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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】
《深入淺出數據分析》
資料分析入門第一本。通俗簡單,卻能夠讓你對資料分析的相關概念有大致的瞭解,要去體會作者傳達出來的思想邏輯和分析原則,這對你以後的學習有很大的幫助。
《深入淺出統計學》
號稱[文組也能看懂]的統計書。儘管閱讀容易,但所講的知識在資料分析中都是常見且必須掌握的,比如基本的統計量,基本上每個分析專案中都會用到;比如基本的概率分佈,總體與樣本的概念、置信區間、假設檢驗、回歸分析,都是關於資料分析的統計學知識。
《Python for Data Analysis》
Python資料分析必看,適合入行不久的資料分析師。作者有多年的Python資料分析工作經驗,對各種Pyhon包iPython,NumPy,pandas,matpotlib等有著很深的理解。看完
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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】3. 從工具屬性和分析師需求來劃分3.0.1 業務 or 技術3.0.2 分析類工具3.0.3 程式碼類工具4. 從企業資料應用架構來劃分4.0.1 資料存儲層4.0.2 報表/BI層4.0.3 資料分析層4.0.4 表現層4.0.5 關於視覺化4.0.6 關於一些視覺化特效5. 4大工具盤點5.0.1 >>>>Excel5.0.2 >>>>R5.0.3 >>>>Python5.0.4 >>>>BI對於資料分析,我一直強調核心是業務,透過業務的分析邏輯影射到資料分析的處理邏輯,而資料分析工具則是説明我們實現結果的手段。
但是,你說工具不重要吧,他又很重要,就像什麼樣的路選擇什麼樣的交通工具,合適的工具能幫我們更快
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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】3. 從工具屬性和分析師需求來劃分3.0.1 業務 or 技術3.0.2 分析類工具3.0.3 程式碼類工具4. 從企業資料應用架構來劃分4.0.1 資料存儲層4.0.2 報表/BI層4.0.3 資料分析層4.0.4 表現層4.0.5 關於視覺化4.0.6 關於一些視覺化特效5. 4大工具盤點5.0.1 >>>>Excel5.0.2 >>>>R5.0.3 >>>>Python5.0.4 >>>>BI6. 開源軟體6.0.1 JasperReports+ireport6.0.2 Seal Report6.0.3 BIRT7. 商業BI軟體7.0.1 SAP BO7.0.2 Tableau7.0.3 Power BI7.0
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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】3. 從工具屬性和分析師需求來劃分3.0.1 業務 or 技術3.0.2 分析類工具3.0.3 程式碼類工具4. 從企業資料應用架構來劃分4.0.1 資料存儲層4.0.2 報表/BI層4.0.3 資料分析層4.0.4 表現層4.0.5 關於視覺化4.0.6 關於一些視覺化特效5. 4大工具盤點5.0.1 >>>>Excel5.0.2 >>>>R5.0.3 >>>>Python5.0.4 >>>>BI6. 開源軟體6.0.1 JasperReports+ireport6.0.2 Seal Report6.0.3 BIRT7. 商業BI軟體7.0.1 SAP BO7.0.2 Tableau7.0.3 Power BI7.0
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什麼是SQL?為什麼學習SQL?
SQL全稱是 Structured Query Language,翻譯後就是結構化查詢語言,是一種資料庫查詢和程式設計語言,用於存取數據以及查詢、更新和管理關係資料庫系統。
至於 ORACLE、DB2、Sybase、SQL Server、MySQL、MS Access等都是資料庫,雖然語法上有差異,但是基本上都是大同小異。作為一名數據從業者,雖然市面上有很多很智慧很自助的數據工具,甚至有的拖拖拽拽就能實現,但作為一名報表工程師、數據分析師,不懂一點SQL是絕對不行的。像是使用FineReport做報表,通過拖拽操作+SQL語法結合,基礎的SQL語法還是要懂的。
之前很多文章對於SQL都一筆帶過,輕描帶寫,略忽視這項基本技能的重要性,所以今天就來講講如何學習SQL。
零基礎自學SQL時需要避開的2大障礙
1、學習之前先安裝sql
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經常聽到網友給我留言抱怨:
“Excel很難,做個簡單圖表還行,一看到透視表就暈。”
“作為做財務報表的新人,每天的工作就是複製粘上,不懂技巧,一行一行審查資料,枯燥沒有含金量。”
…….
那麼,Excel真的有那麼難麼?難!而且即使被傷得深,還是要推薦入門者用excel做資料分析。篩選、過濾、排序,簡單公式,樞紐分析表、VBA程式開發,如果想在這條路上走得遠,這些都是必須經歷的。類似下圖的Dashboard,你所看到的是圖表,但其實不光光是圖表,還有內部的業務邏輯,這是一張完整報表中所需要的。
http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2019/04/tw-190417/2019041701Y.jpg
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「資料要多久整理好?」
「報表什麼時候出來」
「來,這張報表幫我做個分析」
……
相信這些話,是表哥表姐最不想聽到的「魔咒」吧!
我当初剛大學畢業,作爲一名新手來説,統計資料是每天的工作標配。可別人十幾分鐘就能輕鬆搞定的事情,我常常需要幾個小時才能勉強完成。
剛開始,我以為自己只是不熟練,多做幾次就好了。可悶頭苦練了一個周,我還是全組最慢的那個,每天被催到懷疑人生。
「就差你的了,複製粘上,再統計一下就好啦,怎麼搞得這麼慢!」漸漸地,我察覺到,領導開始質疑我的工作能力了。
我也一肚子苦水啊,好歹我也算半個開發,會寫sql,會java,明明是BI工程師,卻被招來每天忙活Excel這個破軟體,簡直懷疑人生。
如何快速高效的製作企業數據報表呢,請教了很多大大,要麼碼程式碼開發,要麼開源/用現成的報表軟體。
果然用報表軟體是絕佳的選擇,自從部署了FineRepo
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近年來,隨著人們的數據意識和數據素養不斷提升,商業智慧和數據分析領域迎來了快速發展期,據Gartner商業智慧報告統計,到2020年全球的商業智慧市場容量預計將達到228億美元。同時,大數據應用、人工智慧AI、機器學習、深度學習等技術的快速發展,也促進了商業智慧和數據分析產品的新一輪進化。Gartner分析師認為,到2020年,自然語言生成和人工智慧將是90%的新BI平台的標準特徵,50%的分析查詢將使用搜索、自然語言處理,或語音生成,或將自動生成。
許多企業開始重視大數據應用,紛紛導入報表/BI商業智慧工具,以提高企業效率,支援企業決策,尋找市場新機遇。但由於產業不同、規模不同、E化建設程度不同等原因,企業的BI商業智慧建設程度有很大的卻別。知己知彼,百戰不殆,在競爭日益激烈的市場中,企業清晰的了解自身所處的階段,了解行業總體的發展階段,對於企業戰略佈局、贏得競爭有著重要意義。為此
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FineDay是帆軟全新打造的新品發佈和用戶體驗日主題活動。在這一天我們將帶來「Fine+」系列產品全新版本的發佈與互動體驗,更有在台標杆企業的數據分享盛宴,以及智能應用與管理兼具的協力廠商、大數據應用主題。What a FineDay,讓數據科技與多巴胺一起共振。
座席有限,馬上報名
FineDay亮點
新品發布會
FineBI 5.0化繭成蝶,煥然一新;FineReport 10.0於細微處見功夫,紮根更深,底氣十足;全新版本現場首發,嘗鮮體驗大飽眼福。
發現標杆的力量
特邀TOYOTA中部汽車、源甡股份有限公司(Gore-tex製造商)、智慧工廠建築師-交通
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最近,在網路上看到一個問題:「數據分析師需要注重哪方面的電腦技能培養?」
問題的背景是這樣的:
某高校通信專業出身,畢業後在運營商工作了7年多,先後從事通信網路運維、規劃工作,近兩年負責運營商數據分析(網路部門,偏向業務分析)。
由於職業發展瓶頸,從去年11月計劃跳槽,花了半年時間學習統計學基礎、SQL、Python等。
近期跳槽到互聯網產品部門,從事互聯網產品(APP)的數據分析師,支撐產品部門的數據分析(偏向業務分析,不負責數據倉庫、ETL等偏向IT工作)。工作內容差異較大,包括分析的顆粒度、工作方式(例如自己寫shell腳本跑數)、工作內容,因此緊急提升linux(shell編程)、SQL等技能,且加快對業務的熟悉,但仍感覺亞歷山大。
個人想繼續往數據分析方向發展,也深知數據分析包括電腦科學、統計學、業務等三個部分內容,目前比較欠缺的應該是電腦科學,請問
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都說服務的溫度,是台灣餐飲業的軟實力,但硬實力的影響更不容忽視。
餐飲消費市場的擴大、數位科技的興起和普及、連鎖餐飲集團的規模化效應以及餐飲業在資本市場的活躍,都讓當前的餐飲企業面臨著巨大的機遇和挑戰。如何把握消費者的特點、圍繞消費者做好餐飲店管理是每個餐飲企業努力的目標。今天和大家分享一個曾經做過的餐飲數位化管理的經驗——眉州東坡餐飲集團。
1996年眉州東坡酒樓開業,經過20多年的發展,現公司旗下共有眉州東坡酒樓、眉州小吃、王家渡火鍋、玉磐傳家菜、蔬實·茶空間、嶽麓山屋六大品牌,從酒店到小吃快餐。除去品牌之外,還有一條產業鏈,主要目標就是川菜的標準化、產業化,主要涉及源頭採購、生產加工以及最後的物流配送。共有130家店,有9438名員工,三千萬人次註冊會員。
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數位轉型是近幾年的企業顯學,轉型離不開企業的資訊化基礎,而對資訊化過程中形成的數據流、資金流、物流等資料的整合成為轉型中必不可少的過程。許多企業通過制定有效的管理手段輔以強大的數據分析工具來實現。
但很多人不明白自己企業當前階段需要什麼程度的數據分析工作,這就會導致數據分析平台搭建出來後,沒人用、不好用、沒價值的尷尬情況,明明花費了很多人力物力,但最後效果卻不盡如人意,基層業務部門反饋不好用,管理者也不關注,數據專案爛尾甚至失敗都是可能的。
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製造企業典型的資料整合過程
我這裡分析了32家企業數據平台建設的成敗經驗,總結了以下4個極易發生的誤區。希望數據平台建設者予以重點關注。
誤區一:以多取勝。
企業
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最近常常會遇到人來諮詢Tableau和FineReport的區別。我剛說了句「兩者是不同的產品」就被堵回去「怎麼是不同產品呢?我們公司最近正在比較兩者準備用哪一個呢!」
其實我話還沒說完。兩者是不同的產品,tableau是一款olap產品,finereport是一款oltp產品,都是數據處理分析軟體,但面向的人群、市場的側重點各有不同。最關鍵還是要看企業的需求。下面我就盡量以簡單易懂的語言把這個事情講清楚。
總的來說,Tableau是自助餐,FineReport是套餐。
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這裡涉及三個角色:食客、廚師、餐品:
業務人員、主管老闆是食客,是數據分析最終的使用者;
IT人員是廚師,對數據食材進行處理加工;
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文 | 帆軟數據應用研究院 王立鑫
辛辛苦苦重構了數據倉庫,業務人員卻說不好用?
開發了數據補錄頁面,完善數據結構,業務人員卻說影響效率?
行動端報表用了一陣子,就沒人用了,也不知道原因?
問題的根結在於缺乏使用者思維。「使用者思維」已經成為IT人員的必修課,它幫助IT搭建從「技術」到「使用」的橋樑,讓IT工具能夠落到實處,真正服務于業務,得到業務人員的認同與好評。東方衣架是一個知名輕奢女裝零售業品牌,公司業務涵蓋服裝的研發、生產、流通、零售等多個環節,近年隨著業務的增長,企業的IT建設變得越加重要,這裡介紹衣架的IT資訊部門在進行企業的大數據應用平台搭建時如何充分踐行使用者思維,真正為企業的業務發展和效率提高做出貢獻的。
線上線下的結合,對數據應用有新要求
東方衣架成立初期,就一直強調數位化平台的建設能力,在2016年以前,衣架的IT平台架構是6層結構:
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壟斷市場中異軍突起,迅速佔領一席之地
「累了困了,喝東鵬特飲!」近年來,東鵬特飲異軍突起,在被紅牛長期霸佔的功能飲料市場中成為中國品牌的翹楚,銷售額突破30億人民幣,成功佔據細分市場第二名的寶座。那麼,東鵬特飲是如何在這個被壟斷的細分市場里搶奪到一席之地的呢?眾所周知,快消品行業的競爭,無外乎品牌和效率的競爭,本文將為您分析,東鵬特飲通過數據分析優化品牌行銷、提升管理效率的成功之道。
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業務系統積累海量數據,數據應用卻遇到瓶頸
通過多年建設,IT資訊團隊為為東鵬飲料建設導入了一系列業務系統,保障著企業日常運營,在品牌、生產、渠道管理方面均發揮著重要的作用。同時,也為基於大數據分析技術的管理決策優化提供了海量
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文/帆軟數據應用研究院 李向川
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上一篇文章呢《怎麼確定企業利潤的變化和IT建設有直接關係?》,聊了挺多 IT 的價值,說來說去,都是在推銷一個理念「IT 建設價值巨大」,那這個「大」究竟有「多大」呢?其實筆者也沒給出確切答案,只是提供了從不同的維度和視角來衡量審視這個「大」。筆者這裡正在調研一些價值量化的思路,也希望能和大家多多交流,這裡我做了個分解圖,大家可以從文末看到。總體來說,量化的思路就是先積累原始數據,讓相關提出需求的部門給出他們認可的量化維度和大致的量化標準,然後根據市面上的專家意見對其進行調整,最終形成一個企業內部可以執行的起來的量化模型。
簡單粗暴點理解的話,可以先按照這個公司的經驗來執行。
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隨著「工業4.0」、物聯網IOT、AI人工智慧時代的到來,粗放式的製造生產模式的弊端被越來越多的暴露出來,往日炙手可熱的世界工廠已被「夕陽產業」這個詞所替代,管理無疑是最大的問題,其中數字化管理也是最容易被人忽視的,本文基於精實生產理論,給大家介紹下如何構建統一的數據決策分析體系。
一、何為精實生產?
「如果TPS的信息量是100,那麼最早的LP的信息量大約是30,這是信息抽象帶來的損失」,從這句話里我們可以發現精實生產LP(Lean Production)理論最早起源於豐田生產方式TPS(Toyota Production System),TPS最早由大野耐一提出並推廣應用,LP的概念最早是在《改變世界的機器》書中提出,後來通過不斷實踐完善,LP已趨於成熟,現在被廣泛應用於多品種、小批量型生產企業,這與其中準時生產JIT(Just in time)理論是密不可分的。
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近年來,隨著人們的數據意識和數據素養不斷提升,商業智慧和數據分析領域迎來了快速發展期,據Gartner商業智慧報告統計,到2020年全球的商業智慧市場容量預計將達到228億美元。同時,大數據、人工智慧AI、機器學習、深度學習等技術的快速發展,也促進了商業智慧和數據分析產品的新一輪進化。Gartner分析師認為,到2020年,自然語言生成和人工智慧將是90%的新BI平台的標準特徵,50%的分析查詢將使用搜索、自然語言處理,或語音生成,或將自動生成。
許多企業開始重視大數據,紛紛導入報表/BI商業智慧工具,以提高企業效率,支援企業決策,尋找市場新機遇。但由於產業不同、規模不同、E化建設程度不同等原因,企業的BI商業智慧建設程度有很大的卻別。知己知彼,百戰不殆,在競爭日益激烈的市場中,企業清晰的了解自身所處的階段,了解行業總體的發展階段,對於企業戰略佈局、贏得競爭有著重要意義。為此,帆軟數
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又到了一年一度 「舉頭望明月,低頭做報表」 的時候,想必企業中財務核算等相關部門的朋友們正沉迷於年度財務分析報告和經營分析報告中而無法自拔,忙得不可開交吧!相較於傳統密密麻麻的表格彙報形式,圖表卻能夠將數據真正直接視覺化,更加直觀地呈現業務狀況。實現企業財務分析、經營分析圖文並茂,也就是常說的「一圖勝千言」。但是如果圖表類型選擇不恰當,不但起不到「一圖勝千言」的目的,還會讓人不知所云。
為了幫助數據分析新人避免出現上述情形,給領導交上一份2017的年度年終彙報的滿意答卷。本文就從數據合計分析、發展趨勢分析、數據對比分析、組成結構分析、達成進度分析、影響因素分析這六大方面給大家進行詳細的剖析講解,希望能夠為你最終給部門領導或企業決策者最後精美呈現的年度數據分析報告提供一些幫助!
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不重視數據就追趕AI,這種跳躍式發展是空談
Gartner公佈的2018年科技發展趨勢,其中第一個趨勢就是AI人工智慧。IDC發布2018年臺灣ICT市場10大科技關鍵趨勢預測中,AI也位居前列。在各大媒體的版面上,AI也是炙手可熱的話題,從AlphaGo戰勝圍棋冠軍,到亞馬遜新型態超市Amazon Go,再到無人駕駛汽車、智慧客服、人臉識別、理財機器人等等。
在這火熱背後,有多少是理性驅使,又有多少是人云亦云?很多企業開始考慮是不是自己公司是不是也要儘快上馬AI技術,以防在大潮中落後。各國政府也坐不住,美國、中國、加拿大、英國紛紛大量投資AI人工智慧領域相互追趕,以求在世界技術大潮中佔有一席之地。就在昨天,台灣微軟表示,在行政院與經濟部的支持下,微軟在台成立「微軟AI研發中心」,將在2年內投資台幣10億,建立百人研發中心團隊。
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是不是給企業更多的研
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CIO问了我一个養豬的問題
「如果你要養1000萬頭豬,你打算怎麼管?」來自特驅集團的CIO張海峰提出了這樣一個有趣的問題。也許你的答案是,要建立規模龐大的現代化養豬場,招很多很多的養豬工人。如果你的答案僅有這些,那麼張海峰會告訴你,對養豬來說,这些还遠遠不够!
成立於2005年的特驅集團,憑藉約9000萬新台幣的啟動資金,從一個「5畝地工廠」起步,現已實現年銷售收入超600億新台幣,包括養殖事業部、飼料事業部及新農投事業部三個主要業務版塊,下屬企業超150家,分布於中國的東北、華北、華中、華南、西南和越南等地。作為「農業產業化國家重點龍頭企業」和「中國畜牧飼料行業最具投資價值TOP10」,特驅集團立志打造以「
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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】3. 從工具屬性和分析師需求來劃分3.0.1 業務 or 技術3.0.2 分析類工具3.0.3 程式碼類工具4. 從企業資料應用架構來劃分4.0.1 資料存儲層4.0.2 報表/BI層4.0.3 資料分析層4.0.4 表現層4.0.5 關於視覺化4.0.6 關於一些視覺化特效5. 4大工具盤點5.0.1 >>>>Excel5.0.2 >>>>R5.0.3 >>>>Python5.0.4 >>>>BI6. 開源軟體6.0.1 JasperReports+ireport6.0.2 Seal Report6.0.3 BIRT7. 商業BI軟體7.0.1 SAP BO7.0.2 Tableau7.0.3 Power BI7.0
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近幾年來,數位轉型成為各行各業的熱門話題,製造業的「工業 4.0」、醫療產業的「精準醫療」、公部門的「智慧城市」、金融業的「Fintech」、流通服務的「商業4.0」······據調查,有高達八成的企業認為數位轉型是當務之急,卻只有不到一半的企業有相關的因應策略。那麼如何把握好數據時代的契機,快速實現企業轉型,搶佔商機,成就業績?
誠邀您參加帆軟舉辦的「企業數位轉型研討會 & 帆軟台灣用戶大會」!此次大會,致力於研發打造動態報表與BI商業智慧軟體的帆軟邀請有實作經驗之合作企業,一同分享數位轉型的完整方案與豐碩成果。同時,您也將了解帆軟在6,000多家企業中如何讓數據成為生產力!
http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2017110211-1.png
會議議程
13:00 ~
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曾經跟某位CEO這樣說過:「你有沒有覺得你像個瞎子,像是被關在一個小黑屋裡。當你想知道任何有關公司的經營狀況,都是你下面的負責人把小黑屋的窗打開,告訴你內容與細節。你才明白,哦~公司經營是這樣的。每一個部門的負責人都跟你這樣說一遍。我覺得你挺可憐的,當你想手伸長一點挖掘業務真相的時候,你手上沒有任何工具。而數據可以作為你管理公司的工具之一。」
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管理者可能希望是這樣的.....
每天醒來:
1、清晰了解昨天公司的經營狀況;
2、如果願意,可以了解每一筆業務的每一筆細節;
3、清晰了解公司發生的問題,能夠督促和監督關鍵問題的解決;
4、每個指令都「對症下藥」,對於即將下達的指令充滿信心;
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1. 入門的過癮是能【咻~的一下看完】2. 進階的過癮是要【專業知識豐富到爽】3. 從工具屬性和分析師需求來劃分3.0.1 業務 or 技術3.0.2 分析類工具3.0.3 程式碼類工具4. 從企業資料應用架構來劃分4.0.1 資料存儲層4.0.2 報表/BI層4.0.3 資料分析層4.0.4 表現層4.0.5 關於視覺化4.0.6 關於一些視覺化特效5. 4大工具盤點5.0.1 >>>>Excel5.0.2 >>>>R5.0.3 >>>>Python5.0.4 >>>>BI6. 開源軟體6.0.1 JasperReports+ireport6.0.2 Seal Report6.0.3 BIRT7. 商業BI軟體7.0.1 SAP BO7.0.2 Tableau7.0.3 Power BI7.0
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文 | 帆軟數據應用研究院 任敏
(文中報表都來自於FineReport報表製作與BI商業智慧工具)
隨著市場情況日益複雜,企業在行銷決策方面挑戰越來越大。建立科學的行銷數據支撐體系,是保障企業行銷決策科學性的重要基礎。本文從數據分析的角度對行銷決策的工作做了模塊化解析,包括分析指標拆解、管理儀表板、行銷KPI體系、經銷商與門店管理、競品分析、預測分析等六大模塊,對企業行銷決策分析工作的規劃與建設有很好的指導意義。
一、分析指標拆解
1、指標
行銷決策的數據分析指標,流行的分解方法有很多種。我簡單粗暴,只抓重點,分為「業務模塊」和「運營模塊」兩大核心板塊。
業務模塊包含整個行銷流程中涉及到的訂單、合同、發貨、回款、退貨等指標,例如銷售額、回款額等,同時也包括業務流程的前端與終端相關的指標,例如產品價格、期初期末庫存、客戶滿意度、市場佔有率等。
運營模塊
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