经常会有人问Power BI和Tableau的区别,好吧,为了非IT专业的能看懂,咱们就用车,奔驰和奥迪来对比一下.因为他们确实有太多相似之处. 所以Power BI VS Tableau,就相当于国内市场的奔驰vs奥迪. 首先一个结论,他们做的事情都是一样的,好比奔驰和奥迪都是造车的. 非要说哪个好哪个不好,很难回答,爱奔驰的自然不喜欢奥迪,爱奥迪的自然也不喜欢奔驰.而大多数对Power BI和Tableau的比较有时也更类似于用奔驰的A系去对比奥迪A6,也有时是用奔驰的S系去对比奥迪的A3,

只要对大数据BI行业有所了解的人群,想必这两个数据分析工具Tableau和PowerBI都已经耳熟能详了吧. ·关于Tableau Tableau是一种数据可视化的工具,可提供复杂的计算.数据混合和仪表盘,可以通过Tableau的拖放功能来快速创建交互式可视化,同时能够处理大量数据,支持在Tableau中 使用其他脚本语言,并且移动支持和响应式仪表板. Tableau功能强大,但也有一些缺陷,比如基于数据查询的工具,难以处理不规范的数据:对输入数据类型有要求,运行起来比较慢:本身没有后端数据仓库

https://assemblinganalytics.com/post/airbnbapache-superset-first-impressions-and-link-to-a-demo/ Today I spent some time looking into Superset, the analytics and BI open source tool from Airbnb which is now being incubated into Apache. Superset is in

商业智能(BI)大家可能早已耳熟能详.从早期的报表自动化,到现在的复杂灵活分析,多平台支持,优秀的人机互动,多数据抽取,大数据整合,甚至和当下最火的人工智能都有结合点.可能一提到BI,大家都会自然而然地把这个话题丢给IT.但是由IT主导的BI项目最终是否能够落地? 为什么以技术为主导的IT部门做不好BI项目? 首先我认为BI是最直接,最重要地服务于商业决策者的,尤其是管理层.BI应用是否符合用户习惯,数据是否准确及时,是BI能否活下来的关键之关键.试想一个难以操作,挤满了图表,而且错误百出的BI

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. KYLIN是什么? - 可扩展超快OLAP引擎:  Kylin是为减少在Hadoop/Spark上百亿规模数据查询延迟而设计 - Hadoop ANSI SQL 接口:  Kylin为Hadoop提供标准SQL支持大部分查询功能 - 交互式查询能力:  通过Kylin

前言 项目中用到了Kylin框架来处理数据,那么作为项目成员需要了解哪些关于Kylin的知识呢,本文就Kylin得基本概念和原理进行简述. Kylin基本概念 首先想到的学习路径是Kylin官网: http://kylin.apache.org/cn/ 给出的概念是: Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表.

一.什么是词云图? 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字.色彩.图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息. 制作词云图的网站有很多,简单方便,适合小批量操作. BI软件如Tableau.PowerBI也可以做,当然相比较web网站复杂一点. 在编程方面,JavaScript是制作词云图的第一选择,像D3.echarts都非常优秀. python也有不少可视化库能制作词云图,这次我们尝试使用pyecharts. 先上效果图: 二.pyecharts介绍 pyec

环境篇:Kylin3.0.1集成CDH6.2.0 Kylin是什么? Apache Kylin™是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的表. Apache Kylin™ 令使用者仅需三步,即可实现超大数据集上的亚秒级查询. 定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使用标准 SQL 通过 ODBC.JDBC 或 R

自助BI和分析通过提供交互式数据可视化,图表,图形,报告和分析,帮助业务用户做出决策.将大量数据导出到电子表格以转换为图表和数据透视表的日子现在已经结束.自助BI工具提供基于浏览器的客户端界面,适用于所有主要的Web浏览器.BI工具提供这种灵活性,同时保持非常高的数据隐私和安全标准. 大数据时代,业务部门对BI的需求已经从传统的看板.指标过渡到了从大数据中分析.挖掘运营问题.即时的.多样的数据分析需求逐渐普及,面向业务人员的自助式BI成为趋势.但业务人员缺乏开发能力,如何让业务人员可以用.用的好

"Excel在过去.现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然上手快,但也给我带了诸多不便,各种复杂问题. 一旦超过10万的数据量.或者函数.逻辑复杂一些,Excel绝对能卡到怀疑人生:想要实现数据的分析和清洗,不得不依靠各种函数和VBA,繁琐程度不亚于任何一门编程语言:业务流转过程中根本没办法保证数据的原貌,拿到手的Excel表不知道修改了多少次....... 相信我

今天讲的主角是: 不过,先上一个图--2017 Gartner商业智能和数据分析魔力象限 DAX关注这个玩意儿有好一段时间了,刚开始的时候(2014年?)是从Excel里面认识的.2014年当时公司用Excel 2010,我在玩SSAS/Cube.倒腾非(让)常(人)强(恶)大(心)的MDX.不是说这个产品不好,就是太难用了. 没有几个人能说ta精通MDX.(如果你精通,请PM我 :) )(MDX对于那些DBA来说他们不关注,对于一般的用户来说就是天书,对于搞data warehouse的人,其

在数据分析领域里,不少的数据爱好者都会关心什么数据分析产品最好用?最重要的是,很多的企业也特别希望员工能真正知道如何使用这些BI平台以确保公司的投资是值得.同类的文章,小悦也曾发布过,可参考最近<如何在Power BI和Tableau之间进行选择?>. 近日,小悦也使用了最常用.最简单的方法来比较下最好的BI工具的趋势.小悦就选择了在Google 搜索(毕竟在全球范围的统计会更客观些)上做了一些测试,结果倒还也是相当的有趣呢 小悦先用搜索Google Trends搜了“Tableau Desk

作者:Mike Gallucci 如今,当谈到商业智能(BI)分析软件时,有两个主要的行业领导者 - 微软的Power BI和Tableau.根据分析和业务平台的2018年Gartner Magic Quadrant报告,Power BI和Tableau在“执行能力”方面均超越竞争对手. 因此,如果您正在寻找一项服务来帮助您将公司数据转化为战略和BI团队的洞察力,您如何在它们之间做出选择?正如您所料,答案与您尝试解决的特定业务问题有关.因此,让我们来看看每个属性的一些关键属性,以便您可以为您的团

大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI.微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等.这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上.由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

在现实的业务场景,当某一区域的销售额低于一定的值时,那么就要引起重视了.我们希望当发生这种情况时,通过邮件或微信通知用户进行关注.Power-BI 预警触发功能就可以实现这个功能.一.设定公共参数1. 以管理员身份在开始菜单运行“即席报表设计程序”.图1<ignore_js_op> 2. 登录“订阅”界面.图2 <ignore_js_op> 3. 在订阅界面下打开公共参数设定.图3 <ignore_js_op> 4. 设定服务器参数(1)在下图的1区域正确填写你正确的邮

元旦小假期过去了,不管是每天只给自己两次下床机会的你,还是唱K看电影逛街样样都嗨的你,是时候重振旗鼓,重新上路了!毕竟为了不给国家的平均工资水平拖后腿,还是要努力工作的.话说2016年已经过去了,什么2016年各省市平均工资排名表.2016年最赚钱工资排名表等等是不是该新鲜出炉了呢?平时小伙伴们只管看这些成果,有没有想过这些成果是怎么分析得到的呢?数据的魅力就是这样,加上分析更让人眼前一亮!然而,看惯了各种年度排名表,是不是总觉得缺点什么?你那一副国家大事不关我事,我还是回去看漫画吧!虽然让人咬

一扇可以通向任何地方的“任意门”,是我们多少人幼时最梦寐以求的道具之一.即使到了现在,工作中的我们还会时不时有“世界那么大,我想去看看”的念头,或者在突然不想工作的时刻,幻想着自己的家门变成了“任意门”,打开之后就是不同的风景. 虽然“任意门”不可能是真实的存在,但是我们通过交通工具,还是可以说走就走! 那么报表工具中的“任意门”呢?数据也可以说走就走吗? 那还真的是有! 数据填报功能——这个神奇“任意门”,资深的数据搬运工,让数据说走就走! 上周课程我们就聊过这个“任意门”,这周的课程主角也是

如何开始使用 Tableau 与 R? 对于已经熟悉 R 及其功能的用户而言,在 R 与 Tableau 之间建立连接非常简单.以 下说明适用于基于开源版 R 的新安装.其他一些方案也可能使用其他程序包,例如来自 Revolution Analytics 的程序包. 下载并安装 R.单击此处查找有关下载 R 的文件和说明. 下载并安装 Rserve.为了使用新的脚本函数,您需要安装一个 Rserve 用来连接 Tableau.在 R 控制台中输入以下命令:  install.packages("