数据看板/商业智能分析仪表盘
利用excel处理42400+条数据
1、通过商业智能分析仪表板的形式，结合数据透视图和表展示客户消费额在不同维度（国籍、性别、职业等）上的分布
2、不同门店的销售情况
3、不同价格商品的销量分布
4、目标额和完成率等关键指标

大数据 多维分析与商业智能
 企业界正在发生变化。 客户动态正在发生变化。 客户在变化。 每个人都在努力找出原因，而不仅仅是谁或如何。 仅仅了解一家公司从A点到B点的方式已经不再可行。企业正在进行实时竞争，以了解客户何时购买商品，在哪里购买以及在进入商店之前的想法。或访问网站。 大数据，大数据分析以及集成的商业智能（BI）和大数据分析平台的功能可以提供帮助。 
 大数据分析还很年轻，敏捷BI是一个新概念。 您如何整合这些相似但不同的概念？ 它不仅仅涉及数据或技术，还包括所有内容，包括社交媒体，客户行为和客户细分。 您无法插入某些大数据设备，并期望看到未来。 BI，主数据管理（MDM），大数据和分析必须集成到一个平台中，并汇总为一个视觉上创新的解决方案。 
 BI与大数据分析的异同 
 BI不是一个新概念。 数据仓库，数据挖掘和数据库技术已经以多种形式存在了多年。 大数据一词可能是新的，但多年来，许多IT专业人员已在各个行业中处理大量数据。 
 但是，现在大数据不仅涉及大量数据。 挖掘和分析半结构化和非结构化数据是新的。 十五年前，我们没有分析电子邮件，PDF文件或视频。 互联网只是一种时尚。 分布式计算并不是昨天创建的，但是能够在短时间内以较小的预算分配和扩展系统是新的。 同样，预测未来并不是一个新概念，但是能够访问和存储所有创建的数据是新的。 
 各种消息来源称，今天存在的数据中有90％仅存在两年之久。 而且数据正在快速增长。 如果世界上所有数据的90％是在过去两年中创建的，那对数据有何看法？ 
 许多企业拥有多个数据库和多个数据库供应商，它们的数据量达到TB甚至是PB。 其中一些系统在30或40年内积累了数据。 许多企业使用此旧数据构建了整个数据仓库和分析平台。 大型零售公司，例如沃尔玛，早在大数据出现之前就已经成为价值数十亿美元的公司。 因此，推动业务发展的并不是数据。 
 数据即服务可以推动业务发展。 想想亚马逊。 这是一家在线电子商务产品公司。 现在，人们将亚马逊视为平台即服务，软件即服务，大数据即服务以及云数据中心公司。 多年来，亚马逊通过各种开源技术构建了令人难以置信的推荐引擎。 Facebook游戏公司Zynga以诸如Farmville之类的热门游戏而闻名，它使用亚马逊的云服务来扩展自己的数据库和分析。 
 为了使数据对用户有用，它必须将客户与财务和销售数据，产品数据，营销数据，社交媒体，人口统计数据，竞争对手的数据等集成在一起。 
 建立BI和大数据分析系统的挑战 
 设计集成平台绝非易事。 提取，传输和加载（ETL）始终是数据仓库项目中最长的阶段。 有各种各样的ETL最佳实践，有时它们有用，有时却没有。 如果ETL做得不好，您突然会有不正确和不可信的数据。 不信任的数据成为不信任和未使用的系统。 没有人想要。 
 您可能会觉得像产品数据库这样的事情会很容易。 但是它变成了基于位置的版本，错误，更新，不同的发行版，不同的发行周期，不同的许可证以及不同的许可证的游戏。 那只是在一家拥有几种产品的公司中。 对于拥有数千种不同产品的零售公司而言，情况变得更加复杂。 
 集成的BI和大数据平台可能具有来自电子邮件的非结构化数据。 它们可能包括来自日志的半结构化数据。 电子邮件系统可能分散在全球多个数据中心的各种数据库中。 添加一些防火墙，突然将数据从一个地方移动到另一个地方就成了后勤上的噩梦，这本身就是一个项目。 系统日志可能是未格式化，半格式化或乱七八糟的本身的另一个项目。 
 有一个原因为什么像Apache Hadoop这样的大数据技术鼓励将系统移动到数据所在的位置，而不是将数据移动到系统。 在防火墙之间跨网络传输数据需要花费时间。 您会丢失数据，数据包，文件。 信任成为一个大问题。 
 noSQL和Hadoop的核心概念是将应用程序移至数据，但并非如此简单。 如果您有100个不同的系统，是否要向每个系统添加100个同一应用程序的实例？ 尽管有些人可能会认为他们掌握了MDM，但没有人知道。 当您拥有一个不容易集成或加入的产品MDM，销售MDM和客户MDM时，向每个系统添加应用程序不会突然集成或加入其中的任何一个。 它仍然是一个有许多孤岛的系统，没有人可以连接。 
 即使企业将大数据应用程序安装在一个完美的平台上，该平台集成并连接了所有不同形式的数据，也将存在重大问题。 事实是，您不能突然在用户正在使用的实时系统上运行复杂的算法。 它可能会失败。 这可能会降低性能。 这可能会破坏数据。 可能存在安全问题。 安装需要大量空间，内存和速度的应用程序可能会导致旧系统出现故障。 在这些旧系统上，它甚至可能无法正常工作。 如果可以，它与现有的，未连接的MDM或BI系统有何不同？ 
 BI和大数据分析平台必须创新。 它必须是下一代。 它必须使用内存技术或配置系统以使用诸如Hadoop和Apache Cassandra之类的工具作为暂存区，沙箱，存储系统，并成为新的且经过改进的ETL系统。 它必须集成结构化，非结构化和半结构化数据。 这个难题有很多方面。 
 解决方案 
 集成的BI和大数据分析平台是一个不同的系统。 您可以选择建造还是购买选项。 您必须考虑现有系统，用例以及员工的经验水平和能力。 一些公司可能只想使用香草Hadoop（Hadoop分布式文件系统[HDFS]和MapReduce），Zookeeper，Solr，Sqoop，Hive，HBase，Nagios和Cacti构建一个完整的开源系统，而其他人可能只是寻找更多支持，并尝试使用IBM®InfoSphere®BigInsights™和IBM Netezza构建系统。 其他公司可能希望分离结构化数据和非结构化数据，并为用户，高级用户和应用程序构建图形用户界面（GUI）层。 
 这真的取决于公司。 它不仅是即插即用系统。 无论是建造还是购买，每个级别都有多个部分。 
 ETL 
 ETL，数据提取以及涉及的所有过程始终是重要的第一步，第二步，第三步等等。 您不能将大数据应用程序转储到事务系统上，并期望事情能够正常进行而不会降低原始系统的性能，也不能期望它与除使用中的系统以外的任何其他组件良好地集成。 因此，有必要将一些数据提取到Hadoop或任何其他noSQL系统或大规模并行处理（MPP）数据仓库中。 有多种工具和方法可以遵循，并且在很大程度上取决于系统，源，数据，规模和人员。 
 您可能从Sqoop之类的东西开始。 它是从关系数据库管理系统提取数据的好工具。 添加其他开源工具（例如Flume或Scribe）可以帮助处理日志。 还有Talend或IBM InfoSphereDataStage®之类的ETL工具，它们现在都有大数据集成商。 这些工具更加可视化，不需要计算机科学博士学位即可构建基础架构。 两种工具都提供技术文档，更新和GUI可视化工具。 他们总是在进步； 它们已在许多行业和企业中使用。 
 一些公司只喜欢开源。 其他公司可能有许多基于各种IBM产品构建的系统。 显然，将已经使用的技术与新技术集成是一个重要的考虑因素。 
 构建您自己的ETL系统非常耗时，如果结果不能满足您的要求，那么这样做可能会令人心碎。 Hadoop有很多部分，您可能需要的不仅仅是Sqoop。 集成和添加多个组件可能会很痛苦，尤其是如果您缺乏经验和知识，或者想构建自己的ETL工具。 该过程需要时间和耐心。 您也可能会遇到干扰。 您可以使用社区稍后转储的开源工具。 或者，您可能使用各种内部应用程序和开放源代码工具配置和开发自己的ETL工具，然后开放源代码社区更改了几件事，或者您的一些开发人员离开了，突然之间您有了一个没人知道如何维护的系统或修复。 
 明智的企业会考虑自己的员工，经验，预算和潜力，并且是现实的。 例如，如果企业的IT员工相对较少，那么查看Google或Facebook如何构建其系统就不是一个好主意。 请勿将您的小型IT商店与拥有多个服务器和计算机科学专业毕业生的公司进行比较，这些公司都在那些特定的基础结构和系统上工作。 有时，使用云服务或外部人员可能是唯一的选择。 有时，Netezza等大数据设备是最佳选择。 
 存储 
 数据存储是一个巨大的因素，可能需要您使用各种技术。 在Hadoop系统中，有HBase。 但是有些公司根据需要使用Cassandra，Neo4j，Netezza，HDFS和其他技术。 HDFS是文件存储系统。 HBase是类似于Cassandra的列式存储。 许多公司使用Cassandra进行更多的近实时分析。 但是HBase正在改进。 
 当您想使用开源数据库管理系统进行大数据分析时，可以考虑使用HBase或Cassandra。 就数据仓库平台而言，Netezza是分析和BI行业中的顶级技术之一。 大数据集成的最佳选择是使用一个集成平台，该平台由Hadoop和Cassandra组成，用于非结构化或半结构化数据，而Netezza则用于结构化数据。 
 IBM Netezza客户智能设备将几种不同的技术组合到一个平台中。 在顶层（即用户层），它依赖于IBMCognos®BI软件，这是一种商业智能和报告产品。 Cognos BI是令人印象深刻的产品，许多企业都将其用于各种BI和数据仓库需求。 在数据仓库存储层，Netezza非常适合其MPP数据库系统。 该系统适用于结构化数据，但是当您将Hadoop或Cassandra用于非结构化和半结构化数据时，您将创建一个集成的BI和大数据分析平台。 
 图形用户界面 
 在GUI和用户前端层，系统还有许多其他功能。 超级用户可能会使用IBMSPSS®Statistics或R之类的工具进行数据挖掘，预测建模，机器学习以及构建复杂的算法和模型。 您的日常销售人员可能会使用Cognos之类的工具来进行BI报告，大数据报告，仪表板和记分卡。 像Cognos这样的工具非常适合为各种用户提供浏览数据或查看简单报表的机会。 
 GUI和前端层还有其他部分，例如机器学习工具（例如Apache Mahout）或Apache Hive（用于结构化查询语言），但是这些工具也可以是基础结构的一部分。 最大的因素是将结构化数据和非结构化数据集成为BI和数据仓库以及大数据分析基础架构的一部分。 是服务吗？ 谁是用户？ 
 用户不在乎基础架构。 他们不在乎它是否集成。 他们只关心是否能够在正确的时间获得正确的数据。 
 结论 
 集成BI和大数据分析并非易事。 任何数据或分析系统的目标都是使数据有用并尽可能多地供用户使用。 大数据设备是其中一种方法。 开源Hadoop系统是另一种方式。 两者都需要时间，耐心和创新。 
 开源系统的实现速度要快得多，花费也要便宜得多，但是您需要具有这种经验的人员。 如果您没有使用大数据的经验，那么大数据供应商的设备可能会是更好的选择，尽管价格昂贵。 请记住，并非每个人都想成为软件或硬件公司。 有时，构建集成的BI和大数据平台需要一些构建和购买才能到达必须去的地方。 

翻译自: https://www.ibm.com/developerworks/analytics/library/ba-big-data-bi/index.html
大数据 多维分析与商业智能

​bi商业智能分析工具和报表工具两者都是大数据时代下的分析工具。下面给大家介绍bi商业智能分析工具和报表工具的区别在哪里。

1、面向群体

报表主要面向IT开发者，或者某些企业专门设置的报表开发人员。因为需要一定的数据库知识和少量的JS；bi商业智能分析工具主要面向业务人员、数据分析人员、管理人员。操作简单，专注于业务显示分析。操作简单，侧重分析。两者生成的报表和数据分析报告供管理层查看，每个人通过分析数据结果以指导决策。

2、技术架构

就其背后的技术架构而言，bi商业智能分析工具以处理更大的数据量，常常基于企业搭建的数据平台，连接数据仓库进行分析，但有些报表工具也可以完成这一部分工作。两者之间的关系可以是分散的，也可以是渐进的。如何选择还得取决于企业的需求和业务需求，无法判断它们之间的好坏，每个都有自己的优势和适用的环境。

3、用途

bi商业智能分析工具不仅是获得企业数据全局视图的工具，还是处理计划。两者之间的明显区别是，报表主要由IT开发人员生成并服务于业务流程，例如销售报告和供应链消耗报告。但是bi商业智能分析工具除了可以制作相对简单且开发较少的报表。报表的大多数字段都被拖到维度指示器框架中以形成报表，且用户可以是IT人员也可以是业务分析师。

商业智能bi软件不仅是工具，而且是处理计划。它是从企业的各种操作系统中提取数据，然后执行清算，提取，转换和加载，然后合并到企业级数据仓库中以获得企业数据，从而得到一个全局视图。bi商业智能分析工具使用适当的查询和分析工具、数据挖掘工具等进行分析和处理，然后将结果呈现给管理者，以为管理者的决策过程提供支持。

4、作用效果

报表工具倾向于狭隘地关注一段时间内的特定操作或数据集（每月销售额，每日客户订单等）。是为诸如会计、文员、执行经理或销售人员之类的运营人员而设计的，以延迟突出的业务需求和所需操作之间的间隔。而BI技术，就是改变决策者获取报表的方式。bi商业智能分析工具是“分析”，它着眼于更广泛的数据关系，甚至在收集数据的多个系统之间（例如CRM、ERP等），识别出可为战略性业务决策和目标提供信息的趋势，这些趋势将改善整个公司的整体绩效操作。bi商业智能分析工具是宏观的。与每日运输报告相反，bi商业智能分析工具将按时间、按区域、按承运人、按仓库和按产品提供运输绩效，以识别使用的不同团队、目的地或承运人的趋势。这些数据集可以影响改变或突出显示重复工作，以此帮助企业提高竞争力。
bi商业智能分析工具和报表工具的关系可交叉可递进，关键还是取决于企业需求，业务需求，也并不能绝对的判断好坏，各有优势，各有适用环境。 粗糙点讲，报表工具是数据展示工具，bi商业智能分析工具是数据分析工具。报表工具顾名思义就是制作各类数据报表、图形报表的工具，甚至还可以制作电子发票联、流程单、收据等等。bi商业智能分析工具不单单是一个工具，更应该是一种解决方案。

Smartbi精心为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能（BI）平台。bi商业智能分析工具和报表工具都是从数据开始，不仅包括数据的收集方式，还包括数据的存储、组织和访问方式。在一个充满了可供选择的市场中，在开始选择之前，您不妨先比较下各种软件，以及弄清自己的数据需求。

欢迎各位亲试Smartbi报表软件和BI软件。Smartbi提供全功能模块长期试用，各位可去Smartbi官网申请试用。

作者 | CDA数据分析师
来源 | CDA数据科学研究院
原文 | 商业智能分析之Tableau筛选
筛选是从结果集中删除某些值或值范围的过程。
创建筛选器
视图中创建
在视图中选中要筛选的项，在浮动工具栏或右键选择“只保留”或“排除”即可。 
筛选栏创建
将要筛选的字段拖放至筛选栏，在弹出的筛选器对话框中选择筛选方式。 
显示筛选器
在数据窗口选中要筛选的字段，右键选择“显示筛选器”，该字段将作为筛选器并显示在工作表中。 
筛选器类型
按照筛选字段的数据类型，可以分为维度筛选、度量筛选、日期筛选。
维度筛选
维度筛选是应用于维度字段的筛选器。 - 将“地区”、“销售额”和“市场”分别拖放至行列功能区和筛选栏，在筛选器中保留“亚太地区”。   
 - 将“利润”拖放至颜色和标签。   
度量筛选
度量筛选是应用于度量字段的筛选器。 - 将“地区”、“销售额”和“利润”分别拖放至行列功能区和筛选器，在筛选器中设置利润至多为0。   
 - 将“利润”拖放至标签。   
日期筛选
日期筛选是应用于日期字段的筛选器。 - 将“销售额”和“订购日期”拖放至行列功能区，“订购日期”拖放至筛选器选择日期范围。   
筛选方法
按照筛选方法，可以分为上下文筛选、条件筛选、顶部筛选和通配符筛选。
上下文筛选
上下文筛选：用于处理通过上下文筛选的数据。 Tableau中的正常筛选器彼此独立，每个筛选器从源数据读取所有行，并创建自已的结果。但是在某些情况下，我们希望第二个筛选器只处理第一个筛选器返回的记录，这种情况下，第二个筛选器称为依赖筛选器，因为它们只处理通过上下文筛选器的数据。 - 将“地区”、“销售额”和“市场”分别拖放至行列功能区和筛选栏，在筛选器中保留“亚太地区”。   
 - 将“利润”拖放至筛选栏，在筛选器中设置利润至多为0。   
条件筛选
条件筛选：对已存在的筛选器应用一些条件。 Tableau中使用条件筛选器对已存在的筛选器应用一些条件筛选，这些条件可以通过字段设置，也可以编辑公式设置。 - 将“地区”和“销售额”分别拖放至行列功能区，“地区”拖放至筛选栏，常规中勾选全部成员，条件中按公式筛选利润小于0且销售额大于100000的地区。   
 - 将“利润”拖放至标签。   
顶部筛选
顶部筛选：用于限制筛选器的结果集。 Tableau中的顶部筛选器对已存在的筛选器限制筛选的结果集，这些条件可以通过字段设置，也可以编辑公式设置。 - 将“国家/地区”和“销售额”分别拖放至行列功能区，“国家/地区”拖放至筛选栏，在筛选器中勾选全部成员，在顶部按字段筛选销售额前10的国家。   
 - 按销售额降序显示。   
通配符筛选
通配符筛选：用于字符串型字段的筛选。 Tableau中的通配符筛选器对已存在的筛选器进行字符匹配筛选，主要包括：包含、开头为、结尾为、精通匹配。 - 将“客户名称”和“消费金额”分别拖放至行列功能区，“客户名称”拖放至筛选栏，在筛选器中勾选全部成员，在通配符中筛选开头为“Aaron”的客户名称。   
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