怎么看待數(shù)據(jù)可視化這個(gè)行業(yè)以及BI報(bào)表開發(fā)的前景？數(shù)據(jù)可視化并不是一項(xiàng)新技術(shù)，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也在不斷發(fā)展，特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的可視化分析越來越受到人們的重視。通過

怎么看待數(shù)據(jù)可視化這個(gè)行業(yè)以及BI報(bào)表開發(fā)的前景？

數(shù)據(jù)可視化并不是一項(xiàng)新技術(shù)，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也在不斷發(fā)展，特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的可視化分析越來越受到人們的重視。通過建立數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的集成，并基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)在價(jià)值方面的潛力，為企業(yè)經(jīng)營決策和戰(zhàn)略分析提供數(shù)據(jù)支持，因此數(shù)據(jù)可視化還有很大的發(fā)展空間展望未來。特別是基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以數(shù)據(jù)采集和處理為核心的交互式數(shù)據(jù)可視化將受到各行各業(yè)的歡迎。

數(shù)據(jù)報(bào)表是企業(yè)運(yùn)營中數(shù)據(jù)管理的重要手段。目前，許多企業(yè)通過Excel建立數(shù)據(jù)報(bào)表。然而，隨著數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)Bi等手段的發(fā)展，報(bào)表開發(fā)逐漸轉(zhuǎn)向平臺(tái)化，通過平臺(tái)配置可以快速生成數(shù)據(jù)報(bào)表，實(shí)現(xiàn)線上線下的實(shí)時(shí)交互。同時(shí)，通過建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，將數(shù)據(jù)可視化分析與數(shù)據(jù)報(bào)表相結(jié)合，使數(shù)據(jù)報(bào)表更加靈活多樣，更加貼近企業(yè)業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)報(bào)告不是新技術(shù)，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，它們正在迅速發(fā)展。它們通過整合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等手段不斷升級，在企業(yè)運(yùn)營、管理、決策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它們的發(fā)展前景比較廣闊。

國內(nèi)處理大數(shù)據(jù)哪個(gè)BI分析軟件做的不錯(cuò)？

在哪里處理大數(shù)據(jù)，我們需要到處尋找軟件。Excel是最常用的。

不要認(rèn)為excel對行數(shù)有限制并且運(yùn)行緩慢。那是因?yàn)槟銢]找到合適的地方。你需要在Excel中使用powerquery來處理大數(shù)據(jù)。在excel2010/2013中，您可以從Microsoft的官方網(wǎng)站下載該插件。在excel2016中，可以直接嵌入函數(shù)，使用起來更方便。

它可以滿足從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化、共享和交互全過程的數(shù)據(jù)需求，以及微軟自己與Excel的無縫對接。

不會(huì)Python只會(huì)Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個(gè)好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實(shí)上，即使你會(huì)編程，你也不會(huì)在實(shí)際工作中使用它。很少有人真正使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進(jìn)行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個(gè)跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進(jìn)行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫，建立數(shù)據(jù)倉庫，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因?yàn)橛胁煌母倪M(jìn)方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報(bào)表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉庫）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實(shí)是很好做的基礎(chǔ)，特別是對于金融公司來說。

大數(shù)據(jù)到底是什么？應(yīng)用場景和傳統(tǒng)bi有什么不同嗎？

Bi和大數(shù)據(jù)本質(zhì)不同。Bi是一套完整的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案，解決了企業(yè)經(jīng)營管理的問題，具有整體性。大數(shù)據(jù)研究的重點(diǎn)是解決某類問題的方法，如對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的用戶畫像，對網(wǎng)絡(luò)、傳感器等非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的分析。

問題的產(chǎn)生主要是由于兩者在不同企業(yè)的使用不同。

例如，商業(yè)智能（finebi，qlikview…）主要用于企業(yè)的業(yè)務(wù)分析，如財(cái)務(wù)、銷售、采購、生產(chǎn)等；也可以用于互聯(lián)網(wǎng)、銀行、保險(xiǎn)等行業(yè)用戶畫像的數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)控。在架構(gòu)上，每個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都可以匯總到數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行平臺(tái)展示；一些bi工具非常好用，可以結(jié)合Hadoop和spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行前端分析展示。

如何自學(xué)數(shù)據(jù)分析并找到工作？

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)的價(jià)值分析是主要渠道之一。數(shù)據(jù)分析的形式有很多種，這里有一個(gè)簡單的描述：

通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是生產(chǎn)條件下的一種常用方式，如excel是一種常用的數(shù)據(jù)分析工具。此外，許多Bi工具還可以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)。通過軟件工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要掌握一定的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，Bi工具還需要掌握數(shù)據(jù)庫的相關(guān)知識(shí)（主要是SQL語言）。這種分析方法速度快，適用于模型固定的數(shù)據(jù)分析場景。

另一種方法是通過編程語言完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，主要針對數(shù)據(jù)量大的情況。另外，當(dāng)數(shù)據(jù)分析任務(wù)不是很明確時(shí)，也就是說模型是相對動(dòng)態(tài)的。目前，通過機(jī)器學(xué)習(xí)完成數(shù)據(jù)分析是一種常見的解決方案，編程語言通常是python。Python語言有豐富的庫可供使用，包括numpy、Matplotlib、SciPy、panda等。這些庫在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

目前數(shù)據(jù)分析也會(huì)根據(jù)具體的應(yīng)用場景進(jìn)行組合數(shù)據(jù)分析。對于具有固定場景的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，將使用工具。畢竟這種方法比較方便，數(shù)據(jù)分析結(jié)果往往有豐富的表示方法。對于需要?jiǎng)討B(tài)分析的數(shù)據(jù)，采用了編程的方法，即所謂的組合方法，即在工具的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些動(dòng)態(tài)操作。