『壹』 ERP 软件大数据量录入界面如何设计
针对客户需要录入大量数据的页面，比如客户的合同，需要进入系统的信息量非常大。 方案一：将录入界面根据需要录入的数据按业务逻辑顺序进行分组，每个分组包做成一个标签，标签页内包含一定量的数据。 方案二：将所有字段组织在一个页面中，在页面中还是会将信息进行分组，在页面中增加一个冻结的导航栏，通过导航栏上的分组链接定位到对应的信息分组。 原本大家都觉得二个方案好，我在作完了 2 个方案的原型后，我按照客户的业务模拟用户进行了一遍录入操作，发现第二个方案并不如预期那样功能，我把我的感受描述一下： 所有字段在一个页面，字段的顺序是按照业务逻辑摆放的，所以快速导航了链接在录入场景下是没有作用的。 由于客户需要录入的字段可能在针对不同的业务中存在重复，比如 “交费周期”，在不同的业务分组中都可能会定义这个字段。采用方案一时，在相同的位置摆放同样的字段，增加了熟悉感，而方案二则很难有这种感觉。 以上是我的第一感觉，还请各位大侠来提提建议 关于是否采用 EXCEL 导入的问题： … 显示全部
『贰』 大数据的特征有哪些
Volume:数据量巨大。
体量大是大数据区分于传统数据最显著的特征。 一般关系型数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。
Variety:数据类型多。
大数据所处理的计算机数据类型早已不是单一的文本形式或者结构化数据库中的表，它包括订单、日志、BLOG、微博、音频、视频等各种复杂结构的数据。
Velocity:数据流动快。
速度是大数据区分于传统数据的重要特征。 在海量数据面前，需要实时分析获取需要的信息，处理数据的效率就是组织的生命。
『叁』 大数据插入CMFCListCtrl怎么使界面不假死
主要方法有两类
1 自绘
指定 LBS_OWNERRDRAW 属性
重载DrawItem();
OnMeasureitem();
实现自绘Item
2 通过设置属性LVS_REPORT（详细列表）和扩展属性LVS_EX_TRACKSELECT（自动换行）实现
Create中指定LVS_REPORT格式
BOOL Create( DWORD dwStyle, const RECT& rect, CWnd* pParentWnd, UINT nID );
或 GetWindowLong获取属性，添加LVS_EX_TRACKSELECT
DWORD dwStyle=GetWindowLong(m_list.m_hWnd,GWL_STYLE);
SetWindowLong(m_list.m_hWnd,GWL_STYLE,dwStyle|LVS_REPORT);
DWORD styles=m_list.GetExtendedStyle();
m_list.SetExtendedStyle(styles|LVS_EX_TRACKSELECT|LVS_EX_GRIDLINES|LVS_EX_FULLROWSELECT);
『肆』 大数据分析平台
大数据分析一站式平台:ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目困运标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数拦雹据获得决策智慧。您不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop,spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。
连接与集成:将结构化和非结构化数据，他们存在于原先不同的各类关系数据库，各类不同的大数据存储方式中，您没有能力来处理他们。ETHINK针对各类大数据乃至关系数据，都内嵌了访问连接器，通过很简单的步骤，这些数据就可以加载到大数据平台。数据可以导入到内嵌的HADOOP、SPARK的存储汪衡梁库。
数据挖掘:业界第一家大数据挖掘产品，通过ETHINK,大数据挖掘非常简单，通过界面流程式的设计平台，就能够快速进行数据挖掘，发挥大数据的价值。1大数据挖掘快速发现潜在的规律，人人都能快速上手2可拖拽流程可视化设计3丰富的数据挖掘算法4集成大数据挖掘计算技术，比传统挖掘快10到100倍的速度5支持集群线性扩展
自助交互分析:ETHINK提供针对大数据的即席查询、交互式统计分析、多维分析等系列的分析与统计分析平台。1普通用户简单的快速实现日常经营分析的统计2提供大量的计算指标和丰富的图形3实现普通用户自助分析的需求
『伍』 如何实现大数据可视化
1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。