數(shù)據(jù)分析項目的實現(xiàn)效果？有兩種類型的數(shù)據(jù)分析項目。第一種是數(shù)據(jù)支撐，通過tablB站上的數(shù)據(jù)可視化視頻是怎么做的，用到了什么技術(shù)和工具？也許高科網(wǎng)運用云計算和大數(shù)據(jù)的運營效果，I 我不太清楚細節(jié)。商

數(shù)據(jù)分析項目的實現(xiàn)效果？

有兩種類型的數(shù)據(jù)分析項目。第一種是數(shù)據(jù)支撐，通過tabl

B站上的數(shù)據(jù)可視化視頻是怎么做的，用到了什么技術(shù)和工具？

也許高科網(wǎng)運用云計算和大數(shù)據(jù)的運營效果，I 我不太清楚細節(jié)。

商業(yè)智能分析的處理流程是？

商業(yè)智能分析的處理流程如下

首先，收集信息，進行篩選。

為了在網(wǎng)絡(luò)上展現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，所有的BI數(shù)據(jù)分析軟件都需要在分析之前存儲數(shù)據(jù)，而這個存儲需要數(shù)據(jù)倉庫、挖掘、報表呈現(xiàn)、在線分析。雖然數(shù)據(jù)很多，甚至可以說是泛濫，但是通過存儲和分析，可以篩選出有價值的信息，最終為企業(yè)運營決策提供有價值的信息。

第二，分析

篩選有用的信息后，自然要對信息進行整理和分析。專業(yè)人士指出，目前的BI數(shù)據(jù)分析軟件包含許多分析，如財務(wù)管理、供應(yīng)管理、績效指標、點擊流分析和客戶分析等。不同的分析可以鎖定不同的數(shù)據(jù)，然后進行提取、轉(zhuǎn)換和挖掘。

第三，輸出

無論是什么流程，最終目的都是輸出有用的報表，為企業(yè)決策提供依據(jù)和參考。據(jù)了解，BI分析軟件可以多種展示數(shù)據(jù)，同時可以突出企業(yè)發(fā)展中的一些問題，提供完善的商業(yè)智能解決方案。

如何將枯燥的大數(shù)據(jù)展現(xiàn)為可視化圖，便于分析！求推薦？

我是一個自稱在這個領(lǐng)域有一只腳的人，上帝派我來嚴謹?shù)鼗卮疬@個領(lǐng)域的問題(順便插科打諢)。

利益相關(guān)，首先我們是可視化和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個分支。我們對企業(yè)數(shù)據(jù)進行搓(采集整合)、泡(處理分析)、舔(展示檢驗)以展示有價值的信息，所以這種可視化更注重應(yīng)用性和實用性(下面會講到)。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可視化圖表/圖形實際上可以通過一個工具來完成。因為工具太多，根據(jù)使用場景，成熟的應(yīng)用暫時分為三個層次(歡迎各界朋友補充):

第一層:數(shù)據(jù)報表和信息圖在這里統(tǒng)稱為信息圖。信息圖是將數(shù)據(jù)、信息或知識可視化，必須有清晰準確的解釋或表達非常復(fù)雜大量的信息。

代表人物是新聞界的大衛(wèi)·麥坎德斯，他為《英國衛(wèi)報》、《連線》、《獨立報》和其他出版物撰稿。復(fù)雜抽象的信息往往以簡潔精致的圖像呈現(xiàn)，不同的數(shù)據(jù)組合起來表現(xiàn)關(guān)系。他在T:實際數(shù)據(jù)應(yīng)用類的可視化，如上所述，展示和分析一堆幾百甚至上百萬的數(shù)據(jù)。對于企業(yè)來說，由于這些數(shù)據(jù)是在自身生產(chǎn)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的，可以反映歷史情況，總結(jié)發(fā)展之道，對當前的問題或未來的下一步?jīng)Q策起到輔助作用。

Excel可以解決這類工具，報表工具可以解決，BI也可以解決。具體細化到什么樣的場景，這里不是重點?？梢栽谙旅嬖u論交流。

通常的制作流程是:導(dǎo)入數(shù)據(jù)(excel)/連接數(shù)據(jù)庫(本地/服務(wù)器)-選擇圖表(組合)-設(shè)置分析維度-美化展示。比如這么厚的帶有商業(yè)味道的視覺報告(FineReport做的)。

當然，這樣的可視化報告需要一些審美和熟練的操作。圖表中的每個塊都是一個圖表控件。將圖表控件拖到儀表板中，選擇數(shù)據(jù)欄，然后匹配并組合它們以排列版本。

具體操作會持續(xù)3天3夜。請附上demo的鏈接:數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)(用戶名:DEMO；密碼:演示)

第三層:數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)連接和關(guān)系轉(zhuǎn)移可以理解為從海量數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)系。

總體思路:對原始數(shù)據(jù)進行采集、提取、清洗、排序等預(yù)處理過程，形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進行標注、分類或預(yù)測，如果要從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價值且難以發(fā)現(xiàn)的信息，就需要進行數(shù)據(jù)建模。(細節(jié)可能有所不同)

比較適合寫高級的數(shù)據(jù)分析挖掘工具和開源圖表控件，比如R和D3。

用R做可視化，更容易做出漂亮的可視化圖表。我推薦《R Graphics Cookbook》這本書，里面有150多個食譜，足以應(yīng)付大部分類型的數(shù)據(jù)。

D3繪圖可以自定義，漂亮的繪圖和圖表的豐富程度大多由圖表控制。件，但要求水平高。

最后，再次引用大衛(wèi)·麥坎德斯的話酷的視覺化對于向公眾傳達想法是非常重要的，所以唐 不要盲目追求美，本末倒置。