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要回答这个问题，首先要明确啥程度算“零编码”？以 Excel 为例，如果把写 Excel 公式（包括复杂一些的）看做零编码；而把写 Excel VBA 看做编码的话，报表开发是可以零编码的！但是，这有个前提：在数据（集）准备好的情况下才可以零编码！为什么这么说？我们知道报表开发主要分两个阶段：第一阶段是为报表准备数据，也就是把原始数据通过 SQL/ 存储过程加工成数据集；第二阶段是使用已准备的数据

地球人都知道，报表工具一般都有导出和打印的功能，不仅可以将图形在页面上显示，还可以导出到 WORD、PDF 等文件中提高逼格，或者直接打印出来以供参考。So，每个 baby 都希望被集成的 Echarts 图形也可以，也可以和报表工具本身的那些美腻图形一样被导出打印。但是，没那么简单！Echarts 图形是由 Javascript 亲自在前端网页上绘制的，需要从浏览器中截取图形才能导出和打印，而报

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。其中第 4 步，数据预处理和建模是整个流程的核心部分，其他的步骤都是围绕的该步骤进行的。建模高手和初学者的差距也往往在这里，建出一个模型很容易，快速高效的建出一个好的模型却不容易。机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的算法包，例如在

I have a spreadsheet that is for a group of clients. Each line of data has information on insurance claims, of which include a client number that is unique to that client.I am looking for a program/so

因为缺乏好用工具的支持，数据分析人员的离线分析动作总是先由一个事先写好的复杂查询或经多步骤处理后临时表导出的数据，之后在 Excel 中用 vlookup()，过滤器等来完成，当数据更新或范围扩大后又要重新取数，重新在 Excel 中操作。如果能有一个桌面工具每次会实时读取单表数据，既能完成上述复杂查询和多步骤处理到临时表的计算，又能取代在 Excel 中的计算动作，免除重复劳动，将会是很多数据分

当前用于数据挖掘的工具软件主要有两类，早期都是有图形化界面的商用软件，比如 SAS 和 SPSS，此类工具历史悠久，性能稳定。图形化的操作界面基本以拖拽填写为主，配合少量脚本编程，使用较为方便。不过，此类工具的价格也比较高，一般只有大型企业在用。近年来，随着人工智能的普及，出现许多开源编程类工具，以 Python 和 R 为代表，此类工具操作灵活，支持多种数据挖掘相关拓展库。而且，因为开源而完全免

前言现在企业的报表开发大部分都使用报表工具完成，成熟的报表工具提供了丰富的显示设置、图表类型、导出打印等功能可以简化报表开发，非常方便。但在实际报表开发中还是经常碰到一些非常棘手的深层次问题，即使是已经熟练使用报表工具的开发老手也会很挠头。为什么有了报表工具还会出现这些问题呢？报表开发，看起来就是将数据按照指定格式的表格或图形呈现出来，这也是报表工具一直以来很擅长的环节。但是，原始数据经常并不适合

数据关联分析解决方案：自助关联分析方案.pdf

我们首先来理一下 DashBoard、大屏和报表的关系。DashBoard 是指企业仪表盘，也叫管理者驾驶舱，通常被简称为 DBD。从表现形式上来看，DBD 由多个决策者关注的各类指标数据拼接而成，每部分数据的表现形式不同，可以是图形、表格或文字，可以理解成每部分是一个报表；从技术本质上来看，DBD 是由多个 HTML 元素（布局）组成的页面，跟普通的页面是一样的，从这点来看 DBD 的本质和报表

报表是什么? 带数据的表格和图表就都是报表，像工资表，考勤表，成绩表，资产负载表等等都是报表。那报表工具，顾名思义就是用来做报表的工具，那 Excel 是不是也算报表工具？广义上讲当然也算。但 IT 界说的报表工具是个狭义概念，主要指用于制作企业应用中的报表的工具。那什么是企业应用中的报表？和我们用 Excel 做的报表有啥不同，这种报表又怎么做？报表工具和 Excel 的根本区别在于动态性。 E

先来看第一个问题：自助报表是什么？自助报表这个概念其实已经存在很久了，从之前到现在， olap 多维分析、 BI、敏捷 BI 其实基本都是一回事，都是自助报表。它诞生的场景是：有业务人员想更自由，灵活，随机临时的进行自己想做的数据分析，通过简单的拖拽可以看懂的数据，做成自己想要统计分析的图表，而不需要每次统计都得找技术人员去给自己做个报表，然后自助报表就这样

我们在实际项目中选择报表工具时，除了关心功能是否能够满足需求，也会非常关心产品价格，即报表工具在项目中的应用成本，包括购买工具的花费和投入的人力成本，也就是我们经常提到的“性价比”。面对琳琅满目的报表工具以及厂商包装出来各种“高大上”的功能，想要“选对”，而不“选贵”有时并不容易。那么，如何选择适合的报表工具既能满足项目需要，又能有效控制项目成本，达到高性价比呢？这里我们来谈谈如何根据不同的项目情

目前国内市场上的报表 BI 工具琳琅满目，看起来也各有特点，这给选型工作带来了一些困扰，本文就一些较活跃的报表 BI 产品进行点评，对于不太熟悉这些产品和技术的同学，可作为参考资料。这里选了十个产品，分作四类：国内报表类，国内 BI 类，国外 BI 类，国外开源报表类。每类两三种产品，在分类内大体会按面市时间为序来点评。需要强调的是，因为篇幅有限，不可能把市场上所有产品都选入，这并不意味着其它产品

用报表工具开发，核心功能是把各种数据源的数据以表格或图表的形式在线上网页端呈现出来。但是很多场景都是线上和线下结合，既要方便线上在系统中查看到报表，同时还得能和传统的线下业务无缝贴合，比如把结果导出到文件来流转、电子归档呀之类的，这时就需要报表工具具备强有力的所见即所得的导出本领。当前，对报表工具来说，支持导出基本算是标配功能，除了开源报表工具在支持的文件类型上有限制外，对于商业报表工具来说，常用

回答这个问题之前，我们先来看看报表工具到目前为止都有哪些形态，虽然国产的大部分都是 java 语言开发的，功能方面也基本相同，但是形态还是有差异的。差异在于，有一些厂商始终把报表定位为一个通用工具类中间件产品，因其特性，使得集成商与自己的产品或项目做集成时比较简便且灵活，这也是大部分集成商希望的一个定位。另外有些厂商，不愿意只挣工具的钱了，想把报表包装成一个通用的平台，既能挣工具的钱，又能挣一部分

这些词我们在建设分析型应用时经常会听到，这几个词也经常被弄混，这里来梳理一下。BIBI 是 Business Intelligence（商业智能）的缩写，是指企业利用已有数据进行数据分析从而指导商业决策的过程。BI 有广义和狭义之分，广义上的 BI 是指只要涉及利用数据及其分析结果进行商业决策的行为都属于 BI 的范畴；而狭义上的 BI 则主要多维分析，在实际工作中，狭义 BI 也更流行一些。著名

BI 和 AI 虽然长得挺像，但实际却没什么关系，完全不是一回事。BI 的主要工作是查询统计，根据企业生产经营过程中产生的数据按照业务部门的查询需求进行统计分析，比如查询 2019 年各地区销售情况，今年和去年的销售额同期比，资产负债表等。BI 主要是由数据仓库技术、报表技术、多维分析技术以及相当一部分可视化技术组成和实现的，其中数据仓库承担了大部分的计算工作，而数据库体系内并不涉及过于复杂的数学

最开始中国式报表这个术语是针对国外的报表工具来说的，当时国外的报表工具只能做一些格式很规整的报表，到了中国以后发现有很多报表做不出来，或者做起来极不方便，还需要大量的人工编程。这些报表成了国外报表工具的恶梦，于是把复杂难做的报表称为“中国式”的。这些很难做的中国式复杂报表后来被我们的国产厂商（最早是润乾 ) 解决了，让国产报表工具在这个领域内战胜了国外报表工具，成为了报表工具的标准。现在又有一些

BI 是商业智能（Business Intelligence）的缩写，是数据分析领域的一个大类，其内容包含多维分析、报表查询、数据可视化、系统管理等方面，属于典型的 OLAP（在线联机分析）业务。构成 BI 系统的各部分关系大概这样：固定报表和多维分析彼此独立，前者用于业务复杂、格式固定的报表查询，后者用于相对简单的用户自助查询；固定报表和多维分析都具备实施部分数据可视化的能力；BI 系统外围是相

如何快速实现一个BI项目？选择什么工具？