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2015.12.16——12.18 中國烏鎮舉行第二屆世界互聯網大會。這是是中國舉辦的規模最大、層次最高的互聯網大會,也是世界互聯網領域的高峰會議。馬雲、馬化騰、李彥宏、曹國偉等互聯網大佬出席。
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帆軟FineReport在會中亮相,給大家看幾張效果圖!
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FineReport應用到管理中例子非常多,之前給大家分享了很多專案,今天我把我們公司自己的簽到系統分享出來,很簡單的一個應用,讓大家看看我們是如何利用FineReport來實現管理目的的。
首先上圖:
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功能介紹:
1、只能在南京、無錫的辦公室才可以簽到,其他地方簽到是無效的。【為避免假冒偽劣簽到哦】
2、若早上籤到時間在9:00以後,點擊早上籤到的時候,會直接彈出“遲到窗口” ,寫上遲到原因才算能完成簽到。【遲到了總要寫上原因】
3、簽到後的時間會實時刷新。【方便看出來簽到的時間,而且在具體數據資料表中也會顯示出來】
4、簽到情況,若遲到、出差、請假等,都有超鏈接,可以點擊進去查看原因。【很方便查看】
5、數據
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本文來自帆軟愛好者論壇一位番薯的分享,整理給大家參考!
一般用程序入門都做出入庫,進銷存之類的,一旦掌握了進出剩餘的做法,其他程序只需要在此基礎上擴展即可
一.描述:
希望在工作的時候,庫管可以通過FineReport能進行倉庫管理,因為管理簡單,邏輯上就不複雜,但裡面涉及很多的知識點和技巧,整套系統需要設計的是:出入庫人員,產品單,入庫單,出庫單,以及庫存明細報表
二:分類:報表應用>>報表典型應用>>簡易出入庫系統
三.實現步驟:
1.建立資料庫,本表涉及4個資料表,如下圖
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用戶表,產品列表,入庫表,出庫表(出庫表和入庫表欄位一樣,圖一隻是展示出入庫表,需要再建一個出庫表)4個表
2.新建員工表和產品表,這
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關注Android行動APP的小夥伴們注意了,Android行動端在12月7日更新,此次更新中,對大家比較關心的android終端操作性能體驗進行了改進優化,有大幅提升!
性能優化:
1、優化了表單報表滑動體驗
2、優化了下拉刷新體驗
3、優化了左右手勢翻頁體驗
4、優化了多處操作性能,例如目錄界面滑動、翻頁、按鈕靈敏度及點擊後反應效率
另外新增功能:
5、PC端和行動端首頁可以分開各自設置,很多小夥伴希望PC上有首頁,行動端不要首頁,現在就可以支持了,報表伺服器需要更新至8.0最新版本
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6、行動端修改密碼功能,與PC端一致,只有在非同步資料集的內置認證下才可以進行修改
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這是來自帆軟愛好者論壇裡面一位番薯分享的案例,這裡整理給大家參考學習!
ERP——Enterprise Resource Planning 企業資源計劃系統,是指建立在信息技術基礎上,以系統化的管理思想,為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理平台。ERP系統集中信息技術與先進的管理思想於一身,成為現代企業的運行模式,反映時代對企業合理調配資源,最大化地創造社會財富的要求,成為企業在信息時代生存、發展的基石。
截止到目前,使用ERP的用戶越來越多,對數據資料的探取需求也越來越大,但ERP報表對用戶個性化的需求支持的力度並不大,最多支持SQL語句查詢,而對報表的樣式就無能為力了,從今天開始,我將列舉幾個報表的應用,看如何解決ERP報表使用中的難題的。
一、銷售訂單執行情況明細表
1、ERP過濾界面圖
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【本週統計情況】
修復bug:35
新功能(已完成):4
新功能(未完成):2
其他:4
改良:3
PC端:
bug——6個
(83115:模板單元格中如果帶了非法字元, 會導致整個xml解析失敗.
83118:BI-BI3.7:報表管理>>報表封面修改目錄和模板圖片,保存後在首頁查看沒起效果
對話框拖動的bug 等等)
改良——匯出並發大時會出現空白,優化
其他——給市場單獨打一個特定激活鏈接的exe
其他——將功能點記錄和文本控制項增強校驗的插件內置
新功能——上報可集成(完成了部分,還剩下改bug)
新功能——finedb可提供備份還原(完成了部分)
新功能——集群(一期完成)
移動端I
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本期線上培訓的主題是圖表,內容提要:
1、圖表簡介
2、分類和對應值的設置
3、系列和對應值的設置
4、特殊資料設置
5、圖表動態特效設置
6、內置和自定義地圖使用
7、GIS地圖使用
8、圖表風格和配色全局化
9、多維度坐標軸
10、圖表探取(熱點鏈接)
11、地圖探取
12、圖表聯動
13、圖表實例分享
附培訓視頻、ppt下載:
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緊接著折線圖,我們開發的新版面積圖又和大家見面了!
為了讓大家能儘快體驗已開發完畢的新圖表,這次更新我們特意在exe里內置了各種圖表類型的demo模板哦~
下載最新的exe,打開doc\Advanced\Chart目錄,會發現多了好幾個newchart子目錄。下面特性介紹中大部分模板,在其中都能找到。
面積圖含義與折線圖類似,可用來展示持續性數據,可很好地表示趨勢、累積、減少以及變化。與折線圖略有不同的是,面積圖更擅於展示部分和整體之間的關係。
這次更新的新面積圖一如既往的貫徹了FR新圖表的特性:美觀,動畫以及強大的自定義功能。
新特性簡介:
一.視覺和動畫
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帆軟軟體在深圳舉辦了FineReport產品交流會,各路IT精英齊聚一堂,探討帆軟產品問題、分享使用經驗、交流行業心得。
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會議以FineReport(www.finereport.com/tw/)為主線,從報表製作培訓,到報表實例分享,再到深入應用集成等方面進行講解,最後以開放式的討論交流融匯FineReport應用精髓,期間穿插FineBI(www.finebi.com)的宣講,這也意味著帆軟華南區接下來將打開BI市場的大門。總之,此次大會取得了圓滿成功,得到了各界番薯的一致好評。
會議首先由賀工開場講解FineReport的製作應用,從簡單報表製作,參數應用,填報表單應用,圖表使用,到平台設計規劃,深入到企業級應用集成。以
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今天與大家分享醫藥行業的專案,下面是效果圖:
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本文來自於帆軟論壇番薯vikou的分享,附件有論文下載、以及專案涉及到的cpt模板下載哦~
一、項目背景
隨著社會信息化高速發展,企業信息化也得到了一定提高,而如何提高辦公效率已經成為企業一項重要而緊迫的任務,傳統的紙質報表等檔案不僅浪費紙張、不易存檔、不易調閱、不易統計,如何更有效、更快速提升辦公效率和辦公質量,成為了制約工作效率提升的最大瓶頸。
由點到面,從各位同仁的電腦桌面上繁多的報表文件,明顯的可以看出日常工作的繁忙,可是一天下來感覺處理的文件卻不多。
地域限制:由於集團沒辦法實時和子公司實現同步辦公,在溝通方面成本很高,而且異地辦公效率低,得到的生產報表數據和財務數據不準確,而且不及時。
員工素質的差別:每個人處事的方式都不同,造成「一鍋粥」的現象,這就要求我們用流程工具和報表工具來規範梳理工作。
檔案丟失:員工的離職,造成報表文檔的丟失已經成了企業最大的損失。
透
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如今,企業需要對抗一大波來襲的技術初創公司,這些公司行動敏捷,能快速適應外部環境的變化。為立於不敗之地,傳統企業不得不改變經營模式,將目光轉向IT以期獲得創新之源及競爭優勢。在此背景下,2016年里我們將會看到企業將IT的重點從「面向基礎架構」轉向「面向應用」 (application enablement),投入預算將投入到應用開發、分析、以及大數據。這也為2016年將要湧現的一些IT關鍵趨勢做了鋪墊。
趨勢一、 IT技能和職能的轉型
今天的業務正受到社交、移動、數據分析與雲計算的洗禮而經歷轉型。為應對轉型挑戰,IT必須拋去枯燥繁瑣的工作,將人員從基礎架構管理與運營中解放出來,著眼於雲計算實施、分析、開發運營(DevOps)、移動,以及業務解決方案等領域,開發專項技能。這種IT技能的轉變涉及到文化改變,需要得到企業與IT領導的支持。
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本月帆軟軟體在美麗的杭州舉辦了一場線下培訓會,信雅達,圖訊科技,聚光科技,華都控股,華立儀錶,恆逸石化,吉利集團,浙大網新,杭州銀行,顧家家居,傳化集團,衛星石化,中韓人壽,金誠集團,浙江大學,以及其他眾多知名企事業單位的企業領導、IT負責人、工程師等參與了本次培訓會。
本次培訓會首先介紹了FineReport在企業信息化過程中所起的作用,然後圍繞FineReport的技術架構、操作技巧、功能應用展開討論,後面又詳細介紹了參數查詢設計、圖表製作、數據決策平台、報表部署集成、二次開發介面等,培訓最後進行了現場答疑。與此同時,還增加了微信互動等環節,讓整場培訓都在輕鬆愉快的氛圍下進行。
很多非杭州地區的同學,或者當天有事沒能去參會的同學最近都在問傳說哥有沒有培訓視頻,答案是有的!先看現場圖,再來視頻!
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經過了一個月的開發與反覆測試,我們的新柱形圖和新條形圖向大家開放啦 。
安裝官網最新的exe即內置已開發好的三種新圖表類型。
上期我們開放了新的餅圖(詳情見http://bbs.finereport.com/thread-70328-1-1.html),之後受到了很多用戶的好評和中肯的建議,fr可視化小組的每一次進步都與大家的關注密不可分~ 希望能有更多的用戶參與到與我們的互動中來,同時我們也將會嘗試開闢更多的互動渠道。
這是基於d3.js的新柱形圖和條形圖!下面介紹下新柱形圖的一些特性吧~
一.自由度極高的坐標軸定義
老的柱形圖x軸只有文本和時間兩種類型,能滿足大部分需求。然而對於橫軸為數值時的表達無法實現,如圖新柱形圖效果:
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中國報表軟體第一品牌帆軟軟體有限公司在廈門召開FineReport報表技術培訓和交流大會,獲得圓滿成功。廈門航空、翔業集團、晉江農商銀行、廈門和誠智達、廈門虹泰光學、東方世通科技、吉聯新軟體、美亞柏科、中軟海晟、片仔癀、中海集運廈門、慧瑞、富邦財產保險、靈馬軟體、廈門煙草、中軟廈門、骨之味連鎖、用友泉州等多家企業的企業領導、IT負責人參與了本次大會。
本次大會旨在交流「大數據時代背景下如何應對業務和管理難題」,以及如何應用好FineReport報表軟體使其發揮更大的價值。大會首先介紹了大數據時代的數據價值,然後圍繞FineReport的技術架構、操作技巧、功能應用展開討論,詳細介紹了基本報表、複雜報表、圖表、穿透鑽取、數據填報、報表管理平台(數據決策系統)的功能使用和價值。最後,廈門航空的開發經理葉經理進行了帆軟產品近兩年中應用的分享,引起了大家強烈的反響。
下面是現場圖片,文章最後給
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【引子】
Porterfield的最新創業項目是Looker,一個商業資料分析解決方案提供商。主人公在下面這篇文章中向我們講解創業者們如何可以從一開始就設計好資料分析的基本框架:將資料儲存於何處?用什麼工具分析最好?可以規避哪些常見的錯誤?以及,今天的你如何亡羊補牢?
關於資料分析,避免6個錯誤
1. 走得太快,沒空回頭看路
初創公司里的人們彷彿一直在被人念著緊箍咒:「要麼快要麼死,要麼快要麼死。」他們是如此著急於產品開發,以至於他們常常沒有空想用戶對產品的具體使用細節,產品在哪些場景怎麼被使用,產品的哪些部分被使用,以及用戶回頭二次使用產品的原因主要有哪些。而這些問題如果沒有資料難以回答。
2.你沒有記錄足夠的資料
光給你的團隊看呈現總結出來的資料是沒有用的。如果沒有精確到日乃至小時的變化明細,你無法分析出來資料變化背後看不見的手。如果只是粗放的,斷續的統計,沒有人可以解讀出
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摘要: 根據IDC資料,2015年全球資料量的年增長率可達到5.6澤位元組(即5.6萬億兆位元組),是2012年增長率的兩倍。這意味著太多要理解吸收的信息,特別是黑白掃描文件或者沒有乏味的長達50頁的pdf。而大腦對可視化圖像的處理速 ...
根據IDC資料,2015年全球資料量的年增長率可達到5.6澤位元組(即5.6萬億兆位元組),是2012年增長率的兩倍。
這意味著太多要理解吸收的信息,特別是黑白掃描文件或者沒有乏味的長達50頁的pdf。而大腦對可視化圖像的處理速度要比文字快60,000倍,可以讓人更容易理解資料的意義。
而且文本資料中沒有發現的模式、趨勢和相關關係可以很容易通過資料視覺化顯示或識別出來。
雖然如此,複雜資料視覺化仍然可能是令人困惑的。
我們將在本文中曆數14個複雜資料視覺化的奇妙例子。開始吧!
1.彭博億萬富翁(Bloomberg Bi
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當前,傳統(非互聯網類)企業已認識到巨量資料的價值,但如何結合企業現狀有效應用巨量資料,仍普遍存在著迷茫。針對這種現狀,下文基於企業巨量資料應用的相關服務經驗,提出一些可行性的思路和建議,供企業客戶了解和實施。
本文內容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分To和內部資料的大中型企業,對擁有大量企業/個人管理資料的政府機構(如稅務)的巨量資料應用也有借鑒意義。
一、企業最有價值的資料在哪裡
巨量資料的價值基礎來自於資料,對於企業最有價值的資料,我們認為有兩點:
1)內部業務巨量資料(而非外部巨量資料)具有最高的應用價值
企業的巨量資料,從來源講可分為內部(自身業務生產經營環節產生的所有資料)和外部(來自外部,如第三方/互聯網)。當前企業熱衷於引入來自外部的巨量資料(如互聯網/電商/移動互聯網)和相關服務應用,而忽視了一個事實:現有的內部業務巨量資料才是最大的價值挖掘目標。
大中型企
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摘要:
雙十一即將來臨,伴隨著銷售量的一路上升,各類資料也接踵而來。適當的統計分析可以提取有用信息、形成有效結論,這一過程的良好操作對於店鋪的持久發展意義非凡。
資料分析是一個加強對工具運用的階段,因此對於工具功能的學習十分重要,但其又不僅是使用工具的過程,更需要明確的思路去讓資料處理變得更加高效。做資料分析第一個要做的就是明確分析目的。這一個明確目的的來源,就是基於對於自身業務的理解。業務也是資料分析四要素中的f第一要素,沒有業務的理解,一切都還只是空談。
現在來拋出一些問題,比如要進行一個價格段的觀察,這應該是很多朋友對寶貝進行定價,包括一些做什麼價位段產品的規劃等很多情況下的一個需求。正確的一個價位段的分析,可以避免陷入一個被動,否則陷入一個進退兩難的地步。
有了一個目的,第二步的一個工作就是尋找相對應的一個資料源,需要去尋找不同價位段的一些指標情況的資料源。
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摘要: 具有全新商業模式的OTT內容服務商帶來的破壞威脅著通信服務提供商的傳統收入來源,從商品服務轉向增值服務是阻止通信服務提供商利潤流失的關鍵。不斷變化的格局所造成的不確定性和破壞要求通信服務提供商快速建立新 ...
具有全新商業模式的OTT內容服務商帶來的破壞威脅著通信服務提供商的傳統收入來源,從商品服務轉向增值服務是阻止通信服務提供商利潤流失的關鍵。不斷變化的格局所造成的不確定性和破壞要求通信服務提供商快速建立新的業務和運營模式,並尋找替代的收入來源。
對於大多數通信服務提供商而言,找到正確解決方案的關鍵近在咫尺。每個電信運營商都擁有非常寶貴的龐巨量資料源。而他們所面臨的挑戰是探索如何利用這些豐富的信息以實現最大的價值——包括在選擇正確的技術組合時做出明智、戰略性的決策。
如何充分利用豐富的資料
過去,運營商沒有充分利用其所掌握的資料帶來的優勢。通過利用資料的價值,通
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BI(商業智能)的部署應用成為2010年CIO關注的焦點。當前30%的成功率成為困擾BI前進的「絆腳石」,如果只是從企業部署應用的層度來講,目前企業只有首先理清了自身存在的因素,才能進一步的前進。作為CIO,無論是做什麼類型的系統,業務流程和業務資料都是非常重要的,做BI也是同樣的道理。如果拋開BI產品,從用戶的的角度出發,那麼在用戶做部署BI時,應該是先解決業務流程問題還是解決資料問題?近日,網友「olive」在 ITPUB論壇發起一場關於BI設計階段業務流程和業務資料重要程度的的探討引起了眾多BI實施者的關注。
情景還原:
網友olive指出:「公司內部一些跨部門的流程運行不太順暢,關鍵是各個部門各自為政,各用各的系統,各家自掃門前雪,而且信息對其他部門不透明,造成跨部門的資料查詢或協調比較困難。另外某些流程步驟依然採用古老的紙筆。針對這些問題老闆打算做一個通盤的改進,
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要想考察巨量資料最好同時考察巨量資料背後的技術、商業和社會維度。從發展成熟度來看,技術維度走的最遠、商業維度有所發展但不算全面成熟,社會維度發展最差。所以雖然已經談了很久巨量資料,但除了孕育出巨量資料自身的幾個領域比如搜索等,其它領域卻並沒有從巨量資料中獲得可見的收益。大多時候人們還是處在覺得這裡肯定有金子,但需要更多的耐心的狀態。這篇文章則嘗試對巨量資料本身的特徵做點挖掘,對未來的發展趨勢做點預測。
巨量資料上的深度和廣度
如果把巨量資料對應到海量的資料,那它就是非常含糊的概念,相當於變成信息的同義詞,顯然也就很難回答信息到底能幹什麼這樣的問題。
這時候為了推進思考通常需要先分類。如果把時間空間作為最基本的視角,那首先要區分的就是巨量資料的深度和廣度。從時間的角度看巨量資料是完整的歷史,從空間的角度看巨量資料是全球活動的痕迹。前者可以看成一種深度,後者可以看成一種廣度,不同的場景對
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經過幾年的積累,大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作,最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process,在線事務處理),指的就是系統運行了一段時間以後,必然幫助企事業單位收集大量的歷史資料。但是,在資料庫中分散、獨立存在的大量資料對於業務人員來說,只是一些無法看懂的天書。業務人員所需要的是信息,是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息。此時,如何把資料轉化為信息,使得業務人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息,並且輔助決策,就是商業智能主要解決的問題。
如何把資料庫中存在的資料轉變為業務人員需要的信息?大部分的答案是報表系統。簡單說,報表系統已經可以稱作是BI了,它是BI的低端實現。 現在國外的企業,大部分已經進
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BI商業智能軟體一般都會提供若干資料整合、資料查詢、分析與評價、資料可視化及資料分享的手段,但是在BI項目的構建與實施過程中,如果不按照一定的應用組織思路、資料分析模式及分析流程使用這些工具或手段,呈現給最終用戶的將是獨立的工具集和離散的分析內容,BI系統的整體應用效果將大打折扣。同時,最終用戶也了解資料分析模式及資料分析流程方面的一些常用理論和方法,以便形成自己的分析內容組織思路,從而有效開展資料決策分析工作。這方面目前已有多種卓有成效的理論及實踐體系,本文基於既往經歷的典型BI/DW項目實施經驗及對BI軟體規劃研發和實施經驗,給出一種BI系統中的資料分析內容及分析流程組織思路。
1. 整體應用模式
在商業智能項目(DW/BI項目)中,通過梳理和優化現有的指標、報表體系和分析體系,同時整合主要的業務系統資料(業務核心支撐系統、財務系統、HR系統、手工維護的資料如行業資料、競爭
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這是一個不說自己搞巨量資料就不好意思和人打招呼的時代。阿里巴巴用巨量資料貸款,百度用巨量資料推廣告。那麼,沒有巨頭的天然優勢,創業公司具體怎麼搞巨量資料?
開搞之前,先明確一下目前巨量資料主要是用來預判,挖掘用戶的需求(也有用過去的巨量資料判斷現在的需求,如巨量資料種菜判斷菜目前的長勢情況)。那麼,預判的依據是什麼?就是所謂樣本,例如我通過前幾年的平均氣溫判斷今年的溫度是高是低。
這裡還可以分為三種情況:一種是我的巨量資料軟體自帶了很多樣本可以作為分析依據,一種是我把之前的交易資料作為樣本。第二種較先進,要求系統有自我學習建立樣本模型的能力,也就是邊干邊學。第三種最牛,不光能做出預判,還能告訴你下一步怎麼做,例如一家賣拖拉機的公司,為用戶提供何時在哪裡種植何種作物,犁地的最佳路線。
首先說一下資料來源問題,可以是平時經營過程中積攢下來的也可以向別的公司購買(像京東那樣買騰訊的資料,目
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在資料「爆炸」的時代,巨量資料常常被寄予厚望。到底,什麼樣的資料才算巨量資料,怎樣才能用好巨量資料,傳統統計學還有用武之地嗎?清華大學統計學研究中心前不久成立,著名統計學家、哈佛大學終身教授劉軍擔任主任。日前,劉軍做客人民日報、人民網《文化講壇》,分享他的思考。
——編者
讓巨量資料區別於資料的,是其海量積累、高增長率和多樣性
什麼是資料?資料(data)在拉丁文里是「已知」的意思,在英文中的一個解釋是「一組事實的集合,從中可以分析出結論」。籠統地說,凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的,就可稱之為資料。古人「結繩記事」,打了結的繩子就是資料。步入現代社會,信息的種類和數量越來越豐富,載體也越來越多。數字是資料,文字是資料,圖像、音頻、視頻等都是資料。
什麼是巨量資料呢?量的增多,是人們對巨量資料的第一個認識。隨著科技發展,各個領域的資料量都在迅猛增長。有研究
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資料視覺化
資料視覺化的道路上充滿了不可見的陷阱和迷宮,最近ClearStory Data的兩位資料視覺化開發人員分享了他們總結出來的資料視覺化開發的7個不宣之秘,普通開發者了解這些方法能提升視野,少走彎路。
資料視覺化, 特別是基於Web的資料視覺化的時代已經到來了。 類似Javascript的可視化庫如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新瀏覽器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些過去只能由計算機專家和專業設計人員開發的複雜的可視化變得越來越簡單了。
資料視覺化如今成為了很多網站項目的必備功能。 而類似於Platfora, DatameerClearStory Data以及Chartio等初創公司則可以利用基於瀏覽器的分析平台融到數百萬美元的投資。
資料視覺化是資料探索以及資料表現的重要方式, 然而, 對於資料視覺化的開發者來說, 依然有很多
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摘要: 金融風險預警是金融資料挖掘中的一個重要研究方向,由於金融資料具有類型多樣、關係複雜、資料動態性、資料量大等一般特徵,此外還有高噪音、非 正態等特徵。因此,金融風險預警更有挑戰性。運用資料挖掘技術能夠從海量 ...
金融風險預警是金融資料挖掘中的一個重要研究方向,由於金融資料具有類型多樣、關係複雜、資料動態性、資料量大等一般特徵,此外還有高噪音、非 正態等特徵。因此,金融風險預警更有挑戰性。運用資料挖掘技術能夠從海量的金融資料中發現隱藏在其背後的規律,有效地降低金融機構的運營風險。因此資料挖 掘在金融風險預警有著廣闊的應用價值和市場前景。
金融風險管理
金融風險指任何可能導致企業或機構財物損失的風險,是企業未來收益的不確定性與波動性。按照金融風險產生根源可將金融風險分為靜態與動態兩類;按風險涉及 範圍可分為微觀金融風險與宏觀金融風險;按照金融機構類別可分為銀行風險、證券
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本文,主要想簡單介紹下資料挖掘中的演算法,以及它包含的類型。然後,通過現實中觸手可及的、活生生的案例,去詮釋它的真實存在。
一、資料挖掘的演算法類型
資料挖掘
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一般來說,資料挖掘的演算法包含四種類型,即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習,後兩種屬於無監督學習,屬於描述性的模式識別和發現。
(一)有監督學習
有監督的學習,即存在目標變數,需要探索特徵變數和目標變數之間的關係,在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如,信用評分模型就是典型的有監督學習,目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數(人口統計、資產屬性等)和目標變數之間的關係。
(1)分類演算法
分類演算法和預測演算法的最大區別
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資料視覺化是一個溝通複雜信息的強大武器。通過視覺化信息,我們的大腦能夠更好地抓取和保存有效信息,增加信息的印象。但如果資料視覺化做的較弱,反而會帶來負面效果。錯誤的表達會損害資料的傳播,完全曲解他們
所以優秀的資料視覺化依賴優異的設計,並非僅僅選擇正確的圖表模板那麼簡單。全在於以一種更加有助於理解和引導的方式去表達信息,儘可能減輕用戶獲取信息的成本。當然並非所有的圖表製作者都精於此道。所以我們看到的圖表表達中,各種讓人啼笑皆非的錯誤都有,下面就是這些錯誤當容易糾正的例子:
1、餅圖順序不當
餅圖是一種非常簡單的視覺化工具,但他們卻常常過於複雜。份額應該直觀排序,而且不要超過5個細分。有兩種排序方法都可以讓你的讀者迅速抓取最多的重要信息
方法一:將份額最大的那部分放在12點方向,逆時針放置第二大份額的部分,以此類推。
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frlily
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