bi工具

微博的诞生、云计算、物联网、移动互联网等各种爆炸式数据，给商业智能的蓬勃发展提供了良好的“大数据”环境。大数据为BI带来了海量数据。对挖掘来说，大数据量要更容易对比.抢夺大数据市场，需要具备一定的实力，报表的呈现和简易分析只是停留在“B”的阶段，要想达到“I”的阶段，必须要结合整个大环境、大行业的数据来判断分析并给出真正有价值的信息和决策建议，这取决于你能拿到多广多深的数据和你的数据挖掘分析以及建模能力。 BI与大数据的区别在于，大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非机构化数据进行处理，与传统基于事务的数据仓库系统相比较，大数据分析不仅关注结构化的历史数据，它们更倾向去对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行分析，大数据无疑是对BI的一个完美补充。 为什么大部分BI厂商对于大数据表现出“冷处理”态度? 原因一：不论是大交互数据还是大交易数据，处理并分析非结构化数据，是BI业内，甚至是大数据处理，一直面临的难点。很多推BI产品的厂商，其技术能力达不到大数据所要求的高度。 原因二：现在很多的企业做的BI，并没有完全体现智能，最多只是将已有的数据使用报表进行呈现，开发的报表也很简单，大部分用户还没有希望从开发的BI系统中，发掘更多价值的意识。 原因三：大数据的确会有价值，但这个价值有多大，没办法准确衡量。从某些大数据中会挖掘出新的价值，但这个价值只是附加价值

明智决策，创造价值 　　随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。 　　商业智能 (Business Intelligence ，简称 BI) 提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。 　　商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。而微软商业智能解决方案则进一步提升了企业创造价值的能力：任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位的提高企业的竞争力。 　　商业智能系统建设的范畴包括： 　　 •BI 基础平台 : 包括数据抽取、转化加载工具 (ETL) 、数据仓库、在线分析 (OLAP) 引擎、数据挖掘 (Data Mining) 引擎 　　 •BI 用户工具 : 提供用户对 BI 数据进行分析的手段 　　 •BI 门户 : 提供用户对大量 BI 信息的统一访问入口 　　 •BI 应用

随着信息技术应用的普及，中小企业通过计算机软件实现了财务、销售、人力等管理，逐渐积累了一定的管理信息数据。如何综合利用这些数据资源，充分发挥企业的竞争优势呢？同时，中小企业需要和客户、供货商、多家政府管理部门等进行一定的信息交换和交流，如何灵活而小代价地实现这些需求呢？ 其实这就是BI(商业智能)应用的 范畴 ,现对自己工作中应用到的产品作个简单的说明. HappyBI （快乐商业智能） 就是为国内中小企业打造的商业智能解决方案, 其是完全免费且易学易用,功能实用. HappyBI 产品包括： ※ HappyReport 画布式国产报表工具。在 C/S 和 B/S 环境下，支持复杂报表的设计、预览和打印，并且是优秀的二次开发工具。适合中小企业对关键业务信息的组织和展示。 ※ HappyETL 最具有扩展能力的国产 ETL 工具。支持数据抽取、转换和加载，实时监控任务执行情况，支持计划和调度。适合中小企业对各类数据资源的收集、转换和整理。 ※ HappyPortal 通过 WEB 访问报表，提供精确的打印输出。适合中小企业实现集中式 WEB 查询。 　　 ※ HappyPrint 灵活的票据套打工具，支持定义复杂的票据格式，操作简单直观。适合中小企业实现票据打印。 HappyBI 的特色： ※真正免费 　　 HappyBI 免费使用，可从 HappyBI 实践网 下载

转自：http://www.cnblogs.com/jiesin/archive/2008/06/23/1227694.html 谈谈对BI的理解，杜绝“假”“大”“空”的言辞，从BI的定义、基本技术、专业名词、实例应用及扩展等方面进行重新描述，巩固对BI的理解。 一、BI的定义 BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。用图解的方式可以理解为下图： 图（1） 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。 如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。 图（2） 上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化

最近大家最关心的事情是什么？那肯定是疫情了，不能出门的感觉真的很难受有没有？ 我的内心和该腾讯员工一样： 为什么会变成这个样子阿！不吃野味会死吗？（此处省略无数字....） 可是生活还是要继续，我们能做的就是不添乱，自我防护。 为了让大家能更了解疫情，我在这里用数据可视化分析出了全国的疫情情况。 根据国家卫健委所公布的数据，我们可以看到重灾区依然是整个湖北省，浙江广东因为人流量较大的原因，也已经变成了重点区域。 一、数据哪里来？ 网站的数据是定时更新的，可能上午看到的数据，下午就会更新，而且差异很大。而通过Excel进行数据汇总时，效率不高，很难做到完全同步。 因此我在考虑，利用Python进行抓包，并封装成为.exe文件，点击就可以自动下载数据，并以csv格式，进行结构化的存储，方便大家的各种使用。 这个工具每运行一次，就会从“腾讯新闻”疫情实时播报网站上，抓取并更新一次数据，并存储到你的电脑D盘（C盘往往需要更高权限读写）。 下载完成的csv文件格式如下： 其实，这个数据无论对企业、个人，还是对我们了解疫情变化发展趋势，都是非常实用。而且我看到网上有很多人，会从不同维度分析问题，作为基础数据也将很有帮助。 二、拿什么分析？ 上面说了，拿Excel之类的工具进行数据分析最大的坏处就是数据不能同步，得需要手动录入，而且熟悉数据行业的人应该都知道，Excel遇到大数据就会卡死。 其实

http://www.cnblogs.com/muchen/p/5391101.html 阅读目录 •前言 •Power BI的三大工作区 •导入数据 •数据塑形 - 工作区介绍 •数据塑形 - 工作流程 •报表制作 - 工作区介绍 •报表制作 - 详细流程 •小结 •课后作业 前言 报表制作流程的第一步显然是从各个数据源导入数据，Power BI能从很多种数据源导入数据：如Excel，CSV，XML，以及各类数据库(SQL Server，Oracle，My SQL等)，两大主流开源平台(Hadoop，Spark)等等。本文篇幅所限，无法一一说明，仅就网页获取数据的方式进行讲解(其他方式大同小异)。 然后本文将在Power BI后台工作区(下简称后台区)对获取到的数据集进行塑形。所谓塑形就是确定数据集的列名以及数据类型，还有进行一些基本数据清洗转换工作，以保证Power BI报表模块能正确解读数据集。塑形后的数据集其实就是Power BI报表绘制区(下简称报表区)的输入。 一旦数据塑形好，我们就能切换到Power BI报表区绘制各种报表了。最后本文将制作一张报表，愉快地结束本次学习。 回到顶部 Power BI的三大工作区 在上篇中，大致介绍了Power BI的开发流程，如下图所示： Power BI中，报表区和后台区分别对应"报表绘制"和"数据塑形"阶段。关联工作区(下简称关联区

DW/BI 系统在生命周期中需要许多不同的角色和技能，它们来自业务和技术领域。本文将介绍创建DW/BI 系统所涉及的主要角色。角色和人之间很少是一对一关系。与我们合作的团队小到只有一人，大到有40 人(听说有更大的)，大部分DW/BI 团队在3～10 个全职成员之间，并根据需要增加其他人。 单个DW/BI 团队常常同时承担开发和操作任务，不同于大部分技术项目团队，这与DW/BI 项目开发周期的高度迭代相关。 下面的角色与设计和开发活动相关： ● DW/BI 经理负责项目的总体领导和方向把握。DW/BI 经理必须能够与高级业务和IT 管理人员进行有效的通信，并能够和团队一起工作，以规划DW/BI 系统的总体体系结构。 ● 项目经理负责系统开发过程中项目任务和活动的日常管理。 ● 业务项目领导者是业务领域的成员，并和项目经理紧密合作。 ● 业务系统分析师或业务分析师负责领导业务需求定义活动，并且经常参与业务过程维度模型的开发。业务系统分析师需要能够在业务和技术之间架起桥梁。 ● 数据建模人员负责执行详细的数据分析，包括数据剖析和开发详细的维度模型。 ● 系统架构师设计DW/BI 系统的各个组件，包括ETL 系统、安全系统、审核系统和维护系统。 ● 开发数据库管理员(DBA)创建关系型数据仓库数据库，并且负责总体的物理设计，包括磁盘布局、分区和初始的索引计划。 ● OLAP

今天，我们来简单聊一聊“地图”。 在我们日常生活中，地图地位已经提升的越来越高，出门聚餐、驾驶、坐车、旅行......应运而生的就是各种Map APP。 作为数据分析师，我们今天不讲生活地图，要跟大家叨叨的当然是我们最关心的是：怎样选择合适的Power BI的可视化“地图”。本文主要介绍10种地图的优缺点，其中有 四个 本地地图可以直接在Power BI Desktop中访问，而无需导入它们。有 四个 自定义视觉效果可供导入，还有 两个 属于“自己创建”的。 1. 原生—ESRI ArcGIS地图 ArcGIS Maps for Power BI于2016年9月在预览版中发布。其开发人员 ESRI凭借其ArcGIS系列产品成为地理空间软件和空间数据的领导者。有几个独特的功能，例如您当前无法通过任何其他Power BI地图获得的驱动时间半径和群集。自推出以来，已经有了一些改进。 优点 由GIS软件的领导者ESRI创建和维护 各种背景/底图，如Dark，Light，OpenStreetMap和Streets 驱动时间和距离半径的选项 放大或缩小时进行聚类的选项 查看热图 ArcGIS Online中的参考图层 内置信息图表，其中包含在地图上移动时更新的数据 缺点 除非首先将自定义形状添加到ArcGIS Online并公开共享，然后将其用作Power BI中的参考图层

函数是工具 封装\复用\执行的时机 函数中有3个内容: arguments\return\this this的变化规则: 谁调用 this就是谁 当没有明确的调用者时 指向window 严格模式下 调用者不明确时 this是undefined call\apply\bind 函数拥有三个方法 其中 call apply是ES5之前就存在的 bind方法是ES5中新增 这三个方法都一个特点:改变函数的this指向 call () 1 立即执行调用它的函数 2 改变this指向 call的第一个参数就是函数中的this 3 原函数所需的参数 按照顺序传递给call 从第二个参数开始传递(因为第一个参数位置被占据,往后推一位) var obj = { name : "aaa" , run : function ( a , b ) { console . log ( this ) ; console . log ( a + b ) ; } } var run = obj . run ; obj . run ( ) ; // obj run ( ) ; // window run . call ( null , 1 , 2 ) ; 类数组对象转数组的快捷方式 var lis = document . getElementsByTagName ( "li" ) ; //普通方式 var arr

商业智能 ，又称 商务智能 ，英文为 Business Intelligence ，简写为 BI 。 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 。 商业智能的概念于 1996 年最早由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定 。 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，然后分发到企业各处 。 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