自研-1 分析发动机 ， 国内外有哪些比较实用的发动机bi data 分析系统国外BI data 分析系统有tableau，差不多就是数据 。常用的分析图表和部分数据分析模型内置，可以快速挖掘数据分析并制作数据分析报表，毕的数据分析可以非常灵活的通过拖动多维 分析，做出很多可视化的报表，但是报表越多越好 。
【多维bi分析,power bi 成绩分析】
1、领导安排你做个报表,分管领导的要求和总领导的指示不一样,你怎么办...做一个报告 。如果做同样内容的报告，要优先考虑大领导的要求 。毕竟最终需求还是在大领导身上 。当然，如果分管领导也需要，你可以做两份不同的报告，一份给大领导，一份给分管领导 。首先，明确客户和管理层的需求 。很多数据是以纯报表、二维表格的形式呈现，一些简单的图表是可视化的 。但是这些报表基本上只服务于一线业务部门和业务人员 ， 数据还是描述业务流程数据 。
第二:表述清晰，逻辑性强，重点突出分析 。毕的数据分析可以非常灵活的通过拖动多维 分析，做出很多可视化的报表，但是报表越多越好 。可视化报表的制作要简洁 ， 遵循自上而下、层层推进的原则，通过图表之间的关联、钻取、联动来表达业务分析逻辑 ， 最后钻取明细数据，查看业务明细 。所以一个好的可视化分析 report反映的是企业的经营和管理思路，这些思路需要还原到report 分析 design中 。
2、BI数据 分析系统做出来的数据可视化效果好不?在BI data 分析系统中，可以通过仪表盘、柱状图、折线图以及各种图表的呈现 ， 以更通俗易懂的方式解读数据之间的复杂关系和发展趋势，从而更好地利用数据分析结果 。化繁为简，达到数据更直观，阅读更方便的效果 。人的创造力不仅取决于逻辑思维，还取决于形象思维 。如果能把数据变成图像，就能在逻辑思维的基础上，进一步激发人的图像思维 ， 帮助用户理解数据之间隐藏的规律，为决策提供最优支持 。
数据中心是BI的支撑，是分析面向海量数据的核心物理框架 。可以形象地理解为语义格式一致的多源数据存储中心 。数据源可以是来自许多不同平台的系统，如客户关系管理系统(CRM)、供应链管理系统(SCM)、企业资源规划系统(ERP)或外部系统和分散的数据 。提取数据后，通过清洗、转换、整合 ， 打通各个系统的信息孤岛，加载到数据中心 。
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