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1.数据分析最常用的分析分析 16 款开源工具
2.bi工程师是做什么的?
3.BI 数据可视化平台建设（1）—交叉表组件演变实战
4.BI系统是什么意思呢？
5.想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔

数据分析最常用的 16 款开源工具

       随着企业数据量的急剧增长，实时数据分析变得愈发重要。源码为了应对这一需求，开源开源BI工具成为数据处理的工具热门选择。以下是分析分析款常用于数据分析的开源工具，它们在提升数据处理效率、源码阿拉德之怒深渊源码简化分析流程方面发挥着关键作用。开源

       1. **BIRT**：BIRT 是工具一款强大的开源 BI 软件，专注于数据可视化与报表生成。分析分析其集成的源码组件能够嵌入 Web 应用，提供可视化报表设计与图表引擎，开源广受用户青睐。工具

       2. **Clicdata**：Clicdata 提供的分析分析 ClicData Personal 版本适合个人用户，具备1 GB数据存储与无限仪表板。源码高级版本支持大量数据连接、开源自动数据更新与多用户共享。

       3. **ELK Stack**：ELK Stack 作为日志分析平台，集成机器学习技术，用于实时数据流可视化。Logz.io 提供的云服务基于 ELK Stack，为商业应用提供 AI 驱动的日志分析。

       4. **Helical Insight**：Helical Insight 提供了丰富的全局异常源码 BI 功能，包括电子邮件调度、可视化、导出与多租户管理。用户可以借助 API 添加自定义功能，享受类似于 Google 界面的查询体验。

       5. **Jedox**：Jedox 在台式机与移动设备上提供强大计划与报告功能，旨在通过实时建模解决 Excel 管理难题。云与本地高级版提供试用期。

       6. **Jasper Reports Server**：该工具嵌入 Web 或移动应用，提供报告与分析功能，并作为信息存储库，支持实时或计划交付。还集成管理付费 BI 报告与分析平台。

       7. **KNIME**：KNIME 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,多个模块与工具，支持多种算法与示例分析。适合数据分析师与 BI 高管使用。

       8. **Pentaho**：Pentaho 的报表平台允许用户创建多种格式的报告，包括 PDF、Excel、HTML 等，源码燕窝真假提供数据可视化，使信息更容易理解。

       9. **Microsoft Power BI**：Power BI 的免费版本提供1 GB数据容量与每日数据更新功能，其仪表板能提供来自多个平台的深入见解，包括 Salesforce、Google Analytics 等。

       . **Rapidminer**：Rapidminer 提供完整的分析模块构建环境，支持数据准备、建模与部署。社区支持活跃，提供免费套餐与高级版。

       . **ReportServer**：该软件集成 BI 报表引擎，提供单个用户界面，便于分析明确目标。社区免费版与企业版提供不同功能与支持。

       . **Seal Report**：Seal Report 是一个开源代码框架，支持基于数据库信息生成报告与仪表板。提供数据透视表、动态 SQL 源等功能。

       . **SpagoBI**：SpagoBI 是一个开源商业智能套件，包含报告、直播源码原理图表与数据挖掘工具，由开放源代码能力中心开发。

       . **SQL Power Wabit**：SQL Power Wabit 提供单一框架支持临时查询与 OLAP 分析，几乎可在任何数据库平台上使用。拖放界面支持实时仪表板创建。

       . **Tableau Public**：Tableau Public 允许用户创建交互式图表与实时仪表板，并分享到互联网。支持在各种设备上自定义显示，连接 Google 表格，自动更新数据。

       . **Zoho Reports**：Zoho Reports 作为 BI 平台，连接几乎所有数据源，生成可视化报告与仪表板。内置分析引擎处理大规模数据，返回实时见解。免费版支持两个用户。

       这些工具不仅在功能上满足了数据处理的多样需求，也在成本上为用户提供了显著优势，成为数据分析领域不可或缺的利器。

bi工程师是做什么的?

       BI工程师的角色主要是负责商业智能的开发和数据分析工作。他们需要具备深厚的一爷源码数据库背景，特别是对SQL查询优化有深入理解，能熟练操作Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库，进行源码应用设计、性能调优和存储过程开发。在工具方面，他们精通ETL工具（如SSIS），能够利用OLAP工具（如SSAS）进行数据处理，掌握前端展示技术，包括理解ETL逻辑、设计OLAP模型以及运用数据挖掘算法。

       在知识技能方面，BI工程师的基础包括数学和统计学，以及计算机科学的基础。他们需要擅长数据的整理和分析，对数据有敏锐的洞察力，逻辑思维活跃，能够从大量数据中发现问题和趋势。此外，他们还需要广泛了解各行业知识，以便准确把握数据分析的需求。在团队合作中，他们引领实施数据分析方案，并对最终结果进行评估和反馈，确保其有效性和准确性。

BI 数据可视化平台建设（1）—交叉表组件演变实战

       在大数据可视化平台的建设中，交叉表组件的演进历程是一个关键环节。vivo互联网大数据团队的Zhu Jianchen在系列文章中深入剖析了这一组件的发展，从性能优化到特定场景的应用，展现了其在BI平台中的重要地位。

       交叉表作为数据分析中的得力工具，其强大功能在于其行、列和汇总字段的组合，能够直观呈现多列查询和分类汇总，是BI平台中占比高的组件之一。文章详细介绍了敏捷BI中的术语，如数据的图表类型、交互方式、度量值和指标，强调了组件设计的灵活性和定制性。

       从最初的jQuery拼接，经过组件化和微前端架构的升级，性能瓶颈得到了解决，大数据量的渲染问题得到了优化。V1版本的局限性显而易见，而Vue2版表格基于ant-design-vue，提供了丰富的功能，如列配置、交互式数据获取，以及排序、过滤、条件格式化和多级表头等。特别是引入Service Worker技术，使得处理大数据量时的性能有了显著提升。

       V3版进一步聚焦于数据处理和高级分析，选择了React表格组件，其中ali-react-table凭借其对大量增删改查场景的优秀设计和大数据渲染优势，成为了技术选型的亮点。架构设计上，采用了微前端架构，通过虚拟滚动技术实现了按需渲染，显著提高了渲染效率。

       对比来看，Quick BI凭借其简单的源码和接口，虽在旧版表格性能上有所不足，但新版本引入虚拟滚动后有所改善。而敏捷BI则更倾向于复杂的布局和功能扩展，其基于table布局，支持在线主题编辑，渲染性能在不同数据量级下保持稳定。

       网易有数则侧重于基础的明细表，提供主题和样式配置，数据集字段支持下钻，但未采用虚拟滚动技术。而Quick BI和敏捷BI在功能上相当，Quick BI在小数据量时表现优秀，但需要进一步优化以应对大数据场景。

       在未来的规划中，数据预处理将更多地依赖后端处理，同时表格的扩展性将通过Headless UI实现。这些演进都是为了更好地满足用户需求，提升数据可视化平台的整体性能和用户体验。

       总之，交叉表组件的演变是BI平台建设中的重要篇章，每个版本的进步都为数据分析和可视化带来了新的可能性。借助ali-react-table、ant-design table等组件，我们看到了一个不断优化、适应复杂场景的高效可视化工具的诞生。

BI系统是什么意思呢？

商业智能的意思。

       商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

       商业智能的概念在年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

       商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔

       数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式，包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计，为用户提供直观且酷炫的展示体验。

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