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  • 来自专栏数据产品经理成长笔记

    数据报表产品经理生存法则

    在这个国际形式复杂,疫情反复的冬天,不管是毕业求职还是社招换工作,都切实感受到了寒意,不为贩卖焦虑,只是想针对数据报表这个方向的数据产品经理求职者一点点建议。 一、现在哪些公司还会招数据报表产品经理? 从一个数据报表应用类的数据产品岗位招聘JD,我们来看报表方向的数据产品经理的工作职责和能力要求。 这类产品的主要工作就是对接各个业务部门的数据报表或者数据调取需求,为业务部门设计指标体系,输出数据报表或者一些数据可视化Dashboard页面以及可视化大屏等(智慧城市大屏)。 因为不管是C端产品经理懂点数据,还是数据分析/数据开发懂点产品流程和沟通技巧,数据报表产品都没有存在的必要。 三、总结 总的来说,数据报表产品经理只是数据产品领域当中的一个很窄的分支,适合入行但不适合一成不变的按部就班。

    64540编辑于 2022-12-05
  • 来自专栏智能大石头

    高级统计(数据报表利器)

    对于最标准的5参数查询,FindAll(String where, String order, String selects, Int64 startRowIndex, Int64 maximumRows

    1.5K20发布于 2020-03-19
  • 来自专栏cwl_Java

    SaaS-百万数据报表读取

    5 百万数据报表读取 5.1 需求分析 使用POI基于事件模式解析案例提供的Excel文件 5.2 解决方案 5.2.1 思路分析 用户模式:加载并读取Excel时,是通过一次性的将所有数据加载到内存中再去解析每个单元格内容 //4.获取StylesTable对象 StylesTable styles = reader.getStylesTable(); //5.

    1.1K20发布于 2020-02-11
  • 来自专栏cwl_Java

    SaaS-百万数据报表概述

    3 百万数据报表概述 3.1 概述 我们都知道Excel可以分为早期的Excel2003版本(使用POI的HSSF对象操作)和Excel2007版本(使用POI的XSSF操作),两者对百万数据的支持如下

    97210发布于 2020-02-11
  • 来自专栏python3

    使用python生成oracle数据报表

    #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 # cx_Oracle 用于访问oracle和导出数据 import cx_Oracle # xlsxwriter 用于生成xlsx文件 import xlsxwriter import time import sys # 导入邮件模块 from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart import smtplib  

    1.3K30发布于 2020-01-10
  • 来自专栏李珣

    利用PowerBI结合SCOM展示数据报表

    PowerBI是微软基于Office 365的云端商业智能服务,目前只有国际版的O365具备这个功能。利用PowerBI的视觉图标展示,结合SCOM数据仓库,稍做一些数据加工,我们便可以非常清晰的将SCOM的监控数据展示出来,帮助管理员和公司领导了解到账户的安全情况、服务器性能、桌面的工作量,通过数据来帮助我们进行决策。

    97740发布于 2019-03-14
  • 来自专栏cwl_Java

    SaaS-百万数据报表导出

    4 百万数据报表导出 4.1 需求分析 使用Apache POI完成百万数据量的Excel报表导出 4.2 解决方案 4.2.1 思路分析 基于XSSFWork导出Excel报表,是通过将所有单元格对象保存到内存中 cell.setCellValue(report.getNationalArea()); //护照号 cell = dataRow.createCell(5) filename", fileName); workbook.write(response.getOutputStream()); 4.4 对比测试 (1)XSSFWorkbook生成百万数据报表 (2)SXSSFWorkbook生成百万数据报表 使用SXSSFWorkbook生成Excel报表,内存占用比较平缓 ?

    1.1K20发布于 2020-02-11
  • 来自专栏WHYBIGDATA公众号同步文章

    校园论坛(Java)—— 数据报表模块

    校园论坛(Java)—— 数据报表模块 1、写在前面 2、系统结构设计 2.1 各个页面之间的调用关系 2.2. 数据报表各层的设计 3、数据报表设计 3.1 数据报表主界面的实现 3.2 发表数Top5的普通帖子 3.3 回帖数Top5的普通帖子 3.4 发表数Top5的学习专帖 3.5 回帖数Top5的学习专帖 3、数据报表设计 数据报表主页实现子导航栏,普通用户实现4个数据报表展示,分别是发表数Top5的普通帖子、回帖数Top5的普通帖子、发表数Top5的学习专帖、回帖数Top5的学习专帖,而管理员用户在普通用户的基础上额外实现 除游客模式外,其他用户包括管理员均具有数据报表的功能 3.1 数据报表主界面的实现 设计一个垂直导航栏,用于各个数据报表的呈现。 如下图所示: 3.2 发表数Top5的普通帖子 此数据报表按照时间(年月)分组统计帖子发表数量 对于当前登录用户,按年月作为区间,展示其所有发表的普通帖子的数量。

    1.2K10编辑于 2023-01-31
  • 来自专栏用户6291251的专栏

    用Python自动生成Excel数据报表

    所以今天就带大家来实战一波,使用Python自动化生成数据报表! 从一条条的数据中,创建出一张数据报表,得出你想要的东西,提高效率。 api.font_object.properties.get()) # B2单元格, 文字内容、字体、字号、粗体、颜色、行高(主标题) sht_dashboard.range('B2').value = '销售数据报表 purple') create_formatted_summary('F17', '每月的销售情况', gb_date_sold, 'blue') create_formatted_summary('F5' sht_dashboard.pictures.add(fig, name='ItemsChart', left=sht_dashboard.range("M5" ).left, top=sht_dashboard.range("M5").top, update

    2.7K10发布于 2021-04-09
  • 2025年最值得关注的5数据报表工具推荐:企业数字化转型必备

    正文 在数字经济时代,数据报表工具已成为企业决策的"数字神经中枢"。面对市场上超过200款同类产品,如何选择既能满足复杂业务需求,又能兼顾成本效益的解决方案? 本文结合Gartner最新行业报告与企业实际应用案例,为您揭示2025年数据报表工具的进化趋势与选购指南。 全球化企业数据展示 15万+/年(标准版) 用户组权限 Power BI 微软生态无缝集成 跨部门协同分析 5万 云端协同生态 多端适配:自动生成H5/小程序/PC端适配的可视化页面 安全管控:支持数据加密传输与存储,通过腾讯云安全认证 弹性扩展:单集群支持百万级并发查询,自动扩容应对流量高峰 3. 成本控制方案 版本 用户规模 核心功能 价格策略 个人版 1人 基础图表+5个报表页

    82410编辑于 2025-11-13
  • 来自专栏全栈程序员必看

    可视化报表开发_可视化数据报表

    RDP报表工具移动端功能和亮点 RDP报表移动端可视化设计,使用人员灵活拖拽、所见即所得设计器设计出来的报表,可以用于H5页面、原生APP、微信公众号、企业微信、钉钉等集成或独立使用。

    2K20编辑于 2022-11-10
  • 来自专栏葡萄城控件技术团队

    报表模板 — 在项目管理中应用数据报表分析

    项目管理是在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法,使项目能在有限资源下,实现或超过设定的需求和期望的过程,是对成功地达成一系列目标相关的活动的整体监测和管控。

    2.6K60发布于 2018-07-19
  • 来自专栏CDA数据分析师

    实战 | 如何制作数据报表并实现自动化?

    = False) df_province = df_province.rename(columns = {'order_id':'创建订单量'}) df_province 运行上面代码会得到如图 5 (图5) 在得到各省份当日创建订单量的绝对数值之后,同样对其进行格式设置,具体设置代码如下。 前面说过,遍历开始的行是表占据的行加上留白的行再加 1,一般留白的行是 2, 可是这里为什么是 df_view.shape[0] + 5 呢? 因为 df_view.shape[0]是不包括列名行的,而且在插入 Excel 中时会默认增加 1 行空行,所以需要在留白行的基础上再增加 2 行, 即 2 + 2 + 1 = 5。 df_province 表插入进去 #先将表头插入 for j in range(df_province.shape[1]): ws.cell(row = df_view.shape[0] + 5,

    2.1K30发布于 2021-11-09
  • 来自专栏BI工具

    除了让数据报表更好看,BI工具还能做什么?

    像领导驾驶舱等各种图形化的分析图表,第一眼看上去就是非常美观,报表设计好看、数据情况直观清晰,非常适合做企业实力的展示。但是BI工具真的只是一个简单的报表展示工具吗?当然不是,除了让数据更好看,BI工具还可以做到以下几点。

    87300发布于 2020-11-25
  • 来自专栏Python数据分析实例

    【保姆级教程】Python定制化开发生成数据报表

    皮一下~ 今日主题:如何开发自动化生成数据分析报表 数据分析开发过程中,数据报表开发是常见的需求,利用Python开发定制化分析报表。 背景:本文主要对楼宇监测设备的实时数据报表开发 如何定制化开发数据报表生成工具? 设备配置信息 df4 = pd.DataFrame(df2,columns=["BUILDID","NAME","CODE","ITEM","COMP"]) # 月度检查输出表 df5 df2, columns=["CODE", "NAME", "MOD", "COMP"]) engine.close() return df3, df4, df1, df2, df5 pass print("导出完成") except Exception as e: print("包含非法符号", BuildID) 最后运行主函数即可完成数据报表的生成

    2.5K10编辑于 2022-04-08
  • 来自专栏葡萄城控件技术团队

    如何对Internet Marketing网络市场营销进行数据报表分析

    关于 ActiveReports .NET 报表控件 ActiveReports 是一款专注于 .NET 平台的报表控件,全面满足 HTML5 / WinForm / ASP.NET / ASP.NET

    1.3K30发布于 2018-08-10
  • 来自专栏全栈程序员必看

    通达OA工作流数据报表二次开发版

    此模块除具备工作流——数据报表所有功能外,新加入的功能包括: 1:查询条件自带可查询未完成的流程; 2:查询条件可设置查询所有子流程的字段; 3:报表可显示流程当前处理人,并且点击每列可弹出当前流程表单详情

    60320编辑于 2022-09-09
  • 数据报表案例详解|基于smardaten实现预算管理系统的报表分析

    特别是面对中国式复杂报表需求时,传统的BI工具往往力不从心,业务人员需要一种能够快速响应变化、直观易用且支持深度分析的数据报表解决方案。 二、解决方案:赋能业务自主高效开发smardaten数据报表平台应运而生,它是一款面向企业级的无代码报表开发工具,该平台针对预算管理等典型业务场景,提供了从数据接入、报表设计到交互分析的全链路解决方案。 下面以预算管理系统中的项目成本付款计划与项目成本分析为例,详细介绍如何利用smardaten快速构建专业级数据报表。 至此,我们不仅快速完成了数据报表从框架搭建、数据处理、样式美化到交互配置的全流程,更赋予了报表清晰的业务逻辑、直观的可视化呈现与灵活的钻取能力。 五、体验总结通过以上全流程实践,smardaten数据报表平台展现出以下突出优势:操作效率提升:拖拽式配置降低学习成本,使报表开发周期从传统编码的数周缩短至数小时,业务人员无需深厚技术背景,即可独立完成专业级报表开发

    26210编辑于 2025-12-11
  • 来自专栏葡萄城控件技术团队

    Wyn Enterprise 核心功能:行业领先的在线数据报表设计体验

    基于 HTML5 的在线报表设计器,即改即用 免安装:通过浏览器即可使用,无需任何的安装或部署步骤,也无需考虑系统中是否存在依赖的插件,打开电脑,即可使用,把精力和时间投入真正有价值的报表工作! 跨平台:面对不同的设备,如桌面电脑、平板电脑及手持设备,传统设计器需要面对不同设备终端发布不同的版本,但在线设计器而因天生的多平台支持,无需过多考虑平台特性,利用目前最流行的 HTML5 技术,在不同的平台上为用户提供几乎一致的设计体验

    4.5K00发布于 2018-11-22
  • 来自专栏走进敏捷BI

    不满足于数据报表,如何实现数据深度分析,驱动业务增长?

    然而,数据可视化只是数据分析的第一步,数据的价值远不止于数据报表,企业的问题在于如何深度应用数据,看到数据带来的真正价值。 显然,数据报表的作用主要是展现“已经发生的实时”,在实际运用过程中,很难提供“对未来趋势的判断”。 无论是业务人员还是管理者,依然以自身视角查看、解读报表,再根据自身经验做出决策,而非通过系统了解数据背后蕴藏的大量信息,数据报表与科学决策之间仍然存在巨大的鸿沟。 而对于BI来说,诸多传统BI的数据应用层次过浅,大多聚焦于数据报表,而缺乏数据深度应用的能力,显然不符合商业分析新时代的需求。BI+AI是优势互补。

    1.2K30编辑于 2022-12-07
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