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近日，思迈特软件（Smartbi）宣布完成C轮融资，继续领跑国内商业智能（BI）领域，本轮融资由广州光控穗港澳青年创业基金独家投资。此次融资将帮助思迈特软件进一步扩大在商业智能（BI）领域的领先优势，着力提升产品核心竞争力，加强渠道建设与生态合作。此前思迈特软件曾先后获得来自价值资本、方广资本的A轮投资，高成资本、琥珀资本的B轮投资及明略科技的B+轮投资。 距离B+轮融资约一年的时间，思

客户至上 | 国产BI领跑者，思迈特软件完成C轮融资2022年7月20日，一站式大数据分析BI技术平台思迈特软件（Smartbi）宣布完成C轮融资，继续领跑国内商业智能（BI）领域，本轮融资由广州光控穗港澳青年创业基金独家投资。此次融资将帮助思迈特软件进一步扩大在商业智能（BI）领域的领先优势，着力提升产品核心竞争力，加强渠道建设与生态合作。 此前，思迈特软件曾先后获得来自价值资本、方广

2022年7月20日，思迈特软件Smartbi宣布完成C轮融资，继续领跑国内商业智能BI领域，本轮融资由光大控股旗下广州光控穗港澳青年创业基金独家投资。

每个企业里的每个部门、每个团队都拥有潜在的高价值数据宝库，但很可惜其中的73%未被使用到，因为缺乏相应的数据整合工具，所以ETL是解决这个问题的很好办法。然而，最初的ETL流程是为十年前的业务需求而构建的，现在的时代已经变了。

概述 在如今的数字时代，企业数据的存储、处理、分析、解释和使用数据的方式已经发生了翻天覆地的变化，在今天，我们处理的数据的方式多种多样。 随着软件和硬件技术的不断进步，从而导致了新数据的高速生成，产生的各种类型的数据分为音频、视频、新闻报道、电子病历、图像、传感器数据、博客文章、社交网站、通话详细记录、CCTV和 IPTV 记录、摄像机等。   通过大数据分

今天小编为您整理了一套有关大屏可视化的理论，希望能让您对大屏可视化有一个全面的了解。大屏可视化以视觉方式将数据的价值传递给用户，以便快速理解业务数据；帮助用户找到数据背后的联系和规律，以便做出决策。

大数据时代，虽然现在很多 BI解决方案都能让用户更容易使用，但是要想充分地了解他们，就必须要有一定的数据基础和知识。但是在一般人看来，要保证企业中所有人都能独立地运用分析，这依然是一项挑战。因此，业务人员需要更加智能的BI工具为其提供更为便捷的服务，例如国内BI厂商Smartbi的自然语言分析NLA，可以大大降低业务人员的使用门槛。

数据分析是一个相对较新的领域，在20世纪早期才确立了它的数学基础，它被定义为探索收集、整合、分析和解释数据以理解和解释人类行为的科学学科。对大多数人来说，数据分析都是关于预测分析、机器学习和商业智能的，然而，数据分析在电子商务中还有其他惊人的应用。事实上，世界各地的公司现在都在使用这些分析方法来提高他们的业务效率和盈利能力。 以下列出的为电商公司目前用于获得竞争优势所采用的的五种最佳数据

可视化是一种常见的数据可视化方法。利用数据可视化的方法，分析对与地理位置有关的信息，并将其显示成真实的地图，使其更加清晰，便于人们对其进行分析，从而帮助做出正确的判断。

在处理数据时，为了确保数据可以正确有效地呈现给受众，需要遵循最优的数据可视化原则，这一点很重要。你可以使用许多不同的可视化功能和技巧，以确保数据可以以简洁、信息丰富且易于理解的方式呈现出来。这里有一些快速的格式选择和补充方法，可以帮助你提高图形整体的可读性。 条件格式条件格式指的是为某一项指标设置条件标准。例如下图，如果额度超过65%是优秀的，介于65%和55%之间是良好的，低于55%是

人脑的工作方式使得视觉信息比文本信息更容易被识别和感知，这就是为什么所有营销人员和数据分析师都使用不同的数据可视化工具和技术来使枯燥的表格数据更加生动的原因。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其中的含义传达给参与决策过程的人员。以

技术创新已成为企业竞争中的主导内容，已逐渐替代商品和价格，成为各国、地区、企业参与经济竞争和市场竞争的重要手段。近期，Smartbi获得了一项发明专利——自然语言分析 （NLA）。

数据监控虽说没有数据分析、数据挖掘、数据可视化这些概念那么让人耳熟能详，但其也是非常重要的。因为，如今很多企业都对大数据的掌握又提出新的要求。这是因为即使是很小的数据都是有可能影响到整个决策的走向和成功的，所以对数据进行实时、有效的监测是非常重要的。 “数据监控”，可以理解为数据采集+数据呈现，利用数据分析工具收集用户的可用数据，以及在业务线中产生的各种各样的数据。收集后，利用工具对数据

现在就业竞争压力大，经常见到几十个人抢一个名额，但是有一个岗位经常供不应求，那就是数据分析师。   数据分析师可分为三等级。初级水平：具备基本操作常见的数据库和表格制作的能力。 中级水平：熟练操作数据库，掌握ETL和统计分析模型，有着丰富的业务经验，能够进行简单的建模操作， 高级水平：具备卓越的深度学习算法、机器学习能力和建模挖掘能力。 

数据报表最基础的作用就是将企业在日常经营中积累的数据进行记录、整理、分析，得出的结果可以辅助企业决策，让企业的规划、决策更加科学可靠。既然数据报表那么重要，那么如何才能整理出让人一目了然的数据报表呢？这是产品经理需要考虑的问题之一，下面是关于数据报表整理的7个步骤，快来了解~

想要具备数据分析能力，首先得知道这些数据分析方法。

近些年来，随着数据技能的日益普及和数据工具的不断简化，大数据技术的迅速发展催生了很多新生职业，BI数据分析师就是其中一个岗位。

在日常工作中，我们往往需要用报表来进行数据分析，大家都知道，中式的报表最大的特点就是格式和信息量，而中式的报告往往都是表格的开头比较复杂，三五个大格嵌小格、斜线小格都是常有的事情，所以很少有不带格线的报表，没有格线的人很容易出错。中文报表的信息量很大，一份报告往往包含了大量的数据，比如详细的数据、汇总的数据等等，因此，如何快速地生成报表，选择合适的报表，是很多数据分析人员最头痛的问题。 

日常工作中经常会需要进行数据分析，特别是专职从事此行业的人，因此做数据分析工作，要遵循一定的原则。 通常，数据分析的过程如下：  换言之，数据分析必须要从问题中回归问题。其实，数据分析分为五个阶段： 1、提问：数据分析必须具有清晰的目标在开始数据分析时，务必要有一个很清楚的目标，这个目标可以是一个或更多的有针对性的试验行动。譬如，原本的落地页面购物的转化率较

最近大数据分析越来越被广泛的用到了工作当中，辛辛苦苦地进行数据分析可不能草草了事，随便用一个excel表格就打发了。 正确地制作数据分析报告的流程如下图所示： 1、寻找模板制作分析报告的第一步，准备要制作分析报告的模板，以便对要制作的内容有所评估。我们可以利用BI工具制作模板，根据分析报告的主题、需求制作模板。在Smartbi中便有大量的模板，如公司已有的周期性总结报告模板、销