改变了人们思考数据库的方式。他关于建立“关联式数据库模型”的提议获得了巨大关注,被全世界所采纳。决策支持系统(DSS)是第一个数据库管理系统,现代版的商业智能是从DSS数据库演化而来。
上世纪80年代,商业人士发现了商业智能的价值,于是BI供应商的数量大增。那期间,各种各样的工具纷纷面世,目标是以更简单的方式访问和组织数据。联机分析处理(OLAP)、主管信息系统(EIS)和数据仓库应运而生,与DSS协同工作。
什么是商业智能?BI(BusinessIntelligence)即商务智能,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。
用一句话就是”使用基于事实的决策支持系统,来改善业务决策的一套理论与方法。”
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。
因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为,商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight),促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。
理解、推理、学习
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。商业智能的三个特征利用互联网和算法的优势,低成本实时服务海量用户;满足每一个用户的个性需求;快速迭代,自我更新,自我提升。智能商业双螺旋——网络协同和数据智能。两者是阴阳和合的,网络协同推动数据智能的发展,数据智能驱动网络协同的扩张。
网络协同,就是大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题。
两个例子,第一个是维基百科,人类历史上第一次出现了一个没有中央政府协调的、大规模的、自发协同完成的在线知识库。第二个是淘宝,今天的淘宝卖家已经可以在线,同时和几百个服务商合作,只需要一个API的链接,就能调动相关数据和相关服务。
网络协同是企业迈向智能商业最重要的第一步。
数据智能,本质是机器取代人直接做决策。需要几个重要前提:云计算,大数据、算法、迭代。
以Google搜索为例,它有三个核心的组成部分,一个是算法,是机器学习的引擎;一个是数据,非常重要的一点是它要循环,形成一个反馈;一个是用户,两个极简的产品界面——搜索框和结果页,只需三个步骤——输入关键词,出结果页,点击——就能完成一次搜索。
一个非常重要的推论:未来任何一个企业,都是服务企业,因为客户真正要的是服务,不是产品。大体量的公司能够继续保持多年的高速增长,背后的原因是智能商业的黑洞效应。
黑洞意味着它有巨大的能量场,它的四个构成:
网络协同具备网络效应,具有指数级增长的天然优势;数据智能有学习效应,机器的算法不断通过对数据的处理,提高自己的智能水平;网络天然会产生数据压强,推动数据智能的发展;数据智能具有网络张力,数据和信息的使用过程,就是一个价值创造的过程。商业智能、云计算、大数据之间的区别?大数据VS云计算
云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。
云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。
大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户,按需使用和付费,体现了:
经济性,不需要购买整个服务器快捷性,即刻使用,不需要长时间的购买和安装部署弹性,随着业务增长可以购买更多的计算资源,可以需要时购买几十台服务器的1个小时时间,运算完成就释放自动化,不需要通过人来完成资源的分配和部署,通过API可以自动创建云主机等服务。云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中,为不同的用户提供服务,使得不同的用户彼此不可见,并进行资源隔离,保障每个用户的服务质量。在大数据和云计算的关系上,两者都关注对资源的调度。
大数据处理可以基于云计算平台(如IaaS,容器)。大数据处理也可以作为一种云计算的服务,如AWS的EMR(Amazon Elastic MapReduce )阿里云的ODPS(Open Data ProcessingService)。商业智能VS大数据
目前,商业智能和数据分析常常被混用。这两个术语都描述了在商业决策过程中使用数据的普遍实践。
商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术,而数据分析则代表了处理数据的一系列工具,并且作为一个统称,涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。大数据与商业智能的对比可以通过下面的表格来归纳总结:
从概念的角度区分BI(Business Intelligence)即商务智能,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,快速准确地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。商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。大数据(big data)是一种信息资产,它是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。简单而言,大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。
从数据来源的角度区分大数据的数据来源包括内部数据和外部数据,有很大一部分数据是包括音频、视频、图像在内的非结构化数据,或是半结构化数据。这类数据通过大数据管理的方式进行整合,然后用BI的方法进行分析挖掘处理。而BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
从技术的角度区分从技术方面来看,传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术,都处于淘汰的边缘,因为解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题,BI的很多功能都可以被对应的大数据组件所替代。大多数企业即使没有大数据业务的驱动,大数据技术的优势依然不容小觑。
从应用的角度区分BI涉及的应用科学包括:终端用户查询和报告工具、数据挖掘软件、数据仓库产品。主流的传统商业智能工具包括BO、COGNOS。一些新型的BI工具如Tableau、Qlikview、帆软FineBI在目前市场也被广泛应用。而大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面,如医疗行业、金融行业、体育行业、安全执法、城市改善等等。当然,大数据所涵盖的领域不止这些,未来还会有许多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。
从决策者的角度区分BI更倾向于决策,对事实描述更多是基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题;大数据则内涵更广,倾向于刻画个体,更多的在于个性化的决策。
从人员技能角度区分大数据的数据处理,涉及很多新的技术,不同的应用场景需要不同的大数据处理方法,需要有人专门进行研究和探索,可见大数据对于BI人员的技能要求有所提高。
从发展趋势的角度区分随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不仅仅关注事务处理过程,而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。BI的发展趋势可以归纳为以下几点:从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展,从传统功能向增强型功能转变,从传统型BI向敏捷型BI转变。
商业智能的未来趋势的猜测在线化,就是IOT(物联网),将极大的扩张智能商业的边界,我们最终会实现万物互联。
全新的交互方式发展,IOT将会出现里程碑式的产品。以语音为代表的家庭智能中心,以视觉为代表的应用级AR设备以及以感知为代表的无人驾驶。IOT的集大成的产品,很可能就是无人驾驶汽车。
智能化,AI(人工智能)技术将极大增强黑洞效应。
首先,算法会成为基础设施。对于大部分企业来说,不需要算法工程师,只需要人工智能训练师。其次,深度学习,包括增强学习会在每一个行业越来越多的被运用。
网络化,协同网络将急剧扩张。
网络协同扩张与重构,广告、零售、物流、到创意、营销的全链路重构。几乎在每一个行业都会经历一个从传统的封闭的线性供应链,走向开放的价值协同网,这中间有巨大的商机。
并且我们能看到的两个重要趋势:
第一,新星涌现,现有生态继续大爆炸,多元物种蓬勃生长。教育、健康、交通,本身都是几十万亿的大产业,在转向智能商业的过程中,会出现平台级、生态级的领先企业。第二、颠覆式技术形成新黑洞,区块链、AI、AR/VR(增强现实和虚拟现实)。我们如此强调智能商业,一个重要原因就是源头技术还在不断的进步。
要想在智能商业时代取得成功,战略的基本思路都要被改写。
除了传统的定位之外,新战略中间一个最重要的概念,我把它叫做点线面体。就是未来的竞争中,一个企业战略决策的第一核心,是要考虑在一个怎样的网络去竞争,是作为一个面,作为一个网络平台,去引领一个生态的发展,还是在一个特定的网络里面,去做一个点或者去做一条线。企业升级的指南:
能不能尽可能的网络化;能不能尽可能地引入机器学习;能不能够在网络扩张的过程中间,尽可能的用机器决策取代人工决策;能不能够让我的数据跟更多的不同类型的数据产生交换。结论:数据是这个时代最重要的生产要素,未来的智能时代,是人脑与机器智能的连接。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。3. 全面预算管理系统哪家最好用?
1、智达方通全面预算管理软件
软件采用的是多维数据库的应用分析,不仅能够保证整个预算的编制,而且还会让预算无缝衔接,能够将数据同步到后台,也能够进行实时查看,除此之外有了这款软件还能够进行实现标准化的操作,会对整个企业的发展建立好的帮助也能够进行全面预算的管理,是一个申请大家喜爱的软件。
2、易磐EP全面预算管理软件
如果想要进行预算、预测以及分析和控制,那么就可以选择这款软件,这款软件能够带来一体化的解决方案。选择这款软件下载之后,对于数据的实时跟踪以及事前的控制都是能够进行帮助的,而且还能够提供很多的解决方案,会带来更好的预算数据。除此之外,针对于企业级的费用以及付款问题也能够得到很好的分析。
4. fdt压缩文件怎么打开?
可打开FDT文件的软件: FDT Final Draft, FDT Lucene, FDT FormDocs, FDT IBM Cognos Impromptu.由FormDocs创建的文档模板,用于创建结构化形式的节目,可以包含多种形式,其中每一个存储的布局和表单字段;可以包括标签,复选框,文本框和其它页面设计元素的每个表格。
FormDocs模板用于生成FormDocs形式( .FDD文件) ,它可以由用户来填补。
5. 加拿大it公司分布?
加拿大it公司的分布如下所示
Vanouver 温哥华
哥伦比亚省大约有 65% 的高科技行业集中在大温哥华地区。其主要工业包括软件业、电讯、无线电通讯、新型媒体、生化和能源。这些行业的主要客户都在美国。哥伦比亚省的个人所得税居加拿大之冠,是邻居美国西雅图州的两倍。这样的境况,使人才大量流失,严重影响了哥伦比亚省的发展。尽管这样,温哥华地区的科技业仍蓬勃发展,特别是生化和环保控制系统的设计与生产具世界领先地位。
推荐大学:英属哥伦比亚大学、西蒙菲莎大学、维多利亚大学
Waterloo 滑铁卢
滑铁卢被称为加拿大的科技三角区,有 400 多家高科技公司位于该地区,聘用有 25000 多人。主要业务集中在软件开发,网上应用软件,电子商务,人工智能,生化技术,以及无线通讯技术。滑铁卢大学的计算机工程系世界有名,为该地区培养了大量人才,使该地区的经济增长大大高于全国平均水平。
推荐大学:滑铁卢大学、劳里埃大学
Toronto 多伦多
多伦多地区是北美最大的高科技城市之一。该市规模居加国之首,拥有 3400 多家各种规模的公司,约有 160000 人集中在 11 个 IT 与通讯领域的企业工作。多伦多地区的 IT 与通讯公司每年创造的利润占整个地区收入的 25% 以上。在这个城市里有极佳的就业机会。
世界各国大约有 500 家公司在多伦多设有科研中心, IBM 在多伦多设有最大的软件开发试验室。在该地区,大量的公司从事软件开发,计算机硬件生产,提供网络服务,并有 300 多家从事新型媒体开发的公司,这是继美国洛杉矶之后全球第二大的多媒体开发城市。
推荐大学:多伦多大学、约克大学、西安大略大学、麦克马思特大学、温莎大学、湖首大学
Ottawa 渥太华
渥太华地区素有北方硅谷之称,它包括 Ottawa , Hull 和 Kanata. 这座加国之都近年来在高科技领域有着长足的发展,尤其是通讯业。每年该地区有上千家新公司成立,就业率以每年 15% 的速度递增。尽管有许多人迁入渥太华地区,但该地区仍然是人口缺乏。许多国际大公司,如 Nokia Corp. , Cadence Design Systems Inc. , Lucent Technologies and Alcatel 等均在该地区设点。加拿大最大的三家软件开发公司( Cognos Inc. , Corel Corp. and Jetform Corp )的总部设在渥太华。
推荐大学:渥太华大学、卡尔顿大学、亚岗昆学院、
Montreal 蒙特利尔
在蒙特利尔,有 1000 多家高科技公司,基最强的企业集中在通讯、生化与航空业领域,新型媒体公司也在迅速发展。蒙特利尔航空业在世界上占有领先地位,该行业有 230 多家公司,有 42000 多雇员。通讯业是该城市的另一大行业,有 35000 雇员,计算机硬件、软件和电子工业也雇有 48000 多人。蒙特利尔每年的就业率以 20% 的速度增加,但高科技人才人非常缺乏。由于语言和文化的因素,蒙特利尔无法向其它城市一样招聘大量的专业人员,而且人才流失十分严重。
推荐大学:麦吉尔大学、康考迪亚大学
Halifax 哈利法克斯
HALIFAX 是 Nova Scotia 的省会,是加拿大大西洋地区的高科技城市。加国东方地区有 80% 以上的科技公司集中在该地区,主要是中小型公司,另外一些大公司,如 Keane Canada Inc. , DMR Consulting Group Inc. , Sierra Systems Consulting Inc. , EDS System house Inc. and MTT/Aliant 在该城市设有分支机构。
推荐大学:达尔豪斯大学、阿卡迪亚大学、卡普顿大学
6. 有什么商业分析工具的app值得推荐?
商业分析,接地气地说,就是琢磨怎么赚钱多。目前,商业数据分析与应用能力已经成为企业很重要的一项核心竞争力,不少公司在信息化的热潮下,上了BI等现代化的信息系统。那么,市面上哪些商业分析软件表现优异,好评如潮呢?
1、FineBI
国内BI产品,帆软的产品,算是国内做数据分析领域口碑较好的一家了,产品页更切合国内的报表样式需求。有分析、可视化、数据挖掘等功能,功能也很全面,有点像国产版tableau。有权限管理和决策分析平台,能按主题管理报表。
个人免费,商业部署性价比高。
免费试用FineBI
2、Qlikview
曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品,Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为Magic Product。和Tableau的重点倾向不同,Qlikview是一个完整的商业智能软件,主要特点是开发和使用简单,但是和Tableau 、FineBI相比,操作性能差一些。总的来说,它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。
缺陷也很明显,受限于用户数(也就是说价格)和设计报表的复杂程度,只能用于少数几个管理层人员,广大的中层干部的报表问题,其实是没有解决。
3、Tableau
可视化最佳,Gartner榜首。功能丰富,数据可视化独具特色,大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能,但是数据抓取功能很弱,数据处理能力差,需要实现准备好数据,所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
4、IBM CognosCognos
传统商业智能工具的领先者,在国内占领的份额不少,功能全面,学习者众多,但最近几年状态有所下滑。Cognos集成度较低,快速用户新建报表能力并不强大;OLAP功能很强大, 操作反应速度快,但是初次上手比较难。
当然,在熟练使用后,可以做的分析有很多,支持任意角度的分析操作。Cognos图表样式较少,OLAP模式下不能制作列表,且只能进行简单的过滤查询操作。
5、power bi
人人都会Excel,多以上手这个工具很容易过度。个人使用免费,产品还在快速迭代,功能还不稳定。个人觉得更偏向于个人使用,商业部署不推荐。
6、观远
观远数据定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案。底层依托先进的Spark技术,可支持对海量数据快速响应和处理需求。另外,它将BI与AI结合,用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性,实现数据追人、智能预警等自动化分析,可使分析和决策上一个量级。
平台操作界面也挺具备现代感和智能感的。
7、永洪
永洪BI在产品能力上还算不错,特别是大数据性能方面,同样可以支撑亿级数据的抽取和分析,而在服务方面则表现一般,关于产品的介绍和学习资料都比较匮乏,价格上中规中矩,其实整个BI产品线中,价格主要就2个断层,国内软件一个档次,国外软件又是一个档次。
8、SAP BO
传统商业智能工具的代表之一。从产品体系架构上看,SAP BO是由一些列收购的工具组成,不同的BI功能适用于不同的场景,并非由一个统一的架构。
BO虽然有着比较强大的OLAP功能,显示方式比较像excel,操作直观,上手容易,但报表效果较差,单一。BO缺少真正的OLAP服务器,没有MLOAP功能,如果要实现这个功能,就必须连接第三方的MLOAP服务器。
最后,如果商业智能产品都在一个水平线上的话,没有最好,只有适合。关于工具的选型,建议:上任何系统,请从需求、成本、基础、未来角度,上上下下,前前后后考虑周全。最好还要试用。例如FineBI都可以试用的。
7. 如何才能成为产品经理?
首先先来了解一下到底什么是产品经理?
产品是企业的核心,产品经理赋予产品灵魂,是团队的核心,也是离CEO最近的职位。上面这张图很好的表示了到底什么是产品经理,产品经理就是在为产品赋予灵魂,拿出可行性的运营方案,把这个产品推上市,做好调查,进一步做好产品规划!
产品经理的前景怎么样?一线城市的需求始终保持高位,二线城市相继崛起;随着互联网的发展,越来越多的人选择在一线城市外就业——其他城市的占比达到了近 1/4。
如何才能成为产品经理?分享一套产品经理学习路线图,希望能帮到想学习的小伙伴。
六步进阶训练,必备技能全面提升
第一阶段:产品基础
第二阶段:电商项目
第三阶段:C端项目实战
第四阶段:运营数据分析
第五阶段:行业拓展
第六阶段:B端后台实战
包括设计到的能力及工具,都一目了解,想要配套视频的小伙伴,私信我吧!
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!
1. ibm cognos,有什么好用的数据可视化软件?
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给大家推荐四款免费的可视化工具分别是:Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。
E01.Excel数据可视化到底有多强大?1-1.到底什么是数据可视化?
数据可视化,可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少,利用地图就能很好理解,差异大概有多大。
中国县级市/区分布图
1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具?给大家安利了2款软件和2个网站工具,通过接触这4款工具,也能快速做到举一反三,迅速上手其他可视化工具。
工具1:Excel
推荐Excel的理由有很多:01.普及率高、可定制;02.入门简单、自由操作度高;03.方便与PPT结合展示,工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。
有人会觉得Excel的可视化比较差,那是因为绝大多数同学不知道:主题配色、排版,装饰元素等等细节问题。
下面就给大家看看Excel的作品:
工具2:Power BI
Power BI也是微软出品的可视化工具,原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库,可在线分享报表。
可视化作品如下:
工具3:flourish网页
网址:https://flourish.studio/
这是一个国外的动态可视化网站,只需要导入数据,就可以实现一些超棒可视化效果,如下:
工具一、Excel对于普通的白领职员,刚开始还是建议学习Excel可视化表达。其实不管你学习什么工具,基础图表的原理都是相通的。
如果简单的数据可视化,Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是,某些领导就是要看Excel文件。
对于基础的可视化需求,Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做,还经常要跟领导/观众解释一番。
最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点,并且做了相关案例演示和配套练习资料。文笔差,直接上课件案例(部分)
01五种主流可视化表达形式01.REPT函数
02.条件格式
03.迷你图
04.三维地图
全国地级市(台湾除外)
全国县城/区分布(台湾除外)
05.Excel图表
还想了解更多的内容,请参加我们的课程呐~
由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理,再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解,制作属于自己的可视化报表。
一、Excel数据大屏,自动化Excel方面就是普及率高,每个人电脑几乎都有Excel,打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板,如下:
我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏,自动化模板》受到许多同学的认可,因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。
说到制作自动化数据看板,还是Power BI 功能会更出色。不管Excel也好、Power BI也罢,甚至Tableau,Python……,它们都是工具,大家根据自己实际情况学习和使用就好。
个人不太建议,原来没有编程基础的同学,因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求,建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。
二、Power BI 自动化模板许多同学看过我做的Excel自动化模板,其实Power BI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多,可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。
《Power BI自动化模板》
下面的Power BI网红动态条形图模板,就是利用Power BI制作。如果又新的数据,刷新即可生成新的报表。
可能大家对Power BI还是挺陌生的,它是由微软出版的商业可视化报表软件,而且是完全免费。制作数据看板,它可以轻松跨越多个报表之间,实现数据关联。图表之间也能轻松交互。
Power BI主要有三大模块功能组成。分别是Power Query、Power Pivot和Power View。
01.Power Query功能
Power Query主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题,和如何进行数据清洗。
教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。
02.Power Pivot功能
Power Pivot主要是数据关联和数据建模的内容。如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表,日期表。
03.Power View功能
在Power View介绍了各种基础图表是如何绘制的,如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。
列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。
04.综合实践,自动化数据看板
最后是综合所有的内容,完整做出一个系统的,多数据报表关联的数据看板。此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。
这个公众号从19年8月还是21个粉丝,到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。(1个月,我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er!)
阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。
知乎是从15年就注册玩了,也是经历好久才达到了5万粉丝呐,好久也没有复盘过知乎的内容。就借着这个做课程的机会,顺便把自己的粉丝也盘点了一下。
当然,后续我们还会添加补充同学们反馈比较多的问题,让大家在这一门课程就能够轻松上手Power BI并能完成难度一般的数据报表制作。
2. 商业智能相关知识?
“商业智能”这个词,多数人普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的,但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。1865年,理查德·米勒·德文斯(Richard Millar Devens)在《商业趣闻百科全书》(Cyclopædiaof Commercial and Business Anecdotes)中提出了“商业智能”(BI)一词。他用这个词来描述银行家亨利·福尼斯(HenryFurnese)通过收集信息并根据这些信息,先于竞争对手采取行动,从而获利。
1958年,IBM计算机科学家汉斯·彼得·卢恩(Hans PeterLuhn)撰文讨论了利用技术来收集商业智能的潜力。按照今天的理解,商业智能就是利用技术来收集和分析数据,将之转换成有用的信息,并根据这些信息,“先于竞争对手”采取行动。从本质上说,现代版的商业智能利用技术,在正确的时间,依据正确的信息,迅速且有效地作出决策。
1968年时,只有那些具备专业技能的人,才能把数据转换成可用的信息。那时,来自多个来源的数据通常储存在筒仓中,研究报告呈碎片化,彼此脱节,可以作出多种不同的解读。埃德加·科德(Edgar Codd)认识到,这是个严重的问题。
1970年,他发表文章,改变了人们思考数据库的方式。他关于建立“关联式数据库模型”的提议获得了巨大关注,被全世界所采纳。决策支持系统(DSS)是第一个数据库管理系统,现代版的商业智能是从DSS数据库演化而来。
上世纪80年代,商业人士发现了商业智能的价值,于是BI供应商的数量大增。那期间,各种各样的工具纷纷面世,目标是以更简单的方式访问和组织数据。联机分析处理(OLAP)、主管信息系统(EIS)和数据仓库应运而生,与DSS协同工作。
什么是商业智能?BI(BusinessIntelligence)即商务智能,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。
用一句话就是”使用基于事实的决策支持系统,来改善业务决策的一套理论与方法。”
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。
因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为,商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight),促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。
理解、推理、学习
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。商业智能的三个特征利用互联网和算法的优势,低成本实时服务海量用户;满足每一个用户的个性需求;快速迭代,自我更新,自我提升。智能商业双螺旋——网络协同和数据智能。两者是阴阳和合的,网络协同推动数据智能的发展,数据智能驱动网络协同的扩张。
网络协同,就是大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题。
两个例子,第一个是维基百科,人类历史上第一次出现了一个没有中央政府协调的、大规模的、自发协同完成的在线知识库。第二个是淘宝,今天的淘宝卖家已经可以在线,同时和几百个服务商合作,只需要一个API的链接,就能调动相关数据和相关服务。
网络协同是企业迈向智能商业最重要的第一步。
数据智能,本质是机器取代人直接做决策。需要几个重要前提:云计算,大数据、算法、迭代。
以Google搜索为例,它有三个核心的组成部分,一个是算法,是机器学习的引擎;一个是数据,非常重要的一点是它要循环,形成一个反馈;一个是用户,两个极简的产品界面——搜索框和结果页,只需三个步骤——输入关键词,出结果页,点击——就能完成一次搜索。
一个非常重要的推论:未来任何一个企业,都是服务企业,因为客户真正要的是服务,不是产品。大体量的公司能够继续保持多年的高速增长,背后的原因是智能商业的黑洞效应。
黑洞意味着它有巨大的能量场,它的四个构成:
网络协同具备网络效应,具有指数级增长的天然优势;数据智能有学习效应,机器的算法不断通过对数据的处理,提高自己的智能水平;网络天然会产生数据压强,推动数据智能的发展;数据智能具有网络张力,数据和信息的使用过程,就是一个价值创造的过程。商业智能、云计算、大数据之间的区别?大数据VS云计算
云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。
云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。
大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户,按需使用和付费,体现了:
经济性,不需要购买整个服务器快捷性,即刻使用,不需要长时间的购买和安装部署弹性,随着业务增长可以购买更多的计算资源,可以需要时购买几十台服务器的1个小时时间,运算完成就释放自动化,不需要通过人来完成资源的分配和部署,通过API可以自动创建云主机等服务。云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中,为不同的用户提供服务,使得不同的用户彼此不可见,并进行资源隔离,保障每个用户的服务质量。在大数据和云计算的关系上,两者都关注对资源的调度。
大数据处理可以基于云计算平台(如IaaS,容器)。大数据处理也可以作为一种云计算的服务,如AWS的EMR(Amazon Elastic MapReduce )阿里云的ODPS(Open Data ProcessingService)。商业智能VS大数据
目前,商业智能和数据分析常常被混用。这两个术语都描述了在商业决策过程中使用数据的普遍实践。
商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术,而数据分析则代表了处理数据的一系列工具,并且作为一个统称,涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。大数据与商业智能的对比可以通过下面的表格来归纳总结:
从概念的角度区分BI(Business Intelligence)即商务智能,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,快速准确地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。商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。大数据(big data)是一种信息资产,它是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。简单而言,大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。
从数据来源的角度区分大数据的数据来源包括内部数据和外部数据,有很大一部分数据是包括音频、视频、图像在内的非结构化数据,或是半结构化数据。这类数据通过大数据管理的方式进行整合,然后用BI的方法进行分析挖掘处理。而BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
从技术的角度区分从技术方面来看,传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术,都处于淘汰的边缘,因为解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题,BI的很多功能都可以被对应的大数据组件所替代。大多数企业即使没有大数据业务的驱动,大数据技术的优势依然不容小觑。
从应用的角度区分BI涉及的应用科学包括:终端用户查询和报告工具、数据挖掘软件、数据仓库产品。主流的传统商业智能工具包括BO、COGNOS。一些新型的BI工具如Tableau、Qlikview、帆软FineBI在目前市场也被广泛应用。而大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面,如医疗行业、金融行业、体育行业、安全执法、城市改善等等。当然,大数据所涵盖的领域不止这些,未来还会有许多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。
从决策者的角度区分BI更倾向于决策,对事实描述更多是基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题;大数据则内涵更广,倾向于刻画个体,更多的在于个性化的决策。
从人员技能角度区分大数据的数据处理,涉及很多新的技术,不同的应用场景需要不同的大数据处理方法,需要有人专门进行研究和探索,可见大数据对于BI人员的技能要求有所提高。
从发展趋势的角度区分随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不仅仅关注事务处理过程,而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。BI的发展趋势可以归纳为以下几点:从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展,从传统功能向增强型功能转变,从传统型BI向敏捷型BI转变。
商业智能的未来趋势的猜测在线化,就是IOT(物联网),将极大的扩张智能商业的边界,我们最终会实现万物互联。
全新的交互方式发展,IOT将会出现里程碑式的产品。以语音为代表的家庭智能中心,以视觉为代表的应用级AR设备以及以感知为代表的无人驾驶。IOT的集大成的产品,很可能就是无人驾驶汽车。
智能化,AI(人工智能)技术将极大增强黑洞效应。
首先,算法会成为基础设施。对于大部分企业来说,不需要算法工程师,只需要人工智能训练师。其次,深度学习,包括增强学习会在每一个行业越来越多的被运用。
网络化,协同网络将急剧扩张。
网络协同扩张与重构,广告、零售、物流、到创意、营销的全链路重构。几乎在每一个行业都会经历一个从传统的封闭的线性供应链,走向开放的价值协同网,这中间有巨大的商机。
并且我们能看到的两个重要趋势:
第一,新星涌现,现有生态继续大爆炸,多元物种蓬勃生长。教育、健康、交通,本身都是几十万亿的大产业,在转向智能商业的过程中,会出现平台级、生态级的领先企业。第二、颠覆式技术形成新黑洞,区块链、AI、AR/VR(增强现实和虚拟现实)。我们如此强调智能商业,一个重要原因就是源头技术还在不断的进步。
要想在智能商业时代取得成功,战略的基本思路都要被改写。
除了传统的定位之外,新战略中间一个最重要的概念,我把它叫做点线面体。就是未来的竞争中,一个企业战略决策的第一核心,是要考虑在一个怎样的网络去竞争,是作为一个面,作为一个网络平台,去引领一个生态的发展,还是在一个特定的网络里面,去做一个点或者去做一条线。企业升级的指南:
能不能尽可能的网络化;能不能尽可能地引入机器学习;能不能够在网络扩张的过程中间,尽可能的用机器决策取代人工决策;能不能够让我的数据跟更多的不同类型的数据产生交换。结论:数据是这个时代最重要的生产要素,未来的智能时代,是人脑与机器智能的连接。
本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。3. 全面预算管理系统哪家最好用?
1、智达方通全面预算管理软件
软件采用的是多维数据库的应用分析,不仅能够保证整个预算的编制,而且还会让预算无缝衔接,能够将数据同步到后台,也能够进行实时查看,除此之外有了这款软件还能够进行实现标准化的操作,会对整个企业的发展建立好的帮助也能够进行全面预算的管理,是一个申请大家喜爱的软件。
2、易磐EP全面预算管理软件
如果想要进行预算、预测以及分析和控制,那么就可以选择这款软件,这款软件能够带来一体化的解决方案。选择这款软件下载之后,对于数据的实时跟踪以及事前的控制都是能够进行帮助的,而且还能够提供很多的解决方案,会带来更好的预算数据。除此之外,针对于企业级的费用以及付款问题也能够得到很好的分析。
4. fdt压缩文件怎么打开?
可打开FDT文件的软件: FDT Final Draft, FDT Lucene, FDT FormDocs, FDT IBM Cognos Impromptu.由FormDocs创建的文档模板,用于创建结构化形式的节目,可以包含多种形式,其中每一个存储的布局和表单字段;可以包括标签,复选框,文本框和其它页面设计元素的每个表格。
FormDocs模板用于生成FormDocs形式( .FDD文件) ,它可以由用户来填补。
5. 加拿大it公司分布?
加拿大it公司的分布如下所示
Vanouver 温哥华
哥伦比亚省大约有 65% 的高科技行业集中在大温哥华地区。其主要工业包括软件业、电讯、无线电通讯、新型媒体、生化和能源。这些行业的主要客户都在美国。哥伦比亚省的个人所得税居加拿大之冠,是邻居美国西雅图州的两倍。这样的境况,使人才大量流失,严重影响了哥伦比亚省的发展。尽管这样,温哥华地区的科技业仍蓬勃发展,特别是生化和环保控制系统的设计与生产具世界领先地位。
推荐大学:英属哥伦比亚大学、西蒙菲莎大学、维多利亚大学
Waterloo 滑铁卢
滑铁卢被称为加拿大的科技三角区,有 400 多家高科技公司位于该地区,聘用有 25000 多人。主要业务集中在软件开发,网上应用软件,电子商务,人工智能,生化技术,以及无线通讯技术。滑铁卢大学的计算机工程系世界有名,为该地区培养了大量人才,使该地区的经济增长大大高于全国平均水平。
推荐大学:滑铁卢大学、劳里埃大学
Toronto 多伦多
多伦多地区是北美最大的高科技城市之一。该市规模居加国之首,拥有 3400 多家各种规模的公司,约有 160000 人集中在 11 个 IT 与通讯领域的企业工作。多伦多地区的 IT 与通讯公司每年创造的利润占整个地区收入的 25% 以上。在这个城市里有极佳的就业机会。
世界各国大约有 500 家公司在多伦多设有科研中心, IBM 在多伦多设有最大的软件开发试验室。在该地区,大量的公司从事软件开发,计算机硬件生产,提供网络服务,并有 300 多家从事新型媒体开发的公司,这是继美国洛杉矶之后全球第二大的多媒体开发城市。
推荐大学:多伦多大学、约克大学、西安大略大学、麦克马思特大学、温莎大学、湖首大学
Ottawa 渥太华
渥太华地区素有北方硅谷之称,它包括 Ottawa , Hull 和 Kanata. 这座加国之都近年来在高科技领域有着长足的发展,尤其是通讯业。每年该地区有上千家新公司成立,就业率以每年 15% 的速度递增。尽管有许多人迁入渥太华地区,但该地区仍然是人口缺乏。许多国际大公司,如 Nokia Corp. , Cadence Design Systems Inc. , Lucent Technologies and Alcatel 等均在该地区设点。加拿大最大的三家软件开发公司( Cognos Inc. , Corel Corp. and Jetform Corp )的总部设在渥太华。
推荐大学:渥太华大学、卡尔顿大学、亚岗昆学院、
Montreal 蒙特利尔
在蒙特利尔,有 1000 多家高科技公司,基最强的企业集中在通讯、生化与航空业领域,新型媒体公司也在迅速发展。蒙特利尔航空业在世界上占有领先地位,该行业有 230 多家公司,有 42000 多雇员。通讯业是该城市的另一大行业,有 35000 雇员,计算机硬件、软件和电子工业也雇有 48000 多人。蒙特利尔每年的就业率以 20% 的速度增加,但高科技人才人非常缺乏。由于语言和文化的因素,蒙特利尔无法向其它城市一样招聘大量的专业人员,而且人才流失十分严重。
推荐大学:麦吉尔大学、康考迪亚大学
Halifax 哈利法克斯
HALIFAX 是 Nova Scotia 的省会,是加拿大大西洋地区的高科技城市。加国东方地区有 80% 以上的科技公司集中在该地区,主要是中小型公司,另外一些大公司,如 Keane Canada Inc. , DMR Consulting Group Inc. , Sierra Systems Consulting Inc. , EDS System house Inc. and MTT/Aliant 在该城市设有分支机构。
推荐大学:达尔豪斯大学、阿卡迪亚大学、卡普顿大学
6. 有什么商业分析工具的app值得推荐?
商业分析,接地气地说,就是琢磨怎么赚钱多。目前,商业数据分析与应用能力已经成为企业很重要的一项核心竞争力,不少公司在信息化的热潮下,上了BI等现代化的信息系统。那么,市面上哪些商业分析软件表现优异,好评如潮呢?
1、FineBI
国内BI产品,帆软的产品,算是国内做数据分析领域口碑较好的一家了,产品页更切合国内的报表样式需求。有分析、可视化、数据挖掘等功能,功能也很全面,有点像国产版tableau。有权限管理和决策分析平台,能按主题管理报表。
个人免费,商业部署性价比高。
免费试用FineBI
2、Qlikview
曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品,Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为Magic Product。和Tableau的重点倾向不同,Qlikview是一个完整的商业智能软件,主要特点是开发和使用简单,但是和Tableau 、FineBI相比,操作性能差一些。总的来说,它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。
缺陷也很明显,受限于用户数(也就是说价格)和设计报表的复杂程度,只能用于少数几个管理层人员,广大的中层干部的报表问题,其实是没有解决。
3、Tableau
可视化最佳,Gartner榜首。功能丰富,数据可视化独具特色,大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能,但是数据抓取功能很弱,数据处理能力差,需要实现准备好数据,所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
4、IBM CognosCognos
传统商业智能工具的领先者,在国内占领的份额不少,功能全面,学习者众多,但最近几年状态有所下滑。Cognos集成度较低,快速用户新建报表能力并不强大;OLAP功能很强大, 操作反应速度快,但是初次上手比较难。
当然,在熟练使用后,可以做的分析有很多,支持任意角度的分析操作。Cognos图表样式较少,OLAP模式下不能制作列表,且只能进行简单的过滤查询操作。
5、power bi
人人都会Excel,多以上手这个工具很容易过度。个人使用免费,产品还在快速迭代,功能还不稳定。个人觉得更偏向于个人使用,商业部署不推荐。
6、观远
观远数据定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案。底层依托先进的Spark技术,可支持对海量数据快速响应和处理需求。另外,它将BI与AI结合,用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性,实现数据追人、智能预警等自动化分析,可使分析和决策上一个量级。
平台操作界面也挺具备现代感和智能感的。
7、永洪
永洪BI在产品能力上还算不错,特别是大数据性能方面,同样可以支撑亿级数据的抽取和分析,而在服务方面则表现一般,关于产品的介绍和学习资料都比较匮乏,价格上中规中矩,其实整个BI产品线中,价格主要就2个断层,国内软件一个档次,国外软件又是一个档次。
8、SAP BO
传统商业智能工具的代表之一。从产品体系架构上看,SAP BO是由一些列收购的工具组成,不同的BI功能适用于不同的场景,并非由一个统一的架构。
BO虽然有着比较强大的OLAP功能,显示方式比较像excel,操作直观,上手容易,但报表效果较差,单一。BO缺少真正的OLAP服务器,没有MLOAP功能,如果要实现这个功能,就必须连接第三方的MLOAP服务器。
最后,如果商业智能产品都在一个水平线上的话,没有最好,只有适合。关于工具的选型,建议:上任何系统,请从需求、成本、基础、未来角度,上上下下,前前后后考虑周全。最好还要试用。例如FineBI都可以试用的。
7. 如何才能成为产品经理?
首先先来了解一下到底什么是产品经理?
产品是企业的核心,产品经理赋予产品灵魂,是团队的核心,也是离CEO最近的职位。上面这张图很好的表示了到底什么是产品经理,产品经理就是在为产品赋予灵魂,拿出可行性的运营方案,把这个产品推上市,做好调查,进一步做好产品规划!
产品经理的前景怎么样?一线城市的需求始终保持高位,二线城市相继崛起;随着互联网的发展,越来越多的人选择在一线城市外就业——其他城市的占比达到了近 1/4。
如何才能成为产品经理?分享一套产品经理学习路线图,希望能帮到想学习的小伙伴。
六步进阶训练,必备技能全面提升
第一阶段:产品基础
第二阶段:电商项目
第三阶段:C端项目实战
第四阶段:运营数据分析
第五阶段:行业拓展
第六阶段:B端后台实战
包括设计到的能力及工具,都一目了解,想要配套视频的小伙伴,私信我吧!
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