很多在做实际项目的朋友需要考虑tableau server相关的问题,因此计划出一套相关的视频,同时也提供在线培训与咨询,欢迎大家留言交留。同时也欢迎大家加入荷露叮咚tableau QQ交流群 450924412。 时间: 2024-09-30 11:45:37
在大数据时代,一切数据都可以通过软件智能分析出对企业有效的分析报告.BI就是商业智能的意思,他是一整套完整的解决方案,用于企业,将企业中已有数据做有效整合,快速准确的提供分析报表提供决策依据,帮助企业做出明智的战略规划. 系统主要由三层构成: 1.数据抽取层即传统的ETL2.数据分析层,即传统的数据仓库3.数据展示层,即传统的OLAP. BI大数据系统是一种提供给使用者对数据进行分析的工具,它具有强大的数据处理和分析能力.随着大数据时代的来临,对于大量数据的快速分析能力的需求成为BI系统的需求之
相对传统分析方法,通过敏捷BI和Hadoop的互补,艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升:线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周,软件交付从半年缩短至一个月. 当前,一提到大数据人们就会想Hadoop,它似乎成为大数据的"代言人".不可否认,Hadoop在集群扩展性和成本上都有巨大的优势,但是,Hadoop并不适合做实时分析系统. 因此,很多企业都会利用Hadoop实现数据存储,再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析.这里,我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例,解读一下敏捷B
能源管理系统是以帮助工业生产企业在扩大生产的同时,合理计划和利用能源,降低单位产品能源消耗,提高经济效益为目的信息化管理系统.通过能源计划,能源监控,能源统计,能源消费分析,重点能耗设备管理,能源计量设备管理等多种手段,是企业管理者对企业的能源成本比重发展趋势有准确的掌握,并将企业的能源消费计划任务分解到各个单位,是节能工作责任明确,促进企业健康稳定发展.针对我国工业生产线中的在线计量.功效检测技术和节能控制技术严重缺乏等问题.研究开发工业生产线关键点在线电能计量.加工功效有效性分析技术,工业生
无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要.本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具. <img class="size-full wp-image-407608 aligncenter" src="http://image.woshipm.com/wp-files/2016/09/dashuju-1.png" alt="dashuju-1" width="
跟风舞烟学大数据可视化-Echarts从入门到上手实战 课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/180 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程讲师:风舞烟 课时数:三个模块,共70课时 一.课程特色: 1.最全的Echarts课程讲解 70学时课时量,360度全方位,无死角的课程设计,让你通透Echarts可视化技术 2.最适合小白学员学习的课程,没有之一 只要你了解一点基本的Html,CSS,Ja
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.
数字化时代,催生了不少社交媒体和搜索引擎公司.无论是国内还是国外乃至全球,社交媒体的势力愈加强大,与此也产生了大量的数据,成为大数据中的一部分.企业发展到一定地步,免不了大大小小的决策,这驱使着越来越多的企业选择商业智能产品——大数据可视化分析平台来合理利用它们积累的数据基础. 如今,从Facebook到Instagram,许多社交媒体渠道现在正在淹没在大量数据中.每天,超过400万小时的视频内容上传到YouTube,而每天有43亿条消息在Facebook网上发布. 随着可用于分析的数据量继续呈
前言 大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展,大数据时代的来临,越来越多的公司开始意识到数据资源的管理和运用,大数据可视化大屏展示被更多的企业青睐,身为UI设计师的我们,也要紧跟时代的步伐学习这方面的设计. 今天要跟大家分享我一年多设计大数据可视化大屏的经验和观点,下面从UI设计.交互设计.动效设计三个方面来分享. UI设计 设计大屏一样要谨记要以展示数据为核心,在任何炫酷屌炸天表现都要建立在不影响数据的有效展示上! 下图是天猫可视化大屏设计,图中屌炸天的3D地球围绕粒
大数据可视化交互设计中,有四种比较典型的交互模式,解决数据的复杂性问题.分别是动态改变视图.多视图关联.视图内容约减.焦点+上下文. 动态改变视图 动态改变视图:导航 动态改变视图:多属性排序 多视图关联 多视图是指将显示区域划分为多个视图或图层,是降低数据复杂性的一种方式.它包括采用同一编码方式编码多个数据子集的小多组图,以及采用不同的编码方式编码同一数据集的多样式图(多视图). 并列放置:便于对比,但需要更大的显示空间 图层叠加:图层数量有较大的限制 概览图和细节图采用相同的编码方式,解决数