
我們?cè)谏弦黄恼轮薪o大家介紹了數(shù)據(jù)分析工具的維度。一般來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)分析的維度有兩種,第一種就是數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層、數(shù)據(jù)報(bào)表層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。而第二維度就是用戶級(jí)、部門(mén)級(jí)、企業(yè)級(jí)、商業(yè)智能級(jí)。并且在上一篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層,下面我們就給大家介紹一下數(shù)據(jù)分析中的報(bào)表層。
一般來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)報(bào)表層中的數(shù)據(jù)分析工具相對(duì)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層不是很多的,重要就是有fineReport以及Tableau,并且還有FineBI。通常來(lái)說(shuō),企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取,需要展現(xiàn),報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具,尤其是在國(guó)內(nèi)。傳統(tǒng)報(bào)表解決的是展現(xiàn)問(wèn)題,目前國(guó)內(nèi)的報(bào)表工具中的FineReport已經(jīng)算在業(yè)內(nèi)做到頂尖,是帶著數(shù)據(jù)分析思想的報(bào)表,因其優(yōu)異的接口開(kāi)放功能、填報(bào)、表單功能,能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出,涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。但是還是有一種分析工具,這就是Tableau。Tableau,同F(xiàn)ineBI一樣,可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。FineBI和Tableau同屬于近年來(lái)非常棒的軟件,可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件,我常用FineBI從數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言,可視化Tableau的效果更好。但是FineBI又有另一種身份就是商業(yè)智能,所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。我們?cè)跀?shù)據(jù)報(bào)表層處理數(shù)據(jù)的時(shí)候一般還是使用這些軟件的,掌握了這些軟件我們可以更好的做好數(shù)據(jù)分析工作。
數(shù)據(jù)分析的工具還是有很多的,尤其是在數(shù)據(jù)分析層以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)層,這兩種數(shù)據(jù)分析工作都是有很多的,比如Excel、SPSS、SAS、PPT、JMP分析、Xmind、Xcelsius軟件等等。這些軟件都是比較簡(jiǎn)單的,但是這個(gè)數(shù)據(jù)報(bào)表層的工具掌握起來(lái)是比較難的。所以需要大家多多學(xué)習(xí)并且掌握好這些工具。從而提高數(shù)據(jù)分析工作的效率。
我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)分析工具中的數(shù)據(jù)報(bào)表層工具,數(shù)據(jù)報(bào)表層工具有FineReport、Tableau以及FineBI。這些工具在數(shù)據(jù)分析中都是很實(shí)用的。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了,我們?cè)谙乱黄恼轮薪o大家介紹一下數(shù)據(jù)分析層以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)層中的數(shù)據(jù)分析工具,希望這篇文章可以幫助到大家,最后感謝大家的閱讀。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11