数据库怎么做动态看板

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② 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）

③ 数据可视化展示用pyhton如何实现

Python数据可视化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这几个都可以用，具体看自己的展示需求来进行选择。
1、Pyecharts
网络开源的可视化工具，支持30+种图表，网上有详细的中文文档与demo，操作很简单，遇到问题也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，对于数据展示可以很自由地进行表达。
3、Plotly
Plotly也是一款非常强大的Python可视化库，内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，很好用，但是想要好，要先学好。
4、Bokeh
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装。

④ 常用的数据可视化软件有哪些

近几抄年冒出来的BI之秀，袭如TB、qlk都强调可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不过近几年貌似都在研发云BI）。 这里不谈开源，还没见到能成熟应用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （国内）和 Tableau（国外），都很推荐。tableau可视化探索分析很赞，数据量多的时候性能较差，企业用多并发价格贵。FineBI 国产帆软，为数不多能占据世界领先地位的数据工具，重在数据处理性能和企业应用的复杂情况（市场步伐很快），自带ETL，可视化还行，价格良心，个人用免费。如图可视化效果：

⑤ HR需要掌握的数据分析工具有哪些

MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R这几款工具。
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的多维度展现；同时有良好的交互设计，活跃的社区以及丰富的文档……这些都使它具有极高的易用性，我们也可使用解释执行语言对其进行编程。
SPSS
SPSS是Statistical Proct and Service Solutions的缩写，是一款由IBM公司推出的用于分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等一系列任务的软件产品及相关服务的总称[5]。SPSS可以用在经济分析、市场调研、自然科学等林林总总的领域。它最大的特点是“简单易用”。虽然它对前沿理论的支持不够全面，但是囊括了绝大部分常用的统计方法。简单的操作方式、友好的操作界面，再加上强大的功能，使其在国内统计分析工作领域吸引了大量用户。
Stata
Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序[6]。和SPSS一样，它也支持常用分析方法，可用于多个领域，不过实践中在医学和生物学研究上的应用较多。Stata采用菜单和编程相结合的使用方式，其易用性虽不如SPSS，但在功能上略胜一筹。它在企业和学术机构的应用比较广泛。
SAS
SAS诞生于北卡罗莱纳州立大学，起初只是一个用于分析农业研究的项目。随着需求的增长，它的使用范围扩展至医药企业、银行业以及学术和政府机关。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。SAS功能极其强大，算法包非常完善，但是它是纯编程界面，易用性低且入门困难，适合高级数据分析师或者专业人士使用。在统计分析领域，SAS一度是“统计分析系统”的缩写，被誉为国际上的标准软件和最具权威性的优秀统计软件包。
EViews
EViews是Econometrics Views的缩写，由Quantitative MicroSoftware（QMS）开发，是一款基于Windows设计的统计分析软件[8]。EViews可以用于常规的统计分析，但它在计量经济分析方面特别有效。它的易用性高，且相比于上述其他分析软件，入门级别低。针对计量经济学相关的分析，可以首先考虑该软件。
Excel
Excel是微软公司为Windows操作系统编写的一款电子表格系统，可以画各种图表、做方差分析、回归分析等基础分析。它的专业性虽然不高，但是完全可以胜任日常工作中简单的统计分析工作。同时，它极其方便的操作方式，以及Microsoft Office软件包成员之一的身份，使它成为最流行的个人计算机数据处理软件。
Python
Python是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明的一种面向对象的解释型编程语言，并于1991年公开发行第一个版本。Python是本书各种代码实现所使用的语言。之所以把Python语言列为数据分析的工具，是因为围绕它实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用。同时，Excel、SPSS等工具虽然具有可操作的界面，但并不能有效地结合Hadoop、Hive等组件有效地处理海量数据，而这些都是Python可以胜任的。
R
R是专用于统计分析以及可视化的语言，是AT&T研发S语言时的产物，可以认为是S语言的另一种实现方式。同Python一样，R也提供了极其丰富的库函数来做统计和展现。因为R太过强大且拥有大量的用户，为了能顺应用户的习惯，降低学习的成本，Python在数据处理上的很多库函数都是模仿R的实现，以保持与其基本一致的使用方式。

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