資料庫怎麼做動態看板

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② 如何分析銷售數據與報表

為什麼要做銷售數據分析？

企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。

關鍵指標提取

不同行業對銷售指標的側重各有不同，本文將以建材行業為例進行說明。

其中涉及的銷售數據指標包括：銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等，原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。

圖表與看板製作

提取完重要數據指標後，您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前，用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。

一般來說，製作看板時，根據目的不同可以分為三類：

1. 基礎數據看板：總覽全局

這類看板大家都比較熟悉，主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成，用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板：

（以上圖表使用DataHunter製作）

③ 數據可視化展示用pyhton如何實現

Python數據可視化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh這幾個都可以用，具體看自己的展示需求來進行選擇。
1、Pyecharts
網路開源的可視化工具，支持30+種圖表，網上有詳細的中文文檔與demo，操作很簡單，遇到問題也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多，對於數據展示可以很自由地進行表達。
3、Plotly
Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，很好用，但是想要好，要先學好。
4、Bokeh
Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式可視化Python庫。它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低於D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基於matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝。

④ 常用的數據可視化軟體有哪些

近幾抄年冒出來的BI之秀，襲如TB、qlk都強調可視化，一改傳統BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不過近幾年貌似都在研發雲BI）。 這里不談開源，還沒見到能成熟應用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （國內）和 Tableau（國外），都很推薦。tableau可視化探索分析很贊，數據量多的時候性能較差，企業用多並發價格貴。FineBI 國產帆軟，為數不多能占據世界領先地位的數據工具，重在數據處理性能和企業應用的復雜情況（市場步伐很快），自帶ETL，可視化還行，價格良心，個人用免費。如圖可視化效果：

⑤ HR需要掌握的數據分析工具有哪些

MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R這幾款工具。
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩陣實驗室）的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業數學軟體。MATLAB不僅僅是一款可以用來做統計分析的軟體，它還可以高效地處理其他很多的數學問題。它常被用於各種數學建模和工程設計，相比於它強大的統計分析功能，這可說是大材小用。它具有豐富的庫函數（工具箱）；內嵌繪圖功能，可實現數據的多維度展現；同時有良好的交互設計，活躍的社區以及豐富的文檔……這些都使它具有極高的易用性，我們也可使用解釋執行語言對其進行編程。
SPSS
SPSS是Statistical Proct and Service Solutions的縮寫，是一款由IBM公司推出的用於分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持等一系列任務的軟體產品及相關服務的總稱[5]。SPSS可以用在經濟分析、市場調研、自然科學等林林總總的領域。它最大的特點是「簡單易用」。雖然它對前沿理論的支持不夠全面，但是囊括了絕大部分常用的統計方法。簡單的操作方式、友好的操作界面，再加上強大的功能，使其在國內統計分析工作領域吸引了大量用戶。
Stata
Stata是Statacorp於1985年開發出來的統計程序[6]。和SPSS一樣，它也支持常用分析方法，可用於多個領域，不過實踐中在醫學和生物學研究上的應用較多。Stata採用菜單和編程相結合的使用方式，其易用性雖不如SPSS，但在功能上略勝一籌。它在企業和學術機構的應用比較廣泛。
SAS
SAS誕生於北卡羅萊納州立大學，起初只是一個用於分析農業研究的項目。隨著需求的增長，它的使用范圍擴展至醫葯企業、銀行業以及學術和政府機關。SAS系統提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。SAS功能極其強大，演算法包非常完善，但是它是純編程界面，易用性低且入門困難，適合高級數據分析師或者專業人士使用。在統計分析領域，SAS一度是「統計分析系統」的縮寫，被譽為國際上的標准軟體和最具權威性的優秀統計軟體包。
EViews
EViews是Econometrics Views的縮寫，由Quantitative MicroSoftware（QMS）開發，是一款基於Windows設計的統計分析軟體[8]。EViews可以用於常規的統計分析，但它在計量經濟分析方面特別有效。它的易用性高，且相比於上述其他分析軟體，入門級別低。針對計量經濟學相關的分析，可以首先考慮該軟體。
Excel
Excel是微軟公司為Windows操作系統編寫的一款電子表格系統，可以畫各種圖表、做方差分析、回歸分析等基礎分析。它的專業性雖然不高，但是完全可以勝任日常工作中簡單的統計分析工作。同時，它極其方便的操作方式，以及Microsoft Office軟體包成員之一的身份，使它成為最流行的個人計算機數據處理軟體。
Python
Python是由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明的一種面向對象的解釋型編程語言，並於1991年公開發行第一個版本。Python是本書各種代碼實現所使用的語言。之所以把Python語言列為數據分析的工具，是因為圍繞它實現的各種數據分析與數據可視化的開源代碼庫被廣泛應用。同時，Excel、SPSS等工具雖然具有可操作的界面，但並不能有效地結合Hadoop、Hive等組件有效地處理海量數據，而這些都是Python可以勝任的。
R
R是專用於統計分析以及可視化的語言，是AT&T研發S語言時的產物，可以認為是S語言的另一種實現方式。同Python一樣，R也提供了極其豐富的庫函數來做統計和展現。因為R太過強大且擁有大量的用戶，為了能順應用戶的習慣，降低學習的成本，Python在數據處理上的很多庫函數都是模仿R的實現，以保持與其基本一致的使用方式。

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