資料視覺化並不是資料分析

2021-09-30 22:36:34 字數 1558 閱讀 4166

商業智慧型解決方案對於一些企業來說,可能是乙個欺騙性的解決方案。許多企業聲稱商業智慧型軟體解決方案實際上只能提供所需功能和效果的一半。

重要的是區分兩種型別的業務分析和智慧型工具:端到端解決方案和僅是前端的解決方案。端到端解決方案由平台後端組成,基本上是處理準備所有資料的工具和演算法,以及建立資料視覺化和儀表板報告的前端。

當涉及企業需求時,這兩種型別的軟體之間的區別是顯而易見的。人們需要明白的是,視覺化雖然很重要,但不能成為強大的商業智慧型軟體的唯一元件。

了解背後的故事

採用儀表板非常簡單,因此,大多數使用者將清理和鏈結進入業務報告的大量的資料這些所有在幕後進行的工作視為理所當然的工作。隨著質量較差的資料在許多不同的平台和資料庫上傳播,必須進行工作以建立從其開始分析的基礎。在一天結束時,準備資料分析可能需要乙個典型專案的80%的時間。

為了有效分析的目的,工作人員首先需要把所有的資料放在乙個中心位置,希望能夠更新和更改它,同時仍然能夠使用相同的資料來源。然而。如今為業務建立資料儲存庫不是那麼簡單。

企業用於收集資料的大量平台和軟體工具(從excel到salesforce,從googleanalytics到crm軟體)使得幾乎不用人工完成,並建立乙個資料庫。此外,不同的**和使用者,錯誤命名,過時和凌亂的資料是不可避免的。

由於缺少內建後端元件來自動執行同步和清理過程的工具,工作人員可能花費大量的時間只是為了弄清楚報告發生了什麼。並最終會在每次新增新資料時重複相同的工作,或者甚至投資其他軟體來做這樣的工作。很多時候,工作人員不能得到真正有趣的見解。

實時更新和協作

為了使分析工具對組織真正有用,必須不斷更新分析工具以考慮變化。但是,這可能很容易導致企業在更新時形成瓶頸。沒有準備視覺化工具將從分散的源中提取資料的能力,這些資料來源很容易與訪問它們的多個協作者不同步。然後工作會得到乙個大量混亂的不同資料與不可靠的儀表板和報告,因為它變得非常難以掌握。企業訪問資料來源並更改或更新資料來源的使用者越多,其所犯的錯誤越多,使用系統的難度就越大。

商業智慧型軟體應允許多人一起協作並更改現有資料集。使用端到端解決方案,企業可以獲得使用集中式資料儲存庫的好處,並能夠以任何方式組合資料。任何使用者在伺服器上執行的任何查詢都將依賴於乙個版本的真相並解決矛盾的報告。

將「情報」放在商業智慧型中

一旦工作人員在乙個地方獲得所有資料,分析就歸結為解決涉及幾組數字的複雜計算。這可以在有限的程度上由諸如excel的程式來完成。但問題是,工作人員必須做大量的手動工作,每個計算發生。對於更深入的分析,工作必須建立多階段公式,同時執行多個計算。例如,要計算每月的平均總銷售額,需要同時計算所銷售的所有商品的總和和平均值。

視覺化工具專注於報告資料而不是分析資料,因此它們只使用限制性平台來限制每個公式可以輸入的聚合數。要使其工作,工作人員必須在進行計算之前彙總資料。換句話說,不是同時計算和和平均值,每個步驟必須單獨進行,在儲存之後,然後一起計算。

使用端到端解決方案可以避免這個繁瑣的過程,因為這些使使用者能夠建立在單獨**中工作的複雜公式。該軟體自動執行所有必要的預計算,允許工作人員直接跳過之前的資訊。

如果企業要查詢的是乙個漂亮的報告,則資料視覺化工具可能會適合。但是,當它歸結到資料分析的根本砂礫,他們絕對是不夠的。bi軟體是端到端的,並且結合了可以處理大量雜亂資料的健壯的後端對於大多數企業是至關重要的。

Python 資料分析視覺化

1 畫圖需要使用 matplotlib這個包 如下 importmatplotlib.pyplotasplt year 1950,1970,1990,2010 pop 2.519,3.692,5.263,6.972 values 0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3...

資料分析與視覺化

1.pip包管理 1 內建庫 包 庫 別人寫好的 直接引用,加快開發效率。內建包 python直譯器內建常用功能庫。直譯器安裝目錄 lib資料夾下,os time urllib等 資料夾裡有 init py 就成了乙個包。2 關於http模擬和html源 解析 python時代 urllib url...

動手學資料分析 資料視覺化

思考 最基本的視覺化圖案有哪些?分別適用於那些場景?散點圖 用於發現各變數之間的關係。柱狀圖 展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。條形圖 展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。折線圖 展示資料隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。餅圖 用來展示各類別佔比,比如男女比例。...