睿思BI-多维分析(OLAP)工具介绍

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改

怎样评价大数据分析工具FineBI

怎样评价大数据分析工具FineBI FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品，FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，预测模拟企业将来的发展，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争性。下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。 1. 特点及优势 1.1 特点 1）敏捷型BI是近年来新的发展趋势，FineBI属于敏捷型BI，区别的本质是手动建模和自动建模，这是与过去的重型BI有明显区别的。 2）手动建模建出的模型是死的（使用聚合存储），建模之前必须把全部需求调查清楚；一旦需求有变，需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。一前一后都有较高的沟通成本，实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。FineBI的自动建模以表间关联为依据，多维数据库中存储明细数据，以深度优化的索引等技术保证即席运算性能；得到的模型灵活多变，需求变化的响应可以在OLAP层面，而非建模层面实现，免去了大量沟通和建模工作，也就是真正解放信息部，盘活业务部，让业务部门做分析。 3）由以上问题进一步导致重型BI项目周期长（半年或年为单位），项目风险高（实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等），对比FineBI以周或月为单位，操作界面友好，项目风险很小。 1.2 FineBI的实施周期由于FineBI特有的数据准备模块，除去原始需求沟通时间，技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理，而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础

思维可视化教学参考资料

思维可视化概述 1思维可视化（Thinking visualization）是指运用一系列图示技术把本来不可视的思维（思考方法和思考路径）呈现出来，使其清晰可见的过程。被可视化的“思维”更有利于理解和记忆，因此可以有效提高信息加工及信息传递的效能。实现“思维可视化”的技术主要包括两类：图示技术（思维导图、模型图、流程图、概念图等）及生成图示的软件技术（Mindmanager、mindmapper、FreeMind、Sharemind、XMIND、Linux、Mindv、imindmap等）。随着“思维可视化”技术的发展，其在各领域的应用防越来赿广泛，越来赿深入：比如在商业领域出现的“可视化思考”会议；在教育领域出现的“思维可视化教学”；在科研领域出现的“思维可视化研究”等。 2概念的提出思维可视化概念是由华东师范大学现代教育技术研究所思维可视化教学实验中心刘濯源主任首先提出，“思维可视化”（ Thinking visualization）是指运用一系列图示技术把本来不可视的思维（包括：思考方法和思考路径）呈现出来，使其清晰可见的过程。“思维可视化”（ Thinking visualization）技术的研究历时十年，经过“理念构建——技术整合——学科结合——模板开发——模式构建——教师培训——系统导入”七个阶段的深入研究及实践，并于2011年获全国教育信息技术研究“十二五”规划重点课题《思维可视化技术与学科整合的理论和实践研究》立项。2012年3月24日课题开题大会在无锡成功举办，来自全国的教育专家及80多所学校的校长对思维可视化教学模式表示了高度的认可，一致认为该教学模式对提升学生学习能力及教师的教学品质具有关键性作用。 3概念区分 “思维可视化”与“知识可视化”的异同 “知识可视化”的概念较“思维可视化”的概念出现得更早一些，它主要强调的对知识表征的可视化呈现，北京师范大学“知识工程研究中心”在这方面的研究比较深入。而由华东师范大学现代教育技术研究所提出的“思维可视化”则更侧重于知识表征背后的思维规律、思考方法、思考路径，在可视化的过程中更强调对思考方法及思考路径的梳理及呈现。 4关于思维思维是人脑对客观现实间接的和概括的反映，反映的是事物的本质和事物间规律性的联系，这是人与动物的本质区别，传统的教学模式把时间主要用在“感知记

[整理]30个把数据可视化的简单工具

30 个把数据可视化的简单工具 s Big Data 的重要性与日俱增，许多企业的资料库内都收集了非常多消费者资料，但要将这一笔笔冷僻又繁杂的数字与名目资料转化为有价值、为企业带来效益的策略拟定参考，需要倚赖资料科学家的脑袋与适当的统计软体，再把结果图表化，让一般企业、大众都看的懂，也就是「看图说故事」与「数字会说话」两者的结合。但有哪些简单又实用性高、不需要专业的编码知识、也不需要特别的训练就可以用的软体呢？以下介绍30 个着名的资料图表化软体给大家参考，想要让顾客听懂你在说什么、说服你的客户就靠它们了！ 1. iCharts

iCharts 是能够连接市场研究出版者、经济及产业面的资料和专业的消费者的平台，拥有数以万计的图表，涵盖层面包刮商业、经济、运动和其他类别，它让大众能够简单的了解并能够跟上世界最新统计资料的脚步。为了拥有庞大的资料量，它提供以云端为基础和受专利保护的图表工具，让企业和个人都能推出品牌、行销以及用图表分享他们的资料，透过网站分享给数百万的人。很棒的是，iChart 提供免费帐户给使用者，让你能够使用基本的互动是图表，当你花钱购买更进阶的版本，你就能使用更多不同的功能；图表本身是具有互动性的，因此可以从Google Docs、Excel spreadsheet 和其他来源撷取。 2. Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT 是一个专业的、进阶版的JavaScript chart library，让我们能够建出任何形式的图表。採用SVG（Scalable Vector Graphics，可缩放向量图形）和支持超过90 种以上的图表类型，包括3D、甘特图（gantt）、各种不同的压力表图（gauges chart）、漏斗图（funnel chart），甚至世界/ 各州/ 个国家的地图。同样地，大部分的图表包含2D 及3D 的视图，图表是完全可客制化的，标籤、字体、边界等等全部都是可以依使用者作改变。除此之外，他们也重视工具间的互动性，提示框（tooltips）、向下延伸资料（drill down）、可点选的图例关键字（legend keys）、缩放及上下捲动，以及一次按键进行图表输出或列印。 3. Modest Maps

多维数据组织与分析

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2016—2017学年第二学期）课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日一、上机目的目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.MOLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数据。特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集（1）卡类型维度（2）卡类别维度

科学思维教学策略[思维可视化的教学策略]

科学思维教学策略[思维可视化的教学策略] 思维可视化的教学策略 --------食物的消化摘要：任何教学活动，都应以学生已有的认知结构为基础，在动态生成的过程中让学生主动建构自己对世界的理解。采用科学合理的教学策略，让学生的思维活动在教学过程中“可视化”，能帮助教师依照学生的认知需要和特征，去组织、调控教学活动，有效引导学生经历探求知识的形成过程。思维可视化的教学策略有动手画，学生前概念可视化；交流分类，矛盾揭示可视化；搜寻证据，自我校正可视化；反映学生思维发展轨迹，概念建立过程可视化。关键词：思维可视化；教学策略；解暗箱；调控思维可视化的教学策略 --------食物的消化任何教学活动，都应以学生已有的认知结构为基础，在动态生成的过程中让学生主动建构自己对世界的理解。采用科学合理的教学策略，让学生的思维活动在教学过程中可视化，能帮助教师依照学生的认知需要和特征，去组织、调控教学活动，有效引导学生经历探求知识的形成过程。在这个案例教学中，教师主要采用了以下思维可视化的教学策略： 1、动手画，学生前概念可视化教学前，学生对人体消化器官和食物流程并非白纸一张，采用在人体轮廓图中画出食物的“旅行”，学生喜欢，也适合每个学生详

尽地、有效率地表达出自己原认知信息，使教师能更全面了解把握学生的认知背景，更准确地预测学生的认知活动需要和指向，把教学活动建立在可靠的信息源的基础上，以学生的前概念作为探究活动的生长点。 2、交流分类，矛盾揭示可视化不同的学生有不同的认知背景，矛盾是求知的动力，问题是探究的方向。在教学中教师指导学生用语言描述与视频展示相结合的方法交流分享，在鲜活、生动的直观中引发学生从自己原认知中去发现矛盾，从而激起学生想办法去寻求证据的探究愿望，把探究人体消化器官和食物流程及其方法，转化为自我建构知识的自主需要。 3、搜寻证据，自我校正可视化 4、反映学生思维发展轨迹，概念建立过程可视化在这个案例教学中，反映出学生经历前概念、发展中的概念、形成较科学的概念，以及产生新问题需要等，新概念的连续发展做到了可视化。这样为学生自我评价反思有生动具体可视依据。教师对自己教学反思评价也有实在可靠具体的可视依据，对教师进一步改进教学，提升理念具有很强的实效性。我们认为这样的方法，对当前课改倡导学生自主、合作学习交流主动建构，课堂教学充满生命的活力具有重要借鉴意义。当然，有好方法让学生思维可视化，这就要求教师一定要更加关注学生，关注学生的思维活动，在教学过程中，根据学生的思维发展，适时地修改教学设计，调控教学过程，对教师的教学能力要求更高。附：教学实录思维可视化的教学策略 ————《食物的消化》

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

《大数据多维分析平台实践方案》

大数据多维分析平台实践方案一、大数据多维分析平台搭建的初心随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。二、多维分析平台技术选型搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会

按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。

国内外主流BI工具介绍和点评

国内外主流BI工具介绍和点评商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。这几类产品各有何优劣势呢？ ●国外 SAP BO:SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。 Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。 Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。 MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。 Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。 Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。 ●国内 FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。发展时间不长，整体还比较粗糙，需要继续磨练和完善。永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

oltp数据分析方法

数据仓库与OLAP实践清华大学出版社

第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结

3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。

1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。

2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。

3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。

常见BI工具对比分析

常见BI工具对比分析现代社会，随着数据时代的发展，大量的BI工具涌现，主要原因是企业越来越重视对于数据的有效利用，需要通过BI工具，辅助分析业务数据，从而实现业务推动决策。本文，主要对比了QlikView与DataFocus。这也是近两年在市场比较火热的，也相对比较成熟的BI工具，通过对比一些主要功能，为企业或者个人选型提供一个参考。 QlikView QlikView采用拖拽的狡猾方式，比较灵活，展示的样式也比较多样，可以自定义可视化大屏等，其可以对数据进行清洗操作，QlikView的一个特性，就是将数据输入保存在多个用户的内存中，这样可以加快查询速度，但是这个速度很大程度上依赖于内存大小，所以对硬件的要求很高，一般的企业配置，数据处理起来速度会比较慢，而且对于一些复杂的业务需要，需要高水平的开发人员参与，通过写脚本的方式实现。QlikView被誉为最昂贵的BI工具之一，定价高，性价比一般。 DataFocus DataFocus是国内首个采用中文自然语言搜索的BI工具，其使用的交互方式不是传统的拖拽式，而是搜索式，类似于谷歌搜索的方式，这个功能非常智能，可以降低数据分析的难度，而且不需要任何代码，只需要搜索，就能进行简单的或者复杂的分析，图表样式也比较丰富，有30多种，而且图表制作也很简单，支持个性化设置大屏以及单个图表。DataFocus可以根据数据自动适配图表。 DataFocus性价比更高，功能齐全，图表丰富，但是价格却不高。而且其新颖的搜索式分析，吸引了很多关注。

最后我想说，所有的BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的，希望这上述的功能对比对大家有帮助！

模块二活动4可视化工具交流分享

模块二作业：活动一模块二必选案例分析.doc 1、请指出王老师列出的目标分别对应布卢姆目标层次的哪一层？答：在布卢姆的教学目标分类理论中，将认知领域的教学目标分为知道、理解、运用、分析、综合和评价六个层次。王老师所设置的“知识与技能目标”、“过程与方法目标”、“情感态度与价值观”的三维目标很好地切合了布卢姆的教学目标分类理论。我认为：（1）“了解杜甫的生平和主要代表作”，“了解创作背景”，“了解古风这种文体的基本特征”，对应了布卢姆“知道”这一层次；（2）“准确理解字、词、句的含义”对应了布卢姆“理解”这一层次；（3）“活学活用课文中出现的生词”对应布卢姆“运用”这一层次；（4）“分辨出古诗文中的虚写部分和实写部分”这一目标对应布卢姆“分析”这一层次；（5）“掌握学习古诗的方法”，“提高阅读和欣赏古诗文的能力”，“领会作者含蓄、悲婉的艺术风格”，“培养关注民生、关注现实的人文素养”对应“综合”这一层次；（6）“学生们要能体会到差役的凶恶、老妇一家的不幸”，“战乱时代劳动人民的苦难”和“作者关心民生疾苦的思想感情”对应“评价”这一层次。 2、王老师在分析教学目标时，采用了什么方法分析教学目标的？答：王老师在分析教学目标时，采用了归类分析法，将教学目标分为三个方面进行分析；层级分析法，王老师在讲解课文时先是逐句分析，层层深入；信息加工分析法，引入伊拉克战争的新闻图片和国民党抓壮丁；结构模型分析法将课文内容用树状图来表明它们之间的关系等方法分析了教学目标。 3、在进行教学目标分析时，除了使用思维导图工具，还可以使用哪个软件辅助？请对比这两种软件支持教学目标分析的特点。答：在进行教学目标分析时，除了使用思维导图工具，还可以使用word、Powerpoint等软件来进行辅助。相对而言，思维导图更方便、快捷，能清楚地体现出各个教学目标之间的关系。而Word在处理文字方面有优势，Powerpoint也是常用软件，操作简单，内容展示也更具象些。 4、案例中，第一堂课效果不理想时，王老师对教学做出了调整，这种调整体现了来自学习者特征分析的哪些信息？你怎么评价王老师在第一次课教学效果不理想的情况下，所做出的思考和调整？答：王老师在第一堂课效果不理想后能够自我反思，及时对教学做出调整，通过与校长交谈，体现了老师对学习者特征分析的“起点能力水平分析”、“认知结构分析”、“学习动机分析”和“学习风格分析”等信息。他能够深入了解学生，抓住学生心里，感知学生心里，及时调整教学实施，表现出王老师的应变能力和课堂驾御能力。同时，我觉得教师在备课时，不仅要备教材，更重要的是备学生，备学生的知识储备。这是上好一堂课的前提。王老师能在第一节课后及时反思，深入了解学生情况，对学习者特征进行恰当的分析。抓住学习的主体，很好的关注了学生，及时调整教学思路和教学环节的设置，值得我们所以一线教师学习。 5、王老师对教学目标的阐述是否规范？如果不规范，应该怎样修改？

数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)

一、实验内容和目的目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基

于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。四、实验方法、步骤要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW

多维标度分析

武夷学院实验报告课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无

(一)操作步骤 (1)点击分析-度量--多维尺度 ,进入多维标度分析的主对话框，如下图。 (2变量为设定变量列表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，杭州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。 (3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。

(4)距离用于设置所使用距离的产生方式。 ①数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击"形状"有3个选项(图:正对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。

②从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵(变量间计算成对变量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵)。设置完成后，点击继续返回主对话框。 (5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型的类型，如下图。

①度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择interval。 ②条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。 ③维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。 ④度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean 距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean 距离加权欧几里距离。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

13款最好用的数据可视化工具

掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！ ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Insights - 智慧芽专利报告系统是一款分析公司和行业专利情报的软件，简单又智能，输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等，可视化效果备受用户好评。如下，笔者输入“西门子”，可看到关键词圆形图：

以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图： CartoDB 借助CartoDB网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从

简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 Landscape - 智慧芽3D专利地图研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多，为技术红海区，竞争程度越强烈；颜色较浅代表专利数量少，为技术蓝海区，存在技术空白点或难点。

多维数据组织与分析

多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 — 2017 学年第二学期）一、上机目的目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内

容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数据。特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集

主流BI工具对比分析

主流BI工具对比分析 Cognos Cognos开发流程抵债资产系统在三个部分用到了Cognos的产品，第一部分是固定报表，这一部分主要用到的产品是PowerPlay和Impromptu；第二部分是统计分析，这一部分主要用到的产品是Transformer和PowerPlay Enterprise Server；第三部分是灵活查询，这一部分用到的产品是Impromptu和Impromptu Web Report。1、即席查询报表工具Impromptu。Cognos Impromptu 是即席数据库查询工具，它能帮助用户摆脱SQL语言的困扰，提供一个极具亲和力的图形化操作界面，通过鼠标的拖拽和点击就能够获取所需数据的展现。Impromptu提供了许多预定义的模板，方便用户创建标准格式的报表，包括A4大小的普通报表、交叉报表甚至是信封等等。如果用户不满足于这些预定的格式，还可以选择“Blank”模版，用Impromptu 提供的报表格式设计工具设计自定义格式的报表。报表的内容来源于Impromptu 连接的关系型数据库。2、OLAP（联机分析处理）数据立方体制作工具Transformer。Transformer 是基于图形界面的模型制作工具。它能读取多种数据源，包括由Impromptu 产生的关系型数据库查询文件IQD、文本数据、dBase 表等等。用户设计模型的操作基本上用鼠标拖拽来完成，只需将所需维度、度量从数据源窗口拖拽到维度窗口和度量窗口，就能形成基本的模型结构。Transformer 是Cognos 应用开发过程中的核心部分。3、OLAP展现工具报表制作工具Powerplay。Cognos Powerplay 是业界领先的OLAP 多维分析和报表工具。利用Powerplay，可以从任意角度、按任何组合的方式来探索数据，从而轻松地对KPI 或收支进行报表。Powerplay一体化主要的报表活动，并经过优化，将报表信息广泛地分发给用户。4、Cognos报表和分析包括Cognos Visualizer 的高级数据可视化功能。用户可以通过使用高度可视化的、协调的图形察看复杂的指标，快速理解业务绩效趋势、问题和机会。 BO（Business Objects）平台产品§ Business Objects Enterprise Professional 6.5 （BOE 6.5 平台）? BO Designer (语义层设计) ? BO Supervisor (安全管理) ? Info view (商业智能门户) ? RDBMS Access (关系数据库访问) ? BO SDK (开发集成) ? BCA Scheduler (报表定时) Options: （选件）? Business Objects Publisher (报表EMAIL/HTML方式发布) ? BOE Auditor (审计) ? BOE Explorer (HTML 报表分析，如图表转换，钻取) ? B OE OLAP Access (连接OLAP，如Hyperion Essbase) 分析工具§ Business Objects 6.5 (C/S 分析工具) § Web Intelligence 6.5 (B/S 分析工具) Business Objects Enterprise作为一个整体套件，提供了包括报表设计、查询分析、监控管理等功能组件，通过这些组件来实现商业智能的具体功能：1、Business Objects 客户端分析工具Business Objects可以为您的企业提供完整的咨询，报表制作及分析功能。2、Web Intelligence Web分析工具通过WebIntelligence，用户可经由内联网和外联网，对传统关系数据库以及在线分析处理（OLAP）服务器中的战略数据进行访问、分析和共享。3、InfoView 商业智能信息门户InfoView 是一个企业级的商业智能信息门户，是能够在企业的内部及外部以安全的，集中的，个性化的方式表现给用户的商业智能信息门户。InfoView 不仅让用户可以个性化地管理、查看及分配它们的BI 内容，而且它还是一个独立的商业智能入口4、Designer 语义层设计Business Objects的所有解决方案在设计上都是为了能够让非技术用户采用一种简单的拖拽界面对其公司信息进行独立地查