商业数据可视化分析基础知识
目錄
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析目的和意義
經(jīng)典案例
案例一：沃爾瑪?shù)钠【?#43;尿布? ? ?
案例二：總統(tǒng)選舉投票可視化圖表
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的流程和步驟
明確分析目的
數(shù)據(jù)獲取
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)加工建模
數(shù)據(jù)可視化
發(fā)布報(bào)告
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的優(yōu)點(diǎn)
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析常用工具
EXCEL
EXCEL特點(diǎn)
PowerBi
下載網(wǎng)址
Power BI 特點(diǎn)
Tableau
下載網(wǎng)址
SQL
數(shù)據(jù)分析原理
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的現(xiàn)狀和需求
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析目的和意義
針對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，就要使用最簡(jiǎn)單，最讓人容易理解的形式表現(xiàn)分析的結(jié)果。所以可以通過數(shù)據(jù)可視化、圖形化手段，來清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。
但是需要注意的是這并不意味著數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而使用看上去絢麗多彩但顯得極端復(fù)雜的可視化圖形。
為了有效地傳達(dá)思想概念，可視化圖形相關(guān)的美學(xué)與功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)丁稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行深入洞察和表現(xiàn)。
近幾年來，隨著信息產(chǎn)業(yè)以及信息技術(shù)的快速發(fā)展，人類生產(chǎn)的數(shù)據(jù)總量呈幾何級(jí)數(shù)與日俱增。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代和5G時(shí)代的環(huán)境下，不僅每日的數(shù)據(jù)量產(chǎn)生了爆發(fā)性的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)處理技術(shù)也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，這就讓我們可以擁有發(fā)現(xiàn)及挖掘隱藏在海量數(shù)據(jù)背后信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)及智慧的能力。（將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資源）
數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)單來說就是對(duì)某一數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析。而專業(yè)來說就是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)所收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息，從而形成結(jié)論并對(duì)數(shù)據(jù)加以更為詳細(xì)的研究和概括總結(jié)。
案例一：
美團(tuán)當(dāng)前每日的訂單量是約3000萬單，擁有的騎手約為400萬，商家多達(dá)620萬家，覆蓋了2800個(gè)市縣，所以在每天的業(yè)務(wù)處理中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。
案例二：
數(shù)據(jù)分析的目的其實(shí)就是對(duì)人批雜亂無章的數(shù)據(jù)中進(jìn)行信息的集中、萃取和提煉出來，以便找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。
在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。而且數(shù)據(jù)分析是有組織、有目的地進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析，使之成為有用信息的過程。
摩爾定律是由英特爾（Intel）創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。其內(nèi)容為：當(dāng)價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個(gè)月便會(huì)增加一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18-24個(gè)月翻一倍以上。這一定律揭示了信息技術(shù)進(jìn)步的速度。 盡管這種趨勢(shì)已經(jīng)持續(xù)了超過半個(gè)世紀(jì)，摩爾定律仍應(yīng)該被認(rèn)為是觀測(cè)或推測(cè)，而不是一個(gè)物理或自然法。預(yù)計(jì)定律將持續(xù)到至少2015年或2020年。然而，2010年國(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展路線圖的更新增長(zhǎng)已經(jīng)放緩在2013年年底，之后的時(shí)間里晶體管數(shù)量密度預(yù)計(jì)只會(huì)每三年翻一番。
經(jīng)典案例
案例一：沃爾瑪?shù)钠【?#43;尿布? ? ?
案例揭示
- 通過對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出了數(shù)據(jù)隱性但實(shí)際存在的內(nèi)在規(guī)律。
- 通過對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將看似不相關(guān)的商品數(shù)據(jù)放在起，找出內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行有效策略制定,采用交叉營(yíng)銷的方式從而達(dá)到促進(jìn)銷量。?數(shù)據(jù)分析與挖掘
?“啤酒與尿布”的故事發(fā)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。 在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買尿布。 父親在購(gòu)買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。 如果這個(gè)年輕的父親在賣場(chǎng)只能買到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購(gòu)物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。
當(dāng)然"啤酒與尿布"的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國(guó)學(xué)者Agrawal提出通過分析購(gòu)物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購(gòu)買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法–Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了"啤酒與尿布"的故事。
案例二：總統(tǒng)選舉投票可視化圖表
案例揭示
通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的有效分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后存在的事實(shí)真相與規(guī)律，然后利用可視化試圖手段，顯示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，從而達(dá)到方便觀察和分析效果，可為后期的發(fā)展指引準(zhǔn)確的方向。? 數(shù)據(jù)分析與可視化
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的流程和步驟
明確分析目的
明確分析目的是最關(guān)鍵的步驟。分析數(shù)據(jù)要發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的不易發(fā)覺的真相，為后期的決策起到預(yù)測(cè)與協(xié)助決策的作用。
數(shù)據(jù)分析之后的一切工作都是圍繞著這個(gè)目的來展開的，只有明確我們的分析目的，明確我們要解決什么問題，我們才能有針對(duì)性的去收集數(shù)據(jù)，解決問題。
數(shù)據(jù)獲取
獲取數(shù)據(jù)的途徑：內(nèi)部數(shù)據(jù)獲取和外部數(shù)據(jù)獲取。
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。數(shù)據(jù)清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值等。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯(cuò)誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，稱為“臟數(shù)據(jù)”。
與數(shù)據(jù)源直接對(duì)接，是數(shù)據(jù)分析過程中最為繁瑣和最耗時(shí)的一步，它幾乎占用了數(shù)據(jù)分析的60%~80%的時(shí)間，做好數(shù)據(jù)清洗工作，形成好的數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)分析的重要前提。數(shù)據(jù)清洗整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程中最繁瑣和耗時(shí)的工作。
清洗路徑：
- 去除/補(bǔ)全有效缺失的數(shù)據(jù)
- 去除/修改格式和內(nèi)容錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)
- 去除/修改邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)
- 去除不需要的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)加工建模
數(shù)據(jù)建模指的是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界各類數(shù)據(jù)的抽象組織。確定數(shù)據(jù)庫(kù)需管轄的范圍、數(shù)據(jù)的組織形式等直至轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)。將經(jīng)過系統(tǒng)分析后抽象出來的概念模型轉(zhuǎn)化為物理模型。
數(shù)據(jù)建模可以評(píng)估和度量組織如何管理進(jìn)出數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流。由于它負(fù)責(zé)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建所需的空間，因此數(shù)據(jù)建模是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中最重要的部分之一。數(shù)據(jù)建模為數(shù)據(jù)構(gòu)建空間．并考慮與數(shù)據(jù)所在環(huán)境相關(guān)的因素。簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)建模是對(duì)組織內(nèi)數(shù)據(jù)的管理。
數(shù)據(jù)建模還決定了數(shù)據(jù)應(yīng)該如何處理，數(shù)據(jù)元之間如何連接，以及如何生成數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)將講述什么故事。
考慮到數(shù)據(jù)建模對(duì)組織的影響，需要在數(shù)據(jù)收集過程的早期做出關(guān)于數(shù)據(jù)建模的決策。由組織決定每個(gè)數(shù)據(jù)集將講述什么故事，為了讓數(shù)據(jù)講述完美的故事，需要對(duì)其進(jìn)行建模以達(dá)到完美。
數(shù)據(jù)加工建模是數(shù)據(jù)分析過程中最具有技術(shù)含量的核心工作。建模加工分析是最能考察一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的分析能力的步驟，對(duì)待同一份數(shù)據(jù)，不同的分析師會(huì)有著不同的見解，得出的結(jié)果也不盡相同，這不僅需要我們積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)提高對(duì)數(shù)字的敏感度，同時(shí)也需要我們提高對(duì)工具的熟練度
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是一種關(guān)于數(shù)據(jù)視覺的表現(xiàn)形式技術(shù)。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為：一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。
狹義上的數(shù)據(jù)可視化指的是將數(shù)據(jù)用統(tǒng)計(jì)圖表方式呈現(xiàn)，用于傳遞信息。廣義上的數(shù)據(jù)可視化是信息可視化其中一類，因?yàn)樾畔⑹前?#xff1a;數(shù)字和非數(shù)字的。從原詞的解釋來講：數(shù)據(jù)可視化重點(diǎn)突出的是”可視化”。整體而言，可視化就是數(shù)據(jù)、信息以及科學(xué)等等多個(gè)領(lǐng)域圖示化技術(shù)的統(tǒng)稱。
數(shù)據(jù)可視化的目的就是直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)，例如讓花費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至更久才能歸納的數(shù)據(jù)量，轉(zhuǎn)化成一眼就能讀懂的指標(biāo)：通過加減乘除、各類公式權(quán)衡計(jì)算得到的兩組數(shù)據(jù)差異，在圖中通過顏色區(qū)分、長(zhǎng)短大小的不同表現(xiàn)即能直觀的形成對(duì)比；數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)溝通復(fù)雜信息的強(qiáng)大武器。通過可視化，我們的大腦能更好地抓取和保存有效信息，增加對(duì)信息的印象。但如果數(shù)據(jù)可視化做的較弱，反而會(huì)帶來負(fù)面效果；錯(cuò)誤的表達(dá)往往會(huì)損害數(shù)據(jù)的傳播，曲解和誤導(dǎo)用戶。
所以更需要我們多維的展現(xiàn)數(shù)據(jù)，而不僅僅是單一層面的數(shù)據(jù)展現(xiàn)。
數(shù)據(jù)可視化幫助我們更加直觀、清楚的理解數(shù)據(jù)內(nèi)在的含義，分析出其存在的規(guī)律，但我們需要遵循一條原則是：可視化的目的是讓我們能更加容易的理解數(shù)據(jù)，因此，并不是越復(fù)雜的圖形就越好。
- 研究對(duì)象及其特點(diǎn)：包括空間、非空間等各種類型的大數(shù)據(jù)。
- 研究目的：將無意義的數(shù)據(jù)以含義豐富的形式表現(xiàn)出來，便于人們理解或提供啟發(fā)、挖掘規(guī)律的可能。
- 主要技術(shù)及表達(dá)方式：計(jì)算機(jī)圖形、圖像
- 交互類型：人機(jī)交互
發(fā)布報(bào)告
在實(shí)際項(xiàng)目中，最終需要對(duì)數(shù)據(jù)的分析與生成的可視化圖形撰寫書面報(bào)告。報(bào)告的大致格式可以為：報(bào)告標(biāo)題、文檔目錄、分析背景、項(xiàng)目說明、分析思路、結(jié)論建議、分析主體和附錄。
進(jìn)行匯報(bào)時(shí)，為了讓報(bào)告更吸引人，絕大多數(shù)可視化故事會(huì)以某類問題作為開場(chǎng)，引導(dǎo)匯報(bào)對(duì)象進(jìn)入某個(gè)主題或者場(chǎng)景中，在該主題或場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的意義最為豐富。這種引導(dǎo)方式可以是顯式的，也可以是隱式的，但是他的場(chǎng)景必須清晰明確。作為開場(chǎng)白的問題包含來該故事的前提和引言。
數(shù)據(jù)分析報(bào)告主要有三個(gè)方面的作用，即展示分析結(jié)果、驗(yàn)證分析質(zhì)量，以及為決策者提供參考依據(jù)。
數(shù)據(jù)分析報(bào)告的原則:
- 規(guī)范性:數(shù)據(jù)分析報(bào)告中所使用的名詞術(shù)語一定要規(guī)范，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一， 前后一致。要與業(yè)內(nèi)公認(rèn)的術(shù)語一致。
- 重要性：數(shù)據(jù)分析報(bào)告一定要體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)，在各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析中，應(yīng)該重點(diǎn)選取關(guān)鍵指標(biāo)，科學(xué)專業(yè)進(jìn)行分析，此外，針對(duì)同類問題， 其分析結(jié)果也應(yīng)當(dāng)按照問題重要性的高低來分級(jí)闡述。
- 謹(jǐn)慎性：數(shù)據(jù)分析報(bào)告的編制過程一定要謹(jǐn)慎，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)必須真實(shí)、完整，分析過程必須科學(xué)、合理，分析結(jié)果要可靠，內(nèi)容要實(shí)事求是。
- 創(chuàng)新性：當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的發(fā)展可謂日新月異，許多科學(xué)家也都提出各種新的研究模型或者分析方法。數(shù)據(jù)分析報(bào)告需要適時(shí)地引入這些內(nèi)容，一 方面可以用實(shí)際結(jié)果來驗(yàn)證或改進(jìn)它們，另一方面也可以讓更多的人了解到全新的科研成果，使其發(fā)揚(yáng)光大。
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的優(yōu)點(diǎn)
可以更加直觀的參考數(shù)據(jù)
對(duì)于用戶來說并不關(guān)心數(shù)據(jù)的采集以及計(jì)算方式等,直接給出用戶想要的數(shù)據(jù)并且以最簡(jiǎn)單的視圖呈現(xiàn)出來才是最實(shí)用的。
可以幫助用戶使用數(shù)據(jù)
—直以來數(shù)據(jù)都是存在的，也同時(shí)被人們使用，比如很多企業(yè)都會(huì)收集數(shù)據(jù)以表格的形式來呈現(xiàn)，而靜態(tài)繁項(xiàng)的數(shù)據(jù)往往讓用戶的使用體驗(yàn)降低，很多人看到密密麻麻的數(shù)據(jù)就開始頭痛，而數(shù)據(jù)可視化是動(dòng)態(tài)的，直接提供用戶需要的數(shù)據(jù)，而不是囫圇吞棗般都呈現(xiàn)出來。
可以更好的尋找關(guān)系
比如使用同樣的數(shù)據(jù)可以找出某個(gè)數(shù)據(jù)y與全部的數(shù)據(jù)變化以及局部的數(shù)據(jù)變化，而當(dāng)這些數(shù)據(jù)以最簡(jiǎn)單的方式呈現(xiàn)出來之后，我們還可以看到全部和局部的關(guān)系，而這也是使用數(shù)據(jù)可視化工具的好處之一。
總之：數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要的作用。
一方面，人腦對(duì)視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結(jié)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以確保對(duì)關(guān)系的理解要比那些混亂的報(bào)告或電了表格更快。所以說，數(shù)據(jù)可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者能夠更快地理解和處理他們的信息。
另一方面，可以用建設(shè)性方式討論結(jié)果。一般來說，當(dāng)我們向高級(jí)管理人員提交許多業(yè)務(wù)報(bào)告的時(shí)候，都是規(guī)范化的文檔，這些文檔經(jīng)常被靜態(tài)表格和各種圖表類型所夸大。也正是因?yàn)樗谱鞯奶^于詳細(xì)了，以致于那些高管人員也沒辦法記住這些內(nèi)容，因此對(duì)于他們來說是不需要看到太詳細(xì)的信息。而使用可視化的工具報(bào)告就可以使我們能夠用一些簡(jiǎn)短的圖形就能體現(xiàn)那些復(fù)雜信息，甚至單個(gè)圖形也能做到。決策者可以通過交互元素，輕松地解釋各種不同的數(shù)據(jù)源。豐富并有意義的圖形有助于讓忙碌的主管和業(yè)務(wù)伙伴了解問題和對(duì)未來計(jì)劃進(jìn)行決策。
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析常用工具
EXCEL
Microsoft Excel 是Microsoft 為使用Windows 和Apple Macintosh 操作系統(tǒng)的電腦編寫的一款電子表格軟件。直觀的界面、出色的計(jì)算功能和圖表工具，再加上成功的市場(chǎng)營(yíng)銷，使Excel 成為最流行的個(gè)人計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件。
Excel 還是處理數(shù)據(jù)的經(jīng)典工具，即便是在各種高級(jí)數(shù)據(jù)分析軟件大行其道的今天，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析項(xiàng)目仍然能用 Excel 解決，而且學(xué)起來也比較容易。大多數(shù)人都在用的功能有：表格格式和SUM/AVERAGE/VLOOKUP 等常用函數(shù)，進(jìn)階的功能有：VBA語言、數(shù)組公式、應(yīng)用技巧與高級(jí)函數(shù)等。
EXCEL特點(diǎn)
√ 使用熟悉
√ 基本能滿足個(gè)人或者中小企業(yè)的日常工作要用
× 處理幾十兆或者百萬行數(shù)據(jù)時(shí)，容易出現(xiàn)崩潰或者卡頓
x 數(shù)據(jù)圖形相對(duì)簡(jiǎn)單，修改相對(duì)而言較復(fù)雜
PowerBi
Power BI 是微軟最新的商業(yè)智能（BI）概念，它包含了一系列的組件和工具。
Power BI 就是一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具，它能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的所有流程，包括對(duì)數(shù)據(jù)的獲取、清洗、建模和可視化展示，從而來幫助個(gè)人或企業(yè)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，做出正確的決策。
下載網(wǎng)址
下載 | Microsoft Power BI
Power BI 特點(diǎn)
√ 數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)
√ 軟件更新迭代快，幾乎每月都有更新
√ 軟件免費(fèi)
√ 可實(shí)現(xiàn)交互式多角度分析數(shù)據(jù)
√ 進(jìn)行分享，在手機(jī)或平板等移動(dòng)端方便閱讀
Tableau
Tableau Software 致力于幫助人們查看并理解數(shù)據(jù)。Tableau 幫助任何人快速分析、可視化并分享信息。超過42,000 家客戶通過使用Tableau 在辦公室或隨時(shí)隨地快速獲得結(jié)果。數(shù)以萬計(jì)的用戶使用Tableau Public 在博客與網(wǎng)站中分享數(shù)據(jù)。
Tableau 是桌面系統(tǒng)中比較簡(jiǎn)單的商業(yè)智能工具軟件，Tableau 沒有強(qiáng)迫用戶編寫自定義代碼，新的控制臺(tái)也可完全自定義配置。在控制臺(tái)上，不僅能夠監(jiān)測(cè)信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau 控制臺(tái)靈活，具有高度的動(dòng)態(tài)性。
Tableau 將數(shù)據(jù)運(yùn)算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。程序比較容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表。這一軟件的理念是,界面上的數(shù)據(jù)越容易操控,公司對(duì)自己在所在業(yè)務(wù)領(lǐng)域里的所作所為到底是正確還是錯(cuò)誤，就能了解得越透徹。
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商業(yè)智能和分析軟件 (tableau.com)
SQL
結(jié)構(gòu)化查詢語言是高級(jí)的非過程化編程語言，允許用戶在高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上工作。它不要求用戶指定對(duì)數(shù)據(jù)的存放方法，也不需要用廣了解具體的數(shù)據(jù)存放方式，所以具有完全不同底層結(jié)構(gòu)的不同數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。可以使用相同的結(jié)構(gòu)化查詢語言作為數(shù)據(jù)輸入與管理的接口。結(jié)構(gòu)化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強(qiáng)大的功能。
數(shù)據(jù)分析原理
我們要做好商業(yè)數(shù)據(jù)的可視化分析工作，就需要做好對(duì)數(shù)據(jù)的分析建模工作，而做好數(shù)據(jù)分析建模的前提就是要真正懂得數(shù)據(jù)分析的原理。
第一步：對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)表進(jìn)行分類。根據(jù)數(shù)據(jù)表的信息，整理出維度表。我們對(duì)行數(shù)據(jù)分析都是結(jié)合不同的維度來進(jìn)行分析的。
第二步：建立度量值。整理出維度表后，要建立度量值（就是數(shù)據(jù)分析時(shí)經(jīng)常說到的指標(biāo)，如銷售量、銷售額、顧客數(shù)量等)
第三步：進(jìn)行比較。
- 不同維度的同一度量值的比較(現(xiàn)實(shí)中95%屬于這一類)。如不同門店某一產(chǎn)品的銷售量的比較。
- 同一維度的兩個(gè)不同度量值的比較(該比較類型比較少見)。如分析顧客數(shù)量與門店數(shù)量的關(guān)系。
第四步：發(fā)現(xiàn)解決問題。
總結(jié)：數(shù)據(jù)分析的原理就是從獲取的數(shù)據(jù)中分清楚類別和度量值，然后進(jìn)行組合比較，最后發(fā)現(xiàn)并回答問題。
商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析的現(xiàn)狀和需求
現(xiàn)狀是：財(cái)務(wù)、人力資源管理、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷，生產(chǎn)制造相關(guān)人員都會(huì)和數(shù)據(jù)打交道，所以數(shù)據(jù)分析處理應(yīng)當(dāng)是現(xiàn)代職業(yè)人員應(yīng)當(dāng)具備的一項(xiàng)技能。
這是一個(gè)用數(shù)據(jù)說話的時(shí)代，也是一個(gè)依靠數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)代。目前世界500強(qiáng)企業(yè)中，幾乎所有的公司都建立了數(shù)據(jù)分析部門。IBM、微軟、Google、阿里巴巴等知名公司都積極投資數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，建立數(shù)據(jù)部門，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。各國(guó)政府和越來越多的企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)和信息已經(jīng)成為企業(yè)的智力資產(chǎn)和資源，數(shù)據(jù)的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術(shù)手段。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的商业数据可视化分析基础知识的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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