数据挖掘统计图的简单介绍

本篇目录：

1、谁对国内bi工具比较了解的,bi产品对比该看重哪些点?2、数据挖掘之认识数据3、在线制作统计图表-如何用EXCEL制作这样的统计图表,在线等4、数据可视化是怎样创造出来的

谁对国内bi工具比较了解的,bi产品对比该看重哪些点?

1、那么本文就挑选了4大热门的BI产品，进行权威的对比测评：亿信ABI、FineBI、Tableau、PowerBI。

2、把市面上主流的国内外BI产品，并做下优劣对比，给个综合打分，便于后续BI选型作为参考。

3、ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。

4、满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。

5、不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。在选择方面，很多国内厂商比如亿信BI会更贴近国内企业的情况。

6、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。

数据挖掘之认识数据

1、第1个四分位数记作Q1，是第25个百分位数，它砍掉数据的最低的25%。第3个四分位数记作Q3，是第75个百分位数，它砍掉数据的最低的75%(或最高的25%)。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

3、数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中， 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。

4、数据挖掘名词解释 数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

5、数据挖掘的入门概念 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。

在线制作统计图表-如何用EXCEL制作这样的统计图表,在线等

1、对于简单行列报表、中国式复杂报表，报表工具他们都是能够用轻松实现。而且可以大屏展示、炫酷的统计图，还具有方便的手机统计图表，能够很好的满足客户的各种需求。

2、在excel表中可以插入中国地图，做统计。点击插入，选择“三维地图”，插入后打开，根据需要进行编辑统计图表。具体操作如下所示。

3、首先新建Excel表格并打开，根据数据绘制一幅电子表格，如下图所示。选中作为纵轴所体现的数据，点击插入“图标”。在弹出的对话框中选择“折线统计图”，然后点击对话框右下角“确定”按钮。

4、怎样用电脑制作条形统计图和柱形统计图 用电脑制作条形统计图和柱形统计图，可通过EXCEL表格实现。

5、EXCEL表怎么统计各项所占比例，然后制作出饼状图！求详细步骤解说！首先在单元格D2中输入公式=C2/(C2·C3)，然后按回车键查找C2的比例。在单元格D3中输入公式=C3/(C2·C3)，然后按回车键查找C3比例。

数据可视化是怎样创造出来的

1、数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。

2、第一步：分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。

3、数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。

4、数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

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