PowerBI是微软推出的商业智能分析工具，它融合了数据准备、数据分析、数据可视化到报告协作分享的整个数据处理流程，帮助用户上手数据分析。本书从实用的角度出发，结合作者本人的学习经验，从基础的PowerBI架构和操作界面开始，先通过一个小示例体验PowerBI的强大和便捷，然后按照数据处理的流程和难易程度，分别介绍数据准备模块PowerQuery、数据建模以及PowerBI数据分析语言DAX、可视化图表制作、丰富的交互方式和报表设计，后用一个完整的分析示例带读者全面认识PowerBI数据处理流程。不论读者是学生、职场人士还是自由职业者，不论从事的领域是运营、财务、人力、管理还是电商，只要在平时的学习和工作中需要处理大量信息，分析各种数据，你就适合阅读本书学习PowerBI，即使之前没有任何基础，它也可以帮你快速上手，提升自身竞争力。

电商数据分析怎么做，这里讲得很清楚了关于电商数据分析怎么做的问题，有人从电商数据整理、分析开始讲，有人则着重于分析方法的介绍，也有人侧重于分析报表的制作。而在笔者看来，这些都太过片面化、局部化。电商数据分析是一个综合性的话题，包含了电商数据整合、分析建模、电商的大屏可视化报表制作等多个部分，也包含了数据分析方法的运用、大数据分析功能的应用等细节。电商数据分析怎么做？关于这个问题，大数据分析平台给出了自己的答案：“BI工具+电商数据分析方案”。这是一个综合性的方案套餐，可一次性解决数据整合、建模、大屏可视化报表制作、多维动态自助分析以及电商大数据分析技术等问题。同时这是构建电商大数据分析平台风险低、效率高、具性价比的方法。电商数据分析方案，解决分析建模、报表制作等问题电商数据分析方案是一套凝聚前人经验的标准化方案，同时也是一套系统化的方案，它包含了从电商数据对接、数据清洗整理、数据分析建模到数据分析可视化的一系列内容，是一套可以直接套用的通用型电商数据分析方案。BI工具，提供大数据分析技术和平台电商数据分析方案始终是方案，终需要依托一个大数据分析平台（BI工具）才能成功构建起一个电商大数据分析平台。它需要BI工具提供的大数据分析技术和平台，比如内存行列计算模型，轻松组合，高效计算财务分析指标，帮助电商运营摸清财务情况，合理制定资金使用计划；又比如需要智能钻取，突破数据分析模型限制，在任意报表间自由穿透分析，层层剖析，洞悉数据间的因果关联……奥威BI大数据分析平台作为一款零编程BI工具，不仅能够提供上述大数据分析技术和功能板块，更将操作难度降至低，以零编程满足无IT基础业务人员的电商数据分析需求，使得人人都可做电商数据分析可视化，人人都能灵活自助地分析数据，以数据驱动业务管理。奥威BI软件+方案，低风险、高效率、高性价比构建大数据分析平台！

这可能是今年值得推荐的数据分析工具（上）▶️ 什么是BI ◀️关于BI，为人津津乐道的就属Tableau和PowerBI，百度上搜他们的介绍一搜一大把，这两款工具的表现也确实不错。但是我想分享另一个BI工具，FineBI，一个被雪藏的利器。-▶️ FineBI的主要功能 ◀️1️⃣数据的整合2️⃣数据的分析和可视化3️⃣报表制作与发布-▶️ FineBI的主要特点 ◀️1️⃣打通各类数据源2️⃣操作简单(无需编程)3️⃣可视化颜值高4️⃣数据权限管控

化学原理之树状大分子前言：树状大分子在过去的十年里受到了大量的关注，近的几篇综述文章出现在文献中，涉及到它们的潜在应用。一些人指出：“我们现在正接近一个时代，对树突家的研究与许多其他领域不可分割地联系在一起，这让全面的评论家成为一项几乎不可能完成的任务。”为此，本文通过强调主要的合成策略和特征化方法，简要介绍了树枝状大分子的化学原理。一、树状大分子综合叙述树状大分子是一类独特的大分子，是一种高度支链的多功能聚合物。研究人员认为树状大分子是一类主要的大分子结构。树状大分子的合成采用发散或聚合方法或组合。除了被称为树状大分子，它们还有其他琐碎的名字，比如树枝形、蝴蝶结、球形、博拉形，级联（宏观）分子、级联（多支链；枝状）聚合物、干酪醇、聚合物、花椰菜、冠枝醇、分子分形、聚物、硅烷醇和星爆树状大分子。有人试图设计出一个系统的命名法。合成策略已经发展，以改变终端组，内部块和核心。二、发散合成法发散法（级联式反应；“由内而外”）已被托马利亚等人广泛用于实现树状大分子的几何生长。该合成涉及到一个中心启动子核心分子与第二个有机分子作为化学构建块的反应。然后，这些化学构件与第三个有机分子反应，这些有机分子可能与中心核心分子相同，也可能不同。 第三个有机分子的两端都有反应基团。一个官能团与构建块发生反应，而另一端的官能团提供树状大分子的末端或表面基团。反应产物具有反应基团，使更多的引发剂核心分子位于外围。从第一个反应序列中分离出的产物称为第0代（G0）。该过程可以迭代，其中偶联反应的数量增加指数增长。一些用发散法制备的第一个树枝状大分子涉及氨和丙烯酸甲酯的反应，然后对产生的乙二胺进行大量的酰胺化。星爆PAMAM树状大分子已经准备到G10，可以在树突技术公司（密歇根州，米歇根州）上市。Meijer合成了聚（丙亚胺）（PPI）树状大分子二氨基丁烷（DAB）核的大规模使用发散法。它们可以从DSM研究中心（荷兰）提供到第5代，贸易名称为AstramolTM。除此之外，其他聚(R)树状分子家族已合成（R醚、硅氧烷、硫醚、芳醚、脒醇、胺、磷、烷烃、核酸、有机金属和氟化碳硅烷]）。三、收敛合成法收敛方法（“外部”）是由弗雷切等人的，他在1987年的一次演讲中听到了发散方法的工作（弗雷切特，个人交流）。正如合成方法的名称所暗示的那样，其灵感来自于经典的有机断开方法，生长开始于树突状分子的表面或末端基团，称为树突。这些预先形成的树突状碎片然后附着在一个中心的多功能核心分子上。与发散法不同，每代偶联反应的数量是恒定的。一种基于双指数增长的加速收敛方案已经出现，该方案导致第三代发生的聚合程度相同，而不是基于传统聚合方法的第七代。第一个用聚合方法合成的树枝状大分子涉及苯基、苯基溴化物位移。为了生成高产的溴化物树突，需要小心，近已经报道了一种利用甲磺酸酯的替代途径。与发散法相比，收敛法对焦点和表面或末端官能团有更多的控制。表面基团不一定具有相同的功能，使用收敛的方法，允许合成基于非均匀功能化表面的树突状嵌段共聚物。这些嵌段共聚物被描述为表面、节段和层嵌段。此外，避免了发散法所需的大量试剂，简化了纯化。在特定的树状分子生成之上，结构预计或多或少是球形。已尝试用弗雷切特型树突（聚合法）在溶液中合成具有圆柱形的树状聚合物；然而，溶液中的圆柱形仍有待验证。四、固相合成法聚酰胺胺树状大分子的固相合成近实现了。固相反应允许使用大量过量的试剂，然后通过清洗树脂进行简单的纯化。固相合成允许肽和小分子直接“生长”在树状大分子的外围，而它仍然附着在树脂珠上。不完全反应只需要用可回收的试剂进行重复处理。固态合成允许使用树状大分子构建一个小的组合库。另一种有趣的方法，称为DCC：树突状分子支持的组合化学，已经被介绍了。它不能附着在树脂上，而是可以在溶液中自由漂浮。这样的树状大分子的大尺寸允许树突状分子中间体的排排斥纯化。总结：以上分析都是化学等许多方面以及有着广泛的用途，不过树状大分子还是比较小众的学科，期待更多的研究人员进行更深入更广泛的研究。参考文献：《生物技术的物理和化学基础》M. De Cuyper和J.W.M.Bulte（编辑）《树状大分子——从好奇心延伸到新技术》马修斯，船普，还有斯托达特，J.F。（1998）树枝状大分子在生物有机化学中的应用，《科光学化学生物》（1998）含有杂原子（Si、P、B、Ge或Bi）的树枝状大分子，Majoral，J.-P。和卡尼纳德。A.-M.（1999）

使用双向门控循环单元方法进行交通流预测交通流预测在智能交通系统中起着重要作用。为了准确捕捉交通流复杂的非线性时间特征，本文在交通流预测中采用双向门控循环单元（Bi-GRU）模型。与可以记忆前一序列信息的门控循环单元 (GRU) 相比，该模型可以记忆前一序列和后一序列中的交通流信息。为了演示模型的性能，使用了一组 5 个工作日内每隔 1 小时间隔一次的真实案例数据，其中数据集分为训练和验证。为了提高数据质量，在模型训练之前进行了增强的 dickey-fuller 单位根检验和微分处理。使用了四个基准模型，包括自回归积分移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 和 GRU。预测结果显示了 Bi-GRU 的优越性能。Bi-GRU 模型的均方根误差 (RMSE)、平均百分比误差 (MAPE) 和平均误差 (MAE) 分别为 30.38、9.88% 和 23.35。LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU属于深度学习方法，其预测精度明显高于传统的ARIMA模型。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 和 GRU。预测结果显示了 Bi-GRU 的优越性能。Bi-GRU 模型的均方根误差 (RMSE)、平均百分比误差 (MAPE) 和平均误差 (MAE) 分别为 30.38、9.88% 和 23.35。LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU属于深度学习方法，其预测精度明显高于传统的ARIMA模型。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 和 GRU。预测结果显示了 Bi-GRU 的优越性能。Bi-GRU 模型的均方根误差 (RMSE)、平均百分比误差 (MAPE) 和平均误差 (MAE) 分别为 30.38、9.88% 和 23.35。LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU属于深度学习方法，其预测精度明显高于传统的ARIMA模型。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。Bi-GRU 模型的平均百分比误差 (MAPE) 和平均误差 (MAE) 分别为 30.38、9.88% 和 23.35。LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU属于深度学习方法，其预测精度明显高于传统的ARIMA模型。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。Bi-GRU 模型的平均百分比误差 (MAPE) 和平均误差 (MAE) 分别为 30.38、9.88% 和 23.35。LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU属于深度学习方法，其预测精度明显高于传统的ARIMA模型。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。Bi-GRU 和 GRU 的 MAPE 差异为 0.48%，这是一个很小的预测误差值。结果表明，高峰期的预测精度高于低峰期。Bi-GRU模型在交通流预测上有一定的滞后性。介绍准确的短期交通流量预测对于交通管理至关重要。短期交通流量预测的主要任务是根据历史交通数据预测下一步的交通流量 (Nagy & Simon, 2018 ; Wu et al, 2018 )。交通流量预测的结果可作为出行需求分析和运营策略制定的参考。此外，交通流预测模型也是智能交通系统的关键组成部分之一。获得准确的预测结果是决定如何为出行者引导优出行路线，从而减少交通拥堵，提高交通效率和安全性的根本依据。一些经典的交通流预测模型包括历史平均（HA）模型、自回归综合移动平均（ARIMA）模型和线性回归（LR）在交通领域得到了很好的应用。实践。这些模型结构简单，但缺点是交通流量的波动会显着影响预测性能。

分享个常用的跨境电商数据分析平台在跨境电商人眼中，适合用在跨境电商数据分析上的大数据分析平台该是怎样的？是效率高、财务指标计算快、业务能随时自助分析，好是能将平台自身的分析经验分享给跨境电商企业，为企业提供更专业的服务。这样的大数据分析平台虽然少，却还是有的。接下来要介绍的这一款大数据分析平台，除了能满足跨境电商数据分析效率高、指标计算分析快、业务自助分析的要求外，还提供了系统化、标准化的跨境电商BI方案。它就是奥威BI大数据分析平台。接下来，我就从奥威BI大数据分析平台和跨境电商BI方案来聊聊如何通过它们完成跨境电商数据分析。奥威BI大数据分析平台1、零编程开发报表，方便业务人员随时自助分析。在奥威BI大数据分析平台上，即使没有IT基础，业务人员也可以通过零编程的方式来搭建分析模型，开发BI跨境电商数据分析报表。想要分析什么，马上就能分析什么，不需要去IT部门排队，更及时、更灵活自主。2、丰富的内存计算功能，高效完成指标计算分析。比如对同期、近期、top、同环比、累计等都可点击立即生效，剩下更为复杂的利润表指标计算分析则可以通过内存行列计算来达成，只需在BI前端做简单的设置，即可灵活组合，完成计算。3、花样数据可视化图表、智能分析功能，加快信息传递、丰富报表数据信息。平台准备大量的数据可视化图表和智能分析功能，可以更为直观地展现数据，也可以丰富报表的内容，比如借助多维自助分析功能，使用者可以在任意时间、终端上按自己的分析思维去分析数据，获取决策所需的数据信息。跨境电商BI方案1、采用多种数据采集方式，综合多平台数据，打破数据孤岛，终推动跨境电商数据共享分析。2、实时+多维度动态，灵活多维地针对销售、库存、广告、财务等跨境电商行业分析主题展开智能高效的大数据分析挖掘，掌握跨境电商企业运营情况。3、实时监控库存各指标，及时补货、跟踪物流异常情况并进行不合理计划监控。4、利用内存行列计算，自动输出利润表。快速准确地计算采购成本、头程、其他平台费用（含广告、服务、佣金等费用）以及公摊费用，综合上述成功自动输出店铺利润表，帮助运营管理层及时掌握企业的销售运营情况。奥威BI大数据分析平台+跨境电商BI方案，即可实现低风险、短周期、高性价比的跨境电商大数据分析效果！#Bi的简介#

数据可视化系类--采购管理之如何对供应商进行评审分析?本文为2022帆软BI数据分析大赛参赛作品，未经授权禁止转载?团队名称：江北洪兴社-?背景介绍1️⃣项目背景?在制造型企业运营管理过程中，采购管理是企业内部供应链管理至关重要的一环。通过 ERP、QMS、PLM、OA 等系统的建设，采购管理过程数据可以通过集成和共享形成一个多方面多角度的综合数据库，通过过程数据的采集、加工、分析，得出有利于管理者决策的可视的数据分析逐渐成为采购管理的一大助力。?传统采购管理过程中，采购数据存在于采购员本地电脑中，并由不同的技术应用程序和结构隔离，数据难以提取和保持更新。现在，技术的进步使得在全球范围内利用数据成为可能，并且被认为是采购职能中必不可少的。2️⃣ 数据来源?模拟数据3️⃣分析思路?从管理层角度出发，通过全局分析，发现异常数据，讲明问题且定位明细数据。?共分为关注点、针对性分析、问题追踪三大块。?可视化分析：借助FineBI，选手进行了如下可视化分析：?供应商交货及时率；?供应商供货合格率；?月采购频率分析。?结论和建议?通过分析某品类供应商业务数据，得出该品类供应商的绩效数据和管理侧重点，便于调整实际采购管理中的管理策略。?通过跟踪供应商实时供货进度趋势，并通过信息化与供应商共享当前的按时交货情况，敦促改进，敦促供应商与其自身的统计对比。?供应商开发的基本准则是“Q.C.D.S”原则，其中质量因素是重要的，要分析供应商供货质量数据，引导供货商维护质量体系。

某银行理财产品数据分析?本文为“2022BI数据分析大赛”获奖作品，未经授权禁止转载团队名称：北辰客?分析目的厦门某银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等需求。面对着大量的客户，如何挖掘不同理财产品对客群的吸引力，从而找到目标客群，进行针对性营销，实现“把合适的商品推荐给潜在购买用户”呢？本文将介绍作者的具体分析思路，希望给读者们带来一些参考。?分析思路①对银行总体情况分析，把握银行的地理战略重心，了解银行在获客渠道方面的弱点；②对客户进行分析，预测出「有可能购买的用户」和「有可能流失的用户」；③对银行的理财产品进行分析，了解目前理财产品欢迎度情况，分析用户喜欢购买的产品特征；④对客户的购买行为进行分析，从而可以打通下单过程中的阻碍，提高下单成功率；⑤构建购物篮模型：相关性很高的产品可以一起打包出售；构建 Kmeans 模型：预测出有可能购买的用户。?使用工具：FineBI?分析过程①总体分析②客户分析③产品分析④购买分析⑤模型预测