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本文为朱卫军原创,未经授权,禁止转载!
前不久,?位准备?职阿?的学弟问我,他要做电商数据分析,电商有庞杂的标签、模型、数据和业务逻辑,菜?应该要具备什么样的分析能?啊?
我看了他的岗位职责,主要是负责经营决策支持、专题分析和数据看板搭建,对代码算法涉及很少,更适合?BI?具来构建业务-数据-洞察的闭环场景。
BI?具是?类专注于数据驱动业务的分析?具,了模型开发、可视化、报表设计、实时分析、汇报展?等功能,部分还涉及到数仓、ETL,通俗点说就是数据“变现”的?站式服务。
目前市场上可选择的BI很多,像Tableau、Power BI、FineBI、永洪BI、?易有数、Superset等都是较受欢迎的BI产品。
其中Tableau、Power BI是国外BI,也算家喻户晓了,FineBI等是国内的后起之秀,Superset是Airbnb的开源BI。
如何选?个合适的BI分析?具?考虑到市场普及度和学习性价?,我觉得Tableau、Power BI、FineBI这三款主流BI应??较值得花?思去学习,?作中?得更多。
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结合我之前使用的?得,我?特地花了?半天去评测了这三款BI,通过搭建?个完整的仪表板,来?较易?性、数据源?持、分析建模、可视化搭建、分享汇报、市场普及度等各
??指标。
1、认识和使?BI数据?具
?先简单介绍下出场的三位BI选手。
Tableau:
以可视化著称的BI领域??哥,看板非常精美。它诞?于斯坦福大学,后来被saleforce,听说现在在国内由阿?代理提供服务。
PowerBI:
微软的BI产品,数据处理和建模能??常强?,当然DAX函数也?常难学。基于Excel?态,PowerBI的打通性?较好,积累了?量?户。
FineBI:点击取工具!
能?全?,容易上?,可以在浏览器上进??助分析。?较了解国内?户使?习惯,更适合国内企业的数据应?环境,听说FineBI的国内市占率排第?。
现在FineBI更新到了6.0版本,有许多新的功能,?如DEF函数、多维智能分析、协同编辑、?缘分析等。总得来说,不管从分析能?、便捷程度、协同合作等都有了很?的进步,对个??助分析更加友好。
对很多初学者来说,以为BI就像Excel?样,功能就是做做表画画图。
其实不然,使?BI?具有?套完善的流程,?地是构建?套数据看板,就像产品开发?
样。
BI和Excel最?的不同在于,Excel是个?的数据处理表格,适?于?规模数据的加载、分析、展?;?BI是基于数据库的?站式数据-业务分析平台,偏向于业务信息挖掘。
我把BI开发过程分为认识数据、连接数据、处理数据、分析数据、可视化表达、看板,共6?步。
最终?的是实现对业务的?持、洞察、驱动,这是数据分析的核?,不然前?的?作都是花架?。
?如说我在FineBi上看到的?个例?,基于电商超市业务搭建的配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析全场景看板,可以及时发现经营数据变化,快速制定决策。
作者基于电商超市业务绘制了BI系统架构,然后针对其中每?个业务场景开发数据指标和报表。
我觉得这就是能为业务带来价值的BI分析,上?只是例之?,?家可以去FineBI?档看详细资料。
2、如何连接数据源
BI?具基本上都?持多维度的数据源,?如Excel、?本数据、数据库、?数据、云平台等。
Excel就是?家最常?的xlsx、xls?件,估计也是个?连接数据最多的数据源。
?本数据源包括CSV、TXT、JSON、XML等。
数据库包括MySQL、Oracle、SQLServer、Access、MongoDB等,既有关系型数据
库,也有?关系型数据库。
?数据主要是Spark、Hadoop、Presto等。
云平台?持像阿?云、华为云、腾讯云、AWS等各种云数据平台。
针对上述常规的数据源,Tableau、Power BI、FineBI都会?持。相?较Power BI,Tableau和FineBI?持的数据源更加丰富,?如JDBC驱动(阿?云Maxcomputer)、SAP BW、Esase等。
FineBI对国内云数据的?持更加到位,还?持?些Java API,可以灵活地进?数据连接。
三个BI产品连接数据源的?法都很简单,且操作数据库?法也类似。
Tableau
PowerBI
FineBI
以FineBI为例连接MySQL
具体的连接?法可以查看相应BI?档
https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-94.htmlhttps://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/connect-data/desktop-quickstart-connect-to-datahttps://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/zh-cn/get-started-tutorial-connect.htm
3、如何处理数据
数据导?完成后就需要对数据进?处理,虽然BI并不承担ETL功能,也很难进?复杂的数据处理,但是像筛选、过滤、分组、排序、合并、类型转换等基础功能还是要具备的。
数据处理是BI分析的重中之重,需要重视起来。因为建模分析、可视化表达都需要进?数据处理,很少有现成的数据让你?。
Tableau、Power BI、FineBI在基础的数据处理能?上表现都很好,主要差异体现在交互界?的易?性上。
Tableau有专门的Prep?具?对数据进?ETL,也可以在Desktop上进?简单的数据处理。
PowerBI则接近Excel的界?,通过Power Query进?数据调整转换,需要?定的学习成本。
FineBI数据处理是这三者中最容易上?的,通过完善的数据编辑功能,让分析师??能轻松处理清洗数据。
编辑数据可实现新增列,分组统计,过滤,排序, 上下合并,左右合并、?循环列、?列转换等功能,?且界??较简洁,??了然。
?如说实现分组功能,通过菜单的分组按钮可实现自定义分组。
PowerBI和Tableau很多基础的数据处理都需要DAX和LOD函数实现,但是FineBI提供的编辑数据功能能覆盖?部分需求,更容易??。
当然FineBI也提供了?量的函数?于复杂的数据处理,能满?各种分析需求。
我对?了下FineBI和Tableau函数,其实FineBI在函数的使?上反?更简洁,?且FineBI最新增加的DEF函数也可以处理更加复杂的分析。
DEF函数的语法是:
def(指标, [维度1,维度2,...], [过滤条件1, 过滤条件2,...])
它以函数中维度作为分组、函数中过滤条件进?过滤,实现对指标的计算,在组件的计算中使?。
?如说针对以下表,设计相应的计算。
该表是分城市不同?型的情况。
例?:计算不同?型A城市的总额,不区分?份。
使?FineBI,新建计算字段,DEF公式可以输?:
DEF(SUM_AGG(${销量}*${单价}),[${?型},${城市}],[${城市}="A"])
只需??代码便可以计算出A城市分?型额,?常简单。
因为DEF是定义静态指标,所以只规定计算了城市、?型维度的额,不?持去钻取计算分?汇总。
这样的计算在Tableau需要?到if判断函数和FIXED表达式:
if [城市]='A' then { FIXED [城市],[?型]:sum([单价]*[销量])} end
这?点上FineBI和Tableau代码复杂度差不多,但DEF似乎更加简洁,它把判断语句也集成到DEF中。
例?:计算A城市的额,可动态汇总?型、?份等。
这?和例?的区别在于,例?不光只汇总城市、?型字段,?且根据视图情况,动态汇总其他类别字段。
在FineBI中需要?DEFADD函数,可以定义动态指标,输?:
DEF_ADD(SUM_AGG(${销量}*${单价}),[${城市}],[${城市}="A"])
对于动态指标,在FineBI中能?持钻取计算,选择区域维度中的+-即可实现钻取聚合。
这?点是?常强?的,我们可以通过?定义维度+动态维度的结合,能实现任何逻辑的聚合。
Tableau实现该功能则通过if判断和INCLUDE表达式:
if [城市]='A' then { INCLUDE [城市]:sum([单价]*[销量])} end
除此之外,FineBI中还有个动态函数DEF_SUB,即排除某特定维度的动态聚合。
这个在Tableau对应的表达式是EXCLUDE,使??法和上?例?致。
综上对于复杂函数计算,FineBI和Tableau都有相应的解决?,且使?复杂度相差??,FineBI把判断语句集成到DEF中则更为简洁易懂。
4、如何分析数据
当数据按照需求处理完成后,就需要进?数据分析来提取关键信息。
BI中的分析能?主要指统计计算、OLAP、趋势判断、预测建模、对外接?等。
统计计算很好理解,就是数据的聚合、同环?、排序、累计等等。
BI?具都会提供基础的统计计算快捷?式,覆盖常?的需求。
Tableau
FineBI
OLAP是联机处理分析,主要包括钻取、分组、透视、联动、切?、切块等分析操作,是BI的主要功能。
Tableau可以连接到OLAP多维数据集,以便在最深层次上探索数据。向下钻取、数据过滤和?动?成时间序列功能可作为深?了解这些多维数据集以及访问数据洞察所需的?具。
PowerBI 通过SQL服务器连接到OLAP数据集,它提供了要在报告中显?的数据度量列表。在创建报告时,所选维度和可视化选项?起显?。
FineBI也 提供了多种OLAP 功能:数据钻取、跳转、联动、使?过滤组件、Tab组件、?本组件、图?组件、Web组件、参数。
从计算能?来看,Tableau更胜?筹,但PowerBI、FineBI也没什么?的短板,听说FineBI的Spider 引擎很快,OLAP组件也更加多元。
预测建模是针对历史数据的模型分析,?如回归、分类、聚类等,这是BI的??亮点。
基本上Tableau、PowerBI、FineBI中都有主流的预测函数,?如Tableau中的MODEL_QUANTILE、MODEL_PERCENTILE。
另外还?持连接Python、R进?建模分析,FineBI、PowerBI?较容易实现,Tableau需要安装插件?烦?些。
除了预测建模,FineBI具备优势的?点在于集成了很多商业模型,可以?数据分析中,?如RFM、AARRR等。
如下是在FineBI中搭建RFM模型:
综上,Tableau、PowerBI、FineBI在分析能?上不相伯仲,可能Tableau、PowerBI对复杂模型?持和软件性能上稍领先,但是FineBI集成了很多拿来即?的模型,?且对现实?作更具指导意义。
5、可视化和看板
可视化表达就是将数据变成能说话的图表,让观众??了然,知道你?数据表达了什么观点。
BI看板的步骤是先单个图表,然后拼接成看板。
可视化遵循的逻辑层次是:?作表——看板。最基础的单元是?作表,?作表不同于excel的work sheet,?是相当于excel上的?个图,或BI上的?个视觉对象,是最?的可视化单元(?字、图?除外)。
第?级是看板,看板是多个?作表在同?画布上的。看板包括图表、表格、组件、?字等,通过钻取/联动/筛选的操作对数据进行主题级别的分析。
前?我们也说过,Tableau可视化能?最强,图表也更美观。其图表配?、结构、渲染?常适合商业分析,??也能做出??上的看板。
PowerBI?较微软?,说不上好看,但中规中矩,现在也在慢慢变好。
要说国内?屏,不要错过FineBI,你?过所有的看板、?屏、报告,FineBI都能搞定。
?且FineBI也能轻松搞定分析报告:
从3个BI的可视化组件来看,基本都能完成?多数可视化图表。
Tableau
PowerBI
FineBI
从图表丰富度看,Tableau相对最多,FineBI次之,PowerBI原?图表差?些,但有插件补充。
FineBI和Tableau的图表搭建都相对简易,都是基于图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,以“形状“和对应的“颜?“,“??“,“提?“,“标签“等属性进?图表类型替代。
以FineBI为例 ,?户可在 图形属性、图形组件样式 中设置图表的颜?、标签、图例、?格线、背景等属性。
图表组件存在多个指标字段时,每个指标字段的图形属性是可以单独设置的。
?结
对?Tableau、PowerBI、FineBI三款主流BI?具,有以下?点:
Tableau更加适合对可视化要求较?的专业数据分析师,因为其更灵活,适合做数据探索。但是价格较贵,操作更符合国外?户习惯,?些布调整不够友好。
PowerBI功能上?还是很强?的。可以连接的数据源?较丰富,数据分析建模能?也很强?。不过界??较传统,?起来不熟悉的?稍微有点费劲,学习成本会?较?。
FineBI?常适合企业搭建业务报告和看板,轻松和分享管理,?且性能速度、建模能?、可视化能?、服务能?都相对较强。
个?可以免费使?FineBI,有?量的中??档可供查阅,如果能沉下?来去学习,对于熟悉数据分析?法论会有很?帮助。
我现在?的最多的是FineBI和Tableau,公司和个?????的看板、报告都是基于FineBI进?搭建,基于其成熟的组件进?BI开发,省了很多事。Tableau则会?来做?些可视化设计的?作。FineBI:点击取工具!
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