数据可视化平台能解决的问题有哪些？

在数据飞快累积的今天，企业管理者面临的第一道难关就是数据量过大、数据间的关系交织太复杂，以至于不仅无法快速发现生产经营上的问题，反而还可能误导管理决策者，给企业生产经营带来负面影响。那么，怎样才能快速发现并解决生产经营问题？恐怕还得借助数据可视化工具。

数据可视化工具，表面上看只是一个将复杂数据直观化呈现的工具，但实际上，数据可视化工具已经演变成能够快速对海量数据进行深度分析挖掘，在短短数秒间以直观易懂的方式展现数据的辅助性决策工具。就如奥威BI系列数据可视化工具的OurwayBI就是典型的能够对海量数据进行高效、深度分析挖掘，并将复杂数据直观易懂化展现的智能数据可视化工具。关于它的数据分析效率与效果，我们可以通过几个可视化分析功能来见识一下。

1、多维动态可视化：让每个浏览者都能分析自己需要的内容

在多维动态可视化分析功能的支持下，使用OurwayBI数据可视化工具制造的每一张报表都拥有自助式分析效果。任意浏览者，在任意终端打开报表后，都能根据自己的分析思维、需求去调整字段与维度组合，从而获得由自己的分析思维主导的数据可视化分析报表。

在日常工作中，我们经常会遭遇这样的情况：周报、月报、季度报表，这些报表都有着相对固定的分析样式，分析的内容、角度几乎没变过。但企业生产经营的情况每个月都在变，为提升企业净利润，管理决策层需要看的内容自然也会有所不同，甚至处于不同部门职位的管理层所关心的内容都不同，只有让他们快速掌握自己所需的数据，洞悉数据，才能快速发现生产经营中的问题，并及时解决问题。奥威BI数据可视化工具的多维动态可视化分析功能让每个管理决策者都从固定报表中解放出来，每个人都能随时随地分析查看自己所关心的数据，也就更有利于发挥每个管理决策者的管理智慧，更快发现并解决问题，从而提高整个企业的生产、销售利润。

2、智能钻取：任意穿透钻取，更快更全面地钻取数据，更彻底掌握数据情况

都说商场如战场，需要知己知彼才能百战百胜。在企业的生产经营中更快更全面掌握数据，往大的说有利于管理决策者合理安排资源制定管理经营策略；往小的说，只有更快更全面掌握数据，才能快速发现并解决问题。就像你发现企业经营成本上涨，那这个上涨是哪些项目、部门造成的？是否属于正常性上涨？如果不是正常性上涨，该从哪些方面入手解决？在奥威BI数据可视化工具中，有一个叫智能钻取的功能，它能够突破分析模型限制，在任意报表中穿透钻取。这种钻取有种掘地三尺的彻底，能够更快更全面地找出问题产生原因，主要原因、次要原因，都给你完整找出来，并且整个过程仅需要双击而已。

3、图形化分析图表：数据图像化后，更容易理解

分秒必争的互联网、物联网经济环境，数据分析要快要准，看报表掌握数据的时间也不能长。因此，各大BI数据可视化工具都不约而同采用图形化图表来直观展现数据。一般来说，分析报表会做做成下图的效果：

奥威BI数据可视化工具不仅在智能数据分析功能上狠下功夫，自主开发多种分析快、 *** 作极简的智能分析功能，还为满足不同场景分析需求开发数十种可视化图表，如评分图、电量图等。

为实现个性化分析，用户还能通过上传平面图，制作鼠标经过具体店铺就展示该店铺数据情况的效果，这一效果的实现 *** 作都在奥威BI小课堂，感兴趣的朋友可以通过“技术服务—线上公开课”进行查看。如果想进一步了解、体验智能数据可视化分析效果，可进入OurwayBI的demo平台，这里按照不同行业不同类型进行了数据可视化分析效果展。

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！
1 WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

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