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数据分析与可视化-01: 自助式BI的崛起 一、大数据与商业智能BI的区别 1. 什么是大数据? 与数据相关的抽取、存储、分析、报表、挖掘等等,都是大数据。 2. 大数据的本质 利用数据挖掘和创造价值。 3. 大数据是“技术手段”,商业智能BI是“组织目标” 二、什么是自助式BI(Self-Service BI) 1. 传统式BI IT人员获取业务需求,然后IT人员制作报表,业务人员被动消费报表。 2. 自助式BI 业务人员制作报表,自助数据探索分析,主动式自我服务; 一种让业务人员能够自主访问、探索和分析数据、制作表表,使业务人员能够快速获取洞察并做出数据驱动的决策。 三、自助式BI时代,业务人员与IT人员工作分工 1. 前端分析工具: Power BI、Tableau,由业务人员使用 2. 后端数据治理: 数据仓库+业务逻辑层,由IT人员负责。 四、数据挖掘方法论 CRISP-DM 1.跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining),由欧盟机构联合起草。 2.所谓跨行业,代表通用性,其方法并非仅供IT人员、数据科学家专用,也适合不同行业的专业人士在挖掘商业价值时应用。 第三阶段 数据准备(Data Preparation) 数据准备阶段,包括从原始数据中构造最终数据集的所有活动,为数据建模作准备。数据准备阶段是最耗时的一个流程,大约站60%以上的工作量。包括以下活动: 数据预处理 数据清洗 数据转化 数据规约等 PowerBI的Power Query和Tableau中的TableauPrep可以有效快速地完成各种各样的数据准备任务。 第四阶段 数据建模(Modeling) Power BI的“关系”功能专为建模而设计,操作界面友好简单,无需代码完成,可以智能匹配数据表间的关系,用户也可以手动修改特殊关系。 分析师通过数据分析语言DAX编写度量、KPI、计算列,能直接使用PowerBI展示商业逻辑表达。 第五阶段 模型评估(Evaluation) Power BI/Tableau的分享功能可以将完成商业报表在线分享给用户以供评估。 Power BI/Tableau Server还有在线反馈功能,客户可以直接在线留言,给与及时的评估回馈,这个功能非常贴心。
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