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今天老李在统计后台数据时，收到粉丝朋友这样一条私信，大致内容就是自己花了5000块报了可视化大屏的线上课程，结果做出来的大屏给老板审核后，被老板叫到办公室怒批了半个小时，直接骂他做的东西是垃圾，给他整心理崩溃了！看到这，老李不禁有点唏嘘，这不就纯纯大冤种嘛，花了那么多钱，结果竹篮打水一场空！作为从业十年的数据分析师，我直言，可视化大屏如今已经成为了主流趋势，千万别被一些毒鸡汤洗脑，可视化大屏能让你

近年来，随着大数据的迅速发展，大小公司的领导都越来越偏爱可视化大屏，逼着毫无代码基础的手下员工去学去做，让大家苦不堪言。就拿我身边的朋友举例，昨天半夜12点，有个朋友打电话给我，他说领导给他安排了做可视化大屏的任务，但他完全没有代码基础，根本不知道从哪里入手，在公司加班到凌晨也毫无头绪，他向领导说明了其中的困难程度，但领导根本不管过程，只想看到结果，无奈之下向我求助。当时他电话里情绪非常不对劲处于

先说我的观点：数据分析职业不会被BI软件替代。顺便说一句，数据分析职业也不会被chatgpt取代。大家首先要搞清楚：取代人的从来不是工具，而是会使用工具的人。数据分析师工作内容首先，先让我们来全面拆解一下国内数据分析师的主要工作。我把国内大部分业务方向数据分析师的工作内容进行了梳理，在图中你可以清楚看到，前四项工作是很多数据分析师会花大量时间去处理的，但坦白说含金量确实很低，没有自己的核心竞争力。

之前分享的可视化大屏模板得到各位朋友一致好评，但是也有许多私信来问：如果想自己做好一张可视化大屏怎么办？我把我那位“超神”同事的办法整理出来了，他可以在不用写函数和复杂代码的情况下，0基础做出来一张可视化大屏！我花了好久整理出来，大致可以分为三个步骤：首先，进行需求调研在进行所有动作之前，需要明确用户需求，因为可视化驾驶舱其实就是一款数据产品，可以理解为：驾驶舱给谁看？他要看什么？关键数据指标是什

前段时间参加一个同行交流分享会，好多做前端的朋友说数据分析难做，老板们都钟爱于大屏，时不时就要他们做几个出来，有位行业有名的数据分析师分享给我们可视化大屏这个好玩意，我们每个人可谓是相见恨晚。回去研究了一下，真的不要太好用！今天在这里给大家分析几个大屏模板，一定会对你有所启发！什么是数据可视化在大数据时代，可视化报表已成为企业商业决策的重要工具。把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的

之前写了一篇关于BI如何选型的文章《「BI选型秘诀」BI工具不知道怎么选择？这张选型评分表你一定要收藏！》。文章发布后，不少朋友私信我，想要我出个国产BI工具的测评，今天就开始第一期：帆软 VS 观远仍旧先放测评要素：（1）工具①易用性BI面向的对象大多还是业务人员和专业数据分析人员，因此工具好不好上手、交互体验是否丝滑以及有没有足够的学习资源很大程度上决定了用户会不会持续性用，以及能不能深入用。

做过项目的都知道，收集和明确需求并非易事，尤其是挖掘需求方详细、深层次的需求。很多企业在做需求调研时，经常由于双方对问题描述和理解上的差异，使得需求在不断传递的过程中发生较大的偏差，结果导致最终开发出来的功能与业务原始需求大相径庭。业务人员说不清，技术人员不理解，导致最终的开发结果无法满足真实业务场景的需求。那么，怎样才能做好详细的需求调研，使真实业务场景中的需求能准确地传达给最终的开发人员呢？总

数据、信息、知识和智慧是数据创造价值的四个层次，也许你每天都碰到它们，但并不表示对其有深刻的理解，下面是一个从数据到智慧的例子。事实上，大多数据从业者都停留在采集数据、创造信息这个层次上，能从信息中获得知识的的人寥寥无几，而能做到智慧这个层次的人，大多数其实已经跟数据专业没有关系了，比如领导。智慧的层次结构可以形象的用以下的图表示，这张图非常奥妙，下面我来解释一下。1、数据数据(data)是事实或

无论是传统制造业还是互联网行业，在数字化转型过程中或多或少都有问题：就拿央企、国企数字化转型来说，这些企业大多数都属于传统行业，生产方式比较粗放，信息化建设也不完善，导致数据脏乱严重，数据孤岛现象也层出不穷。此时此刻正是开始数字化转型的好时机，通过打通自上而下的决策链和自下而上的数据链，让数据去反推业务决策，从而形成业务数字化，最后成功进行数字化转型。央国企数字化怎么做？不说虚的，整点知名央国企在

做过项目的都知道，收集和明确需求并非易事，尤其是挖掘需求方详细、深层次的需求。很多企业在做需求调研时，经常由于双方对问题描述和理解上的差异，使得需求在不断传递的过程中发生较大的偏差，结果导致最终开发出来的功能与业务原始需求大相径庭。业务人员说不清，技术人员不理解，导致最终的开发结果无法满足真实业务场景的需求。那么，怎样才能做好详细的需求调研，使真实业务场景中的需求能准确地传达给最终的开发人员呢？总

一、BI系统是什么？1.1概述商业智能（BI，Business Intelligence）是一种以提供决策分析性的运营数据为目的而建立的信息系统。是属于在线分析处理：On Line Analytical Processing(OLAP)，将预先计算完成的汇总数据，储存于魔方数据库(Cube) 之中，针对复杂的分析查询，提供快速的响应。在前10年，BI报表项目比较多，是数据仓库项目的前期预热项目（主

大数据时代，几乎每一个企业都对数据分析平台趋之若鹜，尤其是在经历过疫情爆发之后，更多企业主意识到了数据所具有的极大商业价值，以及其作为支撑企业信息智能化的无形资产。通常来说，企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的

IT人员真的要失业了吗？随着各个大厂已经相继传来裁员，降薪，减招的消息和ChatGPT等大型AI模型可以定制化写参考代码，甚至通过外接API直接帮助操作，IT人员似乎越来越不吃香了。 其实，ChatGPT有用的不是取代程序员工作，是它可以直接给出参考代码，从而降低程序员去搜索引擎或专业网站搜索的时间！对于ChatGPT来说，如果一个要求可以做到：目标明确；表达清晰；没有歧义。那么它就可以完成的很好

什么是结构化数据？结构化数据：指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。什么是非结构化数据？非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。其实除了结构化数据和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？什么是

前段时间参加行业分享交流会，听各位大佬的经验传授，其中有一位用一个极度炫酷的可视化大屏进行展示，可谓是让人眼前一亮。我总是在冲浪的时候看到大屏内容，现场的亲眼目睹大屏真是无比震撼的，于是我马上抓住机会向人家取取经，这到底如何呈现的。我回来研究很久，花了好几天时间整理出这9种大屏较常见的应用场景，毕竟是行业前端人物都在用的工具，有什么理由不收藏呢！在大屏需求规划阶段，我们就要了解清楚大屏的使用方式，

上周刚和业务朋友吃饭，问他前段时间我分享的可视化模板使用效果怎么样，不出我所料的一顿猛夸，确实好用！但是他也提出来一个问题“我能套模板，自己也能设计大屏，但是在跟其他业务沟通需求，有些需要自适页面的时候，谈及大屏模板具体制作流程还是一脸茫然..."我回来也翻看了私信，发现很多朋友有着同样的问题。于是我花一周时间，整理出了这一套只有四个步骤，非常简便，清晰易懂的大屏模板制作流程，希望对各位

五一假几个朋友小聚了一下，好久没联系了，现在才知道大家从事行业五花八门的。知道我从事IT行业好几年，他们非要让我讲讲现在异常火爆的大屏，说是所在企业单位都在研究这玩意儿，有的业务人员焦虑不已不知道如何下手，费时费力又完不成工作，有的甚至五一还在加班...我一想：“这不问对人了嘛！我也算是帮公司做过好几年的可视化大屏，经常和客户、企业对接具体案例，在行在行”。我从大屏基本概念，以及常见的6大应用场景

随着可视化大屏在各领域的广泛出现，企业老板更是要求自己公司也要赶上这个热潮，于是每家公司的IT部门、数据人员就好像成为了这个香饽饽。这可把业务人员愁坏了，不但要跑业务，还要去低三下四求程序员友友甚至出高价来帮自己部门做出个可视化大屏。我有一个深耕此领域多年的朋友，分析给我一个便捷易上手的大屏模板，我拉着我那还在求人的“冤种”朋友试了一下，真的可以！如果你一直以为可视化大屏对开发人员的技术水平比较高

前段时间和朋友一起喝茶，我吐槽着excel表格做报表的繁琐，他惊讶的问我竟然不知道大屏模板这种东西，说是直接套用数据就可以，我震惊的同时吃下了这个安利。回来之后，我好好研究了一番这个叫可视化大屏的“新鲜玩意儿”，只能说真香！excel、ppt什么的，这辈子不会再碰了！其他同事见了，也纷纷用了起来，这段时间，大家下班的时间更加准时了呢！今天我速速整理了10个大屏模板，这里分享给有需要的朋友！什么是大

前段时间和朋友一起喝茶，我吐槽着excel表格做报表的繁琐，他惊讶的问我竟然不知道大屏模板这种东西，说是直接套用数据就可以，我震惊的同时吃下了这个安利。回来之后，我好好研究了一番这个叫可视化大屏的“新鲜玩意儿”，只能说真香！excel、ppt什么的，这辈子不会再碰了！其他同事见了，也纷纷用了起来，这段时间，大家下班的时间更加准时了呢！今天我速速整理了10个大屏模板，这里分享给有需要的朋友！什么是大