finebi

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

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 说到数据分析工具，则不得不提办公三大套件之一Excel，功能强大、入门简单、人手必备，我作为Excel粉，曾急切想要掌握这款高级的工具以提高自己的业务能力，于是便开始在网上铺天盖地的教程中摸爬打滚。 深入学习后，发现操作理解难度加深，经常是做了后一步操作忘记前一步，磕磕跘跘，经历一番挣扎，最后终于还是学会了一些复杂功能，然而因平时工作很少涉及过于复杂的分析场景，随着时间的流逝，之前掌握的技能又逐渐淡忘了，需要用时发现还得跟着教程一步步做。 更难的是，Excel教程杂乱无序，没有针对数据分析的专门教程，比如我想实现的分析场景包含一系列操作，excel教程以单个操作来讲解，对单个操作理解不正确就容易走偏，甚至循环往复，做了很多重复多余的步骤。 现在想想，之前大部分课程花了钱都在学函数、公式、快捷键上，得不偿失，又不甘心放弃学习，于是在网上搜罗了一番，”数据分析入门“、”免费数据分析软件“、“BI”等等，最终发现了一款个人版免费的大数据软件 FineBI ，抱着试试的态度下载试用。 比较满意的是，在学习资源上，FineBI上有完善的教学视频讲解和针对分析场景的细致帮助文档指导，根据帮助文档还可以学习到数据分析的方法，这应该就是专业的大数据分析软件，Excel打遍天下无敌手后，还有BI市场的根本原因。

谈起当今最受欢迎的数据分析工具，可能很多人都会想到国外的Tableau和国内的代表自助式工具FineBI，但其实很多人都不知道他们之间的差异，那么这两个产品究竟谁优谁劣呢？ 从定位上讲二者都属于自助式分析工具，在国内企业中十分风行，我也经常在工作中用到这两个工具，下面就根据自己的使用感受，从市场地位、可视化、产品性能、价格服务等四个方面来深度对比一下这两个BI工具： Tableau与FineBI 。 一、市场地位，孰强孰弱？ 先说国外市场，我们可以参考一下世界权威研究机构Gartner去年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限评估报告》，报告中从前瞻性和执行力两个方面分析了国外BI厂商的综合实力，包括市场占有率、底层技术能力、资产投资回报、价格与服务等等，从中我们可以看出tableau在国外市场中处于绝对的领导地位，与微软的powerbi并驾齐驱，可见tableau在国外市场的受欢迎程度。 tableau成立于2003年，不足20年便发展成为国外BI巨头，与其极高的市场敏感性和数据驱动力不无关系，凭借着人性化的数据可视化站在了数字化时代的潮头上。 但是这份报告中并没有收录国产BI厂商，因此我们还无法看出与FineBI的对比。 那么在国内市场tableau的表现还是如此之好吗？ 我们可以从去年IDC发布的《中国商业智能软件市场跟踪报告》中可见一斑

最近的你，有没有感受到公司人员流动较大，往昔朝夕辉映、共同谋事的许多同事却逐渐悄无声息地离开了公司呢？ 金三银四季，让各家企业不得不直面人员流失的问题，往日投入大量的人力和物力培养出来的员工最终流失。 以员工为本的理念被许多企业认同并落实，大家对人才也越来越重视，想留住那些优秀的员工。而这第一步，就是了解你的员工，但是你真的了解你的员工吗？ 本文将给大家分享一个通过对人事变动的数据分析驱动人力资源配置的方案，让你学习如何了解你企业的员工，让你在面对人员流动时心中有数，及时发现企业问题，留住优秀的人才，同时也期待能够和大家一起共同交流探讨企业经营管理的心得。 ——本文所使用数据分析产品为FineBI4.1。 一、人员宏观流失分析 以某集团人事数据分析为例，首先我们最关切的问题无疑是这段时间内企业损失了多少员工以及补充了多少员工，可以发现2017年企业的离职总人数为165人，新进总人数为110人，当年总的人员净流失了55人。这引起了我们的高度注意，因为目前公司流失率大于新进率，如果不加以调控，公司的员工必将不断地流失，最终将走向企业经营危机的边缘。这其中肯定有着不可忽视的问题，那究竟会是什么问题导致的呢？ 二、人员切片流失分析 初步发现问题之后，我们想进一步了解问题的严重性。首先，我们查看人员流失具体的区域分布情况，查看人员流失是哪个分公司出现了这么大的人员流失情况

最近的你，有没有感受到公司人员流动较大，往昔朝夕辉映、共同谋事的许多同事却逐渐悄无声息地离开了公司呢？ 金三银四季，让各家企业不得不直面人员流失的问题，往日投入大量的人力和物力培养出来的员工最终流失。 以员工为本的理念被许多企业认同并落实，大家对人才也越来越重视，想留住那些优秀的员工。而这第一步，就是了解你的员工，但是你真的了解你的员工吗？ 本文将给大家分享一个通过对人事变动的数据分析驱动人力资源配置的方案，让你学习如何了解你企业的员工，让你在面对人员流动时心中有数，及时发现企业问题，留住优秀的人才，同时也期待能够和大家一起共同交流探讨企业经营管理的心得。 ——本文所使用数据分析产品为FineBI4.1。 一、人员宏观流失分析 以某集团人事数据分析为例，首先我们最关切的问题无疑是这段时间内企业损失了多少员工以及补充了多少员工，可以发现2017年企业的离职总人数为165人，新进总人数为110人，当年总的人员净流失了55人。这引起了我们的高度注意，因为目前公司流失率大于新进率，如果不加以调控，公司的员工必将不断地流失，最终将走向企业经营危机的边缘。这其中肯定有着不可忽视的问题，那究竟会是什么问题导致的呢？ 二、人员切片流失分析 初步发现问题之后，我们想进一步了解问题的严重性。首先，我们查看人员流失具体的区域分布情况，查看人员流失是哪个分公司出现了这么大的人员流失情况

最近的你，有没有感受到公司人员流动较大，往昔朝夕辉映、共同谋事的许多同事却逐渐悄无声息地离开了公司呢？ 金三银四季，让各家企业不得不直面人员流失的问题，往日投入大量的人力和物力培养出来的员工最终流失。 以员工为本的理念被许多企业认同并落实，大家对人才也越来越重视，想留住那些优秀的员工。而这第一步，就是了解你的员工，但是你真的了解你的员工吗？ 本文将给大家分享一个通过对人事变动的数据分析驱动人力资源配置的方案，让你学习如何了解你企业的员工，让你在面对人员流动时心中有数，及时发现企业问题，留住优秀的人才，同时也期待能够和大家一起共同交流探讨企业经营管理的心得。 ——本文所使用数据分析产品为FineBI4.1。 一、人员宏观流失分析 以某集团人事数据分析为例，首先我们最关切的问题无疑是这段时间内企业损失了多少员工以及补充了多少员工，可以发现2017年企业的离职总人数为165人，新进总人数为110人，当年总的人员净流失了55人。这引起了我们的高度注意，因为目前公司流失率大于新进率，如果不加以调控，公司的员工必将不断地流失，最终将走向企业经营危机的边缘。这其中肯定有着不可忽视的问题，那究竟会是什么问题导致的呢？ 二、人员切片流失分析 初步发现问题之后，我们想进一步了解问题的严重性。首先，我们查看人员流失具体的区域分布情况，查看人员流失是哪个分公司出现了这么大的人员流失情况

最近的你，有没有感受到公司人员流动较大，往昔朝夕辉映、共同谋事的许多同事却逐渐悄无声息地离开了公司呢？ 金三银四季，让各家企业不得不直面人员流失的问题，往日投入大量的人力和物力培养出来的员工最终流失。 以员工为本的理念被许多企业认同并落实，大家对人才也越来越重视，想留住那些优秀的员工。而这第一步，就是了解你的员工，但是你真的了解你的员工吗？ 本文将给大家分享一个通过对人事变动的数据分析驱动人力资源配置的方案，让你学习如何了解你企业的员工，让你在面对人员流动时心中有数，及时发现企业问题，留住优秀的人才，同时也期待能够和大家一起共同交流探讨企业经营管理的心得。 ——本文所使用数据分析产品为FineBI4.1。 一、人员宏观流失分析 以某集团人事数据分析为例，首先我们最关切的问题无疑是这段时间内企业损失了多少员工以及补充了多少员工，可以发现2017年企业的离职总人数为165人，新进总人数为110人，当年总的人员净流失了55人。这引起了我们的高度注意，因为目前公司流失率大于新进率，如果不加以调控，公司的员工必将不断地流失，最终将走向企业经营危机的边缘。这其中肯定有着不可忽视的问题，那究竟会是什么问题导致的呢？ 二、人员切片流失分析 初步发现问题之后，我们想进一步了解问题的严重性。首先，我们查看人员流失具体的区域分布情况，查看人员流失是哪个分公司出现了这么大的人员流失情况

企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。 如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ...... 国外产品系列 1、ChartBlocks ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。 2、D3.js D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。 D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。 3、Tableau Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手

实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。 IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。 这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来说，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程中碰到的亟待解决的问题。 FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT做分析的配合流程。改为在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据自己去分析。 其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增加字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操作。 一、FineBI自助数据准备介绍 传统工具在分析数据的过程中，需要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在做费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI

作为企业的IT部门来说，如果没有好的BI工具支撑，IT部门就会陷入两难的境地。举个例子来说，业务想要做报表分析，IT就要去取数据、画报表，但业务的需求经常会变更，IT就得熬夜加班，根本疲于应对；如果IT将数据下放，给你原始数据自己处理，就会产生混乱和危险。所以，就需要强有力的BI工具支撑，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据。 那么，面对纷繁多样的BI工具市场，IT部门如何去选择一款BI工具呢？进行BI工具选型时又有哪些标准和衡量指标呢？本文将对正在寻找BI工具的您提供参考和帮助。 对于企业来说，BI工具并不是价格越高越好，选择一个BI工具需要考虑的选型指标大体分为四个方面： 市场、产品、性价比和服务。 一、市场 所谓大浪淘沙，市场就是最好的试金石。激烈的市场竞争会自动淘汰掉产品能力差、生命周期短的BI工具，因此BI工具的市场占有率、行业地位、领先程度在很大程度上说明了其优越性，是IT进行选型的首要考虑标准。 目前来说，国外市场主要的两个行业领导者分别是微软的PowerBI和Tableau。根据著名国际咨询公司Gartner公布的2017年度北美BI魔力象限报告中内容指出，微软的Power BI在未来大有赶超Tableau之势。 但是在国内市场，根据著名IDC机构发布的《2017年中国商业智能（BI）市场跟踪报告》表明，国内BI厂商帆软已经超越了SAP、IBM