新浪微博业务及財务业绩可视化分析

[案例实战]餐饮企业分店財务数据分析系统解决方式:业务需求 一.建设目的 某餐饮集团须要将每一个分店的財务状况进行分析,眼下使用的是excel来存储查看各区域的收入情况,每一个区域各年月的收入情况汇总数据都是通过多sheet的方式展示,因为此餐饮集团是一个比較大型的餐饮集团,非常多区域都有分店.所以,单是针对收入情况,就须要做非常多个excel来进行收入情况汇总存储.这样导致查询历史数据非常麻烦.不利于数据的存档规整.制作成本太高,浪费有效人力资源等非常多弊端.因此採用数据分析系统来解决这些弊端

集团公司(嵌入ETL工具)財务报表系统解决方式 一.项目背景: 某集团公司是一家拥有100多家子公司的大型集团公司,旗下子公司涉及各行各业,包含:金矿.铜矿.房产.化纤等.因为子公司在业务上的差异.子公司的財务报表也存在非常多不同之处.因此,各个子公司须要依据自己的情况,制作符合自己个性化需求的报表模版,然后再部署到集团server进行统一管理. 集团使用的是SAP,全部子公司正是因这个系统而产生大量数据且这些数据保存在一起.此外,各子公司也有一些自己的系统.所以各自也会产生一些数据. 出于数据

独立的数据毫无意义,能进行比较和分析的数据才是有价值的数据.在FineReport报表工具中,数据的录入和展示操作只是开始,之后的数据分析才是重头戏.那么在FineReport中经过怎样的配置才能进行数据分析?又怎么进行数据分析呢? 使用FineReport进行数据可视化分析非常简单,经过简单的配置,使用者只需在B/S端简单拖拽目标数据及相关维度,即可得到从不同维度分析的结果,提升数据可视化程度,帮助决策层做出准确的决策.同时降低了系统开发的定制化程度,极大地降低了系统开发者的维护成本. B/S

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

壹.贰.叁.肆.伍.陆.柒.捌.玖.拾.佰.仟.万.亿.元(圆).角.分.零.整.这是大家常常要填写的大写数字,问什么要用大写数字呢?想必非常多人都不是非常清楚! 先看看下面两个有关大写数字的表格: 1.数码与大.小写数字的对比表: 数码 小写数字 大写数字 0 ○ 零 1 一 壹 2 二 贰 3 三 叁/參 4 四 肆 5 五 伍 6 六 陆 7 七 柒 8 八 捌 9 九 玖 2.进位数码与大.小写数字的对比表 数码 小写数字 大写数字 10 十 拾 20 二十 廿 30 三十 卅 100

该文转自[IT168 技术] 近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取.归纳并简单的展现.传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息.新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集.筛选.分析.归纳.展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新.因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数

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.

Visual Analytics 可视化分析 Readings in Information Visualization : Using Vision to Think, Stuart Card, Jock Mackinlay, & Ben Shneiderman, Morgan Kaufmann, 1999. Information Visualization : Perception for Design, Colin Ware, Morgan Kaufmann, 2000. Giusepp

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.