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在数字化转型的浪潮中，不论是传统行业，还是新兴行业总会提到“数据可视化”这个词。那数据可视化到底是什么？为什么会受到那么多人追捧？又该怎么才能做到数据可视化呢？一、数据可视化是什么？首先“可视化”这个词很好理解，顾名思义就是可以看得见的。但也并不是只要看得见就好，它其实是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。换而言之，它就是一种图

要问企业在数字化进程中最大的问题是什么，数据孤岛问题绝对赫然在列。大部分传统企业由于缓慢发展原因，财务部门有自己的财务系统，销售部有自己的CRM系统，市场部有自己的市场营销系统，人力资源部有人力资源系统，这些系统大部分数据无法共享，每种系统都有自己的数据存储，数据结构及格式也不一样。导致企业在做数据分析时，仅查询统计就要耗费巨大的人力。需要查询多个系统的不同报表，再分别记录，最后加以汇总才能了解到

一、BI不等于报表工作原因，老李经常跟不同行业的人打交道。不聊不知道，在大肆谈论“数字化转型”、“信创”、“业务对象数字化”、“BI”这类大而广的词语之下，隐藏着的却是国人的无知。搞业务的朋友不太懂这类工具和概念，我也理解。但居然有CIO连报表和BI都分不清，采购系统都是闹着玩的？显而易见的结论是：BI可以用报表展示，但BI不是报表。BI的概念之所以不被完全理解，一个是BI厂商对工具的过度包装：一

对于零基础小白来说，能称的上稍微会点的数据分析工具，估计就是Excel了，会的功能最多也就到数据透视表。但是Excel的数据可视化表现力弱、数据一多就容易卡，加上图表也就几个，想做出像下面这种不一样的图表分析就比较困难。所以，作为数据分析师，我会推荐零基础小白可以在有余力、想提升自己的情况下，去学习一些除了Excel以外的数据分析工具，例如BI这种为业务人员设计的数据分析软件，可以满足你做报表和d

国企制造业的IT领导是真的不懂技术，前几天让我做一下工具调研，说想买一套报表工具，让业务人员直接自己做数据分析。我想了很久，报表工具主要是给IT人员使用的，业务人员也就看看数据，哪个公司的业务这么牛还能干起开发了？后来在调研的过程中，我就发现了，他说的是BI工具，能够让业务人员进行自助分析，助力决策。难怪领导搞不懂，这得是接触过两种工具的，才能说清个所以然。这边给大家介绍一下，帮大家分清楚。这里我

一位干HR的朋友和我吐槽到：他们公司属于传统的人力资源公司，基于公司业务和项目需求，需要招聘大量的员工。也因此作为主管助理，他每天需要收集大量的招聘数据，譬如入离职名单、人员结构、转正率等数据，需要每天对接大量的招聘专员，重复性的干着这些感觉毫无意义的数据收集工作，让他渐渐困惑是否该转行？1、缺少核心竞争力，真的很容易被取代！其实这是不少HR的共同困惑，这位朋友公司的主营业务是人才外包，所以也算是

“马上就618了，今年的618好像格外的早，淘宝5月26日开始预售，京东5月21日开始预售，我已经开始焦虑了，618一结束意味着我又要处理数据做报表做到半夜”一位在电商行业的朋友在向我诉说着他的焦虑。我问他一般都用什么工具来做这些数据？他告诉我他用EXCEL，虽然EXCEL有着强大的数据处理能力，但可能是他电脑的性能配置不好，经常用EXCEL处理上万条数据处理到卡机。这是因为EXCEL虽然功能强大

本文将向大家介绍5份精选资料，打包好的8份精心整理好的数字化转型和大数据相关资料需要的朋友的文末自取： 1.华为：数字化转型，从战略到执行 数字化转型势在必行，这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中，很多数字化转型计划还是陷入重重困难，其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司，各个部门的负责人往往认为：我的业务很好，为什么

大家应该都听过这样一句话：“社会上20%的人掌握着世界上80%的财富”，即二八定律，又被称之为帕累托定律。二八定律处处存在，20%的客户贡献了80%的收入，20%的商品带来80%的利润......大量数据告诉我们在任何一组事务中，最重要的只占据其中一小部门，而大部分都是次要的，在数据分析中也是如此。往往一个团队会花费80%的精力放在数据收集准备上，对大量繁琐的半结构化和非结构化的数据进行提取、转化

疫情反复，不少传统零售业因此大受打击，线下商业遭到了毁灭性打击，流量不断流失，不得不加速了零售行业的新模式探索，未来十年，零售行业要如何发展，企业要怎么制定策略成为整个行业思考探索的问题。疫情的反复带来了很多的挑战，每天都有企业因为无法跟上发展而宣布倒闭然而与此同时也有很多优秀的企业从中脱颖而出。许多企业开始尝试线上线下联合销售，其运输、储货难度降低、支付更加完善且多样化。但不少企业在探索数字化新

本文将向大家介绍5份精选资料，10份精心整理好的大数据相关资料需要的朋友的文末自取

在讲具体怎么做之前，让我们先把自己放在“高位视角”，学着从更高角度去思考问题，当然也不会让你瞎思考。我会先带你看清楚整个市场环境和HR行业的变化规律，再带你想明白为什么我们要去做数据分析这件事，这件事的价值在哪，以及具体要怎么做。只有把这个思考链路想通，你才能真正懂得如何正确去做数据分析。思考1：数字化大环境——向HR行业渗透市场环境：数字化热度持续上升根据百度搜索指数的综合统计，自2016年起，

今天分享的人力资源管理驾驶舱方案主要由三张表构成，分别是人才结构表、人才利润表和人才流量表，整套方案布局简单大方，配色以白底蓝绿色调为主，给人清新舒适的观感体验。（模板免费见文末）1、人才结构表掌控游刃有余的前提一定是对所有信息了然于胸，以往的纸质档案或者明细表在数据展现方面不够直观，信息获取的效率很低，因此在方案中，我们以横向排布的指标卡的形式展示当前公司人力资源重要数据，直观反应当前人力资源现

很多人苦恼，学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。其实，掌握技能和工具只是第一步，做好数据分析还必须要有数据分析思维。

如果要问数据分析需求最多的行业是什么？那一定是零售业。作为数据分析师，最担心的就是分析报告没有价值，那老李今天就来给大家分享一下零售行业指标使用的技巧和方法。加深大家对数据的认识，切实解决企业面临的问题。

昨晚陪老婆看八卦，看到一张海报，上面写了“爱的二八定律”六个字。我这数字敏感度就来了呀，二八定律居然管得这么宽了吗？连爱情都能指点一二。那我们今天就来聊聊二八定律（帕累托分析），从一开始20％的人口掌握80％的社会财富，到后来20%的客户带来80%的企业利润，二八定律可以解决的问题逐步扩展到了时间管理问题、重点客户问题、财富分配问题、资源分配问题、核心产品问题、关键人才问题、核心利润问题、个人幸福

看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。（文末提供免费数据分析工具）随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。下图展示了现今对于运营人员的能力要求：但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。别说是利用

很多人在看到可视化大屏后，第一反应都是很酷炫，大屏图表比表格看起来清晰明了多了，但下一秒就以为制作成本很大，要写复杂代码，所以很多人在看完大屏后，就望而却步了。但这都是信息差所带来的行业壁垒，其实不需要敲代码、也免费的大屏制作方法也是有的，那就是——可视化大屏模板。所谓的大屏模板，就是将可视化图表组件进行布局，有需求时只需将数据填充到图表模板里即可。比如我经常用的FineReport，虽然是报表开

前天早上，老李的朋友圈里就有小道消息在传：Tableau中国区即将解散，刚看到这条消息时我还不太相信，想着Tableau不太可能会舍得放弃中国大陆这块香饽饽，直到昨天下午Tableau给合作客户发了邮件，证实了传闻：在信中可以看出两个关键信息：1、Tableau已于11.17起停止在中国大陆的直营活动，并将背靠其母公司Salesforce与阿里合作这里先简单说下背景，Tableau是一家在西雅图起

最近我分享很多了模板，但是没告诉大家如何从0-1做好一张仪表板。今天我就从「仪表板的设计」和「仪表板的美化」这两个角度来详细讲下，我们要如何利用FineBI自助数据分析工具做一张美观、实用，能让人一眼看懂重要信息的仪表板。开头先放个文章的干货导图，然后我们再来展开讲述。一、仪表板的设计1、确定仪表板的面向对象在制作仪表板前，首先要确定制作的仪表板的受众对象是谁，然后站在他们的角度，去理解他们的真实