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qlik最新视觉报道_qlik是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

qlik

自学Qlik的8个坑，初学者必看！作为一个曾经在多个项目中自学SQL、Python、SAS、PowerBI、Tableau和Qlik的人，我想分享一些在Qlik自学过程中踩过的坑，希望能帮助到刚入门的初学者。这里主要讨论的是Qlikview，因为Qlikview对新手来说有点挑战，但正因为如此，掌握Qlikview的人在市场上往往能获得比其他可视化工具（如Tableau和PowerBI）高出10%的薪水。𐟒𐊊另外，Qlik还有一个产品叫Qliksense，相对而言，Qliksense对新手更友好。不过，我对Qliksense不太熟悉（只做过一个POC），所以这篇文章主要讨论我在Qlikview中遇到的坑。 1️⃣ Qlikview中，数据的重要性超过可视化：这与Tableau和PowerBI正好相反，Qlikview更注重数据的处理和分析。 2️⃣ 尽可能使用星型模式（star schema）或雪花模型（snowflake），这对Qlikview来说不太友好。 3️⃣ Qlikview需要记忆语法：虽然PowerBI和Tableau也可以避免记忆语法，但在Qlikview中还是需要掌握一些基本语法。 4️⃣ 保存你的表达式：创建一个方便的地方来存储和访问你的表达式，这样你就可以随时回顾和修改。 5️⃣ 使用记事本来记录：写任何东西时，最好使用记事本，这样你可以随时编辑和整理你的笔记。 6️⃣ 简洁胜过美观：在Qlikview中，简洁的设计往往比美观更重要。 7️⃣ 多参考他人的作品：不要只局限于自己的创作，多看看别人的作品，从中学习。 8️⃣ 统一颜色方案：使用统一的颜色方案，这样你的视觉效果会更加协调。自学路上难免会遇到各种挑战和坑，但不要因此感到焦虑。失败是很正常的，每一次失败都是进步的一部分。希望我的经验能对你有所帮助。如果你对我在Tableau、Python和SQL中踩过的坑感兴趣，可以查看我之前的分享。𐟘Š

这些AI工具，让你的科研效率翻倍！最近发现了一个超级好用的AI工具箱，简直是科研人员的福音！𐟎‰ 里面各种功能分类整理得井井有条，点一下就能跳转到你需要的工具，简直是懒人必备！ AI大模型：万能工具箱无论是学术研究还是工作汇报，这个AI大模型都能帮你搞定。ChatGPT、Claude2、Kimi这些热门工具都在这里，学术版GPTS、通义干问、讯飞星火这些学术版工具也一应俱全。数据分析与可视化：让数据说话 Tableau、Qlik这些数据可视化处理平台，再加上Turn your data into AI-driven insights的功能，简直是为数据分析师量身定做的。还有视觉大模型，比如Turning AI DivoMiner，通过机器学习、统计、文本分析等手段，支持数值、文本、图片等多种格式的数据处理。思维导图与文献综述：提升效率思维导图工具如Xmind、Copilot，可以帮助你更好地整理思路。而文献综述工具如Lucidchart、Matlab，则能让你在科研工作中事半功倍。文档翻译与论文排版：细节决定成败文档翻译工具如腾讯翻译君、网易见外AI翻译，可以帮你解决语言障碍。论文排版工具如Obsidian、Notion推出的AI内容创作工具，则能让你的论文排版更加专业。论文校对与数据可视化：质量与效率并存论文校对工具如Grammarly、Deepl，可以帮你检查语法和拼写错误。而数据可视化工具如draw.io、Security-first diagramming tool，则能让你的数据展示更加生动。其他实用工具：提升整体体验还有一些其他实用工具，比如腾讯交互翻译、沉浸式翻译等，可以让你在科研工作中更加得心应手。总之，这个AI工具箱真的是科研人员的宝藏！赶紧去试试吧！𐟌Ÿ

一图搞懂机器学习全流程！想要成为机器学习领域的佼佼者？𐟏† 一图带你全面掌握机器学习的核心技术和关键步骤！ 𐟓š 图中涵盖了机器学习所需的七大类技术，包括：数学基础 𐟔 编程语言 𐟒𛊦•𐦍“ 𐟓Š 机器学习 𐟤– 机器学习库 𐟓š 机器学习算法 𐟧𗱥𚦥�𙠠𐟌 数据可视化 𐟓ˆ 𐟌Ÿ 掌握这些技术，你将能够轻松应对各种机器学习任务，成为一名出色的机器学习工程师！ 𐟔砥›𞤸�槻†列出了各种技术和工具，包括：编程语言：Python、R 数据库：MySQL、MongoDB 机器学习库：Scikit、TensorFlow、Keras 机器学习算法：Linear Regression、Logistic Regression、KNN、K-means、Random Forest 深度学习：CNN、RNN、GAN、LSTM 数据可视化：Tableau、Qlikview、PowerBI 𐟚€ 通过不断学习和实践这些技术，你将能够不断提升自己的能力，最终成为一名顶尖的机器学习专家！

揭秘BI工具：洞悉数据秘密商业智能（BI）工具是现代企业的得力助手，它们通过数据分析、数据挖掘、报表和查询等技术，为企业领导和管理者提供决策支持。以下是几款备受推崇的BI工具，它们各有千秋，助你洞悉数据背后的秘密。 Tableau 𐟓Š Tableau 是一款强大的可视化和分析工具，能够将复杂数据转化为直观的图表和仪表盘，让你一眼就能发现数据中的规律。 Power BI 𐟓Š Power BI 是微软推出的商业智能工具，它能够轻松地将各种数据源转化为丰富的视觉化报表和仪表板，提供自助式数据分析体验。 QlikView & Qlik Sense 𐟌 Qlik 的产品以其出色的数据可视化和探索功能而闻名，用户可以交互式地分析和理解数据，洞察市场动态。 MicroStrategy 𐟌 MicroStrategy 是一款全面的商业智能平台，提供数据仪表板、报表、数据挖掘和预测等功能，助你做出明智决策。 IBM Cognos 𐟌 IBM Cognos 是IBM的商业智能解决方案，它提供数据报表、分析、仪表板和预测等功能，帮助企业实现智能化决策。 SAS Business Intelligence 𐟓Š SAS Business Intelligence 以统计分析和数据挖掘见长，支持复杂的数据分析和建模任务，是数据分析师的好帮手。此外，还有一些通用的数据分析工具，如Excel、R语言和Python等，它们也常被用于数据处理和分析。同时，一些在线报表工具和企业财务软件中的报表功能也能满足一定的商业智能需求。选择最适合自己的BI工具，才能发挥商业智能的最大价值。这些工具各有特色，但都致力于帮助你做出更明智的决策。

数据分析师必备的12款神器，提升效率！嘿，大家好！今天我要给大家分享一些超实用、超好用的数据分析工具，绝对是每个数据分析师的宝藏！这些工具涵盖了数据收集、数据处理到数据可视化的整个流程，赶紧用起来吧！数据收集神器 𐟐™ 八爪鱼大数据：这个工具简直是为爬虫小白量身定做的，不需要学编程，简单三步就能轻松抓取网页数据。集搜客：直观点选免编程，免费网页数据抓取，简直是懒人福音。 GooSeeker：支持中文自动分词和情感分析，特别适合处理中文数据。 Webhose.io：提供了许多过滤器来优化提取的数据，清理工作少，直接进入分析阶段。后裔采集器：前谷歌技术团队打造的，基于人工智能技术，只需输入网址就能自动识别采集。数据处理利器 ⚙️ OpenRefine：支持数据清洗和格式转换，轻松标准化杂乱数据。 Rapid Miner：不仅仅是数据清洗工具，还能提供快速分析功能，包括大数据、可视化和模型部署等。 SAS：通过提供创新的分SAS析软件与解决方案，拥有SAS Viva无惧海量数据。 Pentaho：集成了本地数据库、Hadoop和NoSQL等数据源，轻松分析。数据可视化高手 𐟎芧“云：零代码在线搭建平台，通过拖拽方式就能实现数据可视化，200+业务模板，开箱即用！ Qlik：自助式数据分析和可视化工具，具有可视化仪表板，简化数据分析。 Echarts：一个基于JavaScript的开源可视化图表库，主要面向开发者。 FineBI：拖拽分析字段即可生成图表，基本不需要写函数，内置各种计算功能和数据过滤筛选。这些工具真的是数据分析师的得力助手，赶紧试试吧！如果你有其他好用的工具推荐，欢迎在评论区分享哦！

年度最伟大发现：青泥学术AI工具集 𐟎‰ 青泥学术AI工具集，从通用大模型到学术版GPTs，再到文献的查找、阅读、综述，科研绘图，论文润色，翻译，排版，校对，数据分析，AI办公...应有尽有，一键到达！ 𐟓š 热门工具：AAI工具集、ChatGPT、Claude2、KimiChat、OpenAI旗下AI对话工具、ChalGPT、学术版GPTS、视觉大模型、论文润色、文献阅读、讯飞星火、百川、豆包、文献综述、学术版GPTS、AI科研制图网站、写作小助手、公文写作大师、文章写作润色大师、文档翻译、论文排版工具、论文校对、学术大师、中文学术助手、学术总结专家。 𐟖Œ️ 科研绘图：Lucidchart、Matlab、Originlab、BioRender、Figdraw。 𐟓Š 数据分析：Tableau、Qlik、Flourish、D Power BI。 𐟓‹ 论文排版工具：Detexify、cite this for me、Latex。 𐟔 文献查找工具：中国知网、Library Genesis、Z-library、SCI-HUB。 𐟓– 文献阅读工具：Ask Your PDF、Chatdoc、Explainpaper。 𐟓 文献综述工具：研究兔、litmaps、elicit、paperdigest、semanticscholar。 𐟖𜯸 AI阅读神器：司马阅。 𐟓Š 数据可视化处理平台：Tableau、Qlik、Flourish。 𐟔 文本校对工具：爱校对、秘塔写作猫。 𐟓Š 质性研究工具：NVIVO、Q atlas.ti。 𐟓ˆ 表格工具：酷表、ajelix Sheett。 𐟓Š 思维导图工具：博思白板 Xmind Copilot Treemind。 𐟓ˆ 自动化工具：Automa Zapier A make 谷歌自动化工具。 𐟔 智能检索工具：perplexity 米知识搜索。 𐟓š Zotero Connector：从网络浏览器向Zotero自动下载带有DOI的文献。 𐟓„ Zotero-storage-sca...：用于备份和恢复首选项。 𐟓‹ Zotero-markdb-con...：扫描Markdown数据库。 𐟓š Zotero-pdf-translate：允许用户设置文献的阅读偏好。 𐟓– Zotero-updateifsE：更新Zotero插件。 𐟓ˆ Zotero-reading-list：管理Zotero阅读列表。

数据分析新人的四大职场禁忌，别踩坑！最近公司来了个新实习生，做数据分析的。说实话，我有点不情愿带他，不是我不愿意帮忙，而是他的学生思维真的让我有点无语。今天忍不住吐槽一下，顺便分享一下我七年的工作经验，希望能帮到有需要的朋友们。职场新人注意事项别等万事俱备再动手工作不像考试，没有完美的准备和完美的时机。很多时候我们都有拖延症，总是一等再等。其实，能力是在做事情的过程中不断积累的。比如，为了处理报表现学数据透视，为了学剪辑自己拍摄Vlog，这点在工作和生活中都适用。别害怕提问特别是刚入职的时候，抓住黄金新人期多问问题。等工作出错了，那就是自己的问题了。同时，带着个人思考发问，而不是等对方给答案。比如问某件事123做是否OK。别情绪化表达职场看的是工作成果，个人情绪私下沟通，不要在公开场合过分强调个人辛苦。不讲正事讲情绪，只会让别人觉得你心态不稳定，以后事情不能交付给你。别玻璃心工作时间是工作，工作以外的时间是自己的。不要因为工作上的事情影响自己，也不要因一点错误就否定自己。新人必备的提升工具数据分析工具主要有Python、R、SPAA、MatLab 数据收集工具主要有八爪鱼大数据、MySql、问卷星、ParseHub 数据可视化工具主要有Tableau、Echarts、Qlik、Visio 数据库工具主要有MariaDB、Oracle、GitHub、Airtable 开源数据工具主要有OpenRefine、RapidMiner、Pentaho、Knime 数据分析必备技能 BI软件这是商业智能软件，有数据整合、分析和展现功能。 R语言用于统计计算和作图，在数据分析领域很实用。 SQL 最常用的数据库语言，在提取数据和报表开发上很有优势。 SAS 有自己的语言，适用于数据处理、建模分析和可视化。希望这些小建议能帮到刚入行的朋友们，别踩坑，加油！𐟒ꀀ

𐟓Š SCI论文作图必备软件推荐 𐟎芤𘀣€𐟓Š Prism Prism是一款数据分析软件，适合对统计知识了解不深的用户。它提供八种类型的数据表，并使用非统计学术语言指导数据分析方法，如非线性回归、t检验、单向和生存分析等。二、𐟖𜯸 Lucidchart Lucidchart结合图表和数据可视化功能，帮助读者快速阅读。它提供丰富的模板，包括概念图、ER图、组织流程图和思维导图等，非常适合新手使用。三、𐟔砍ATLAB MATLAB是一款广泛应用的理工科制图软件，适用于计算生物学、物联网、机器人技术、无线通讯和机电一体化等领域。四、𐟓ˆ Sigmaplot Sigmaplot是制作2D和3D图表的理想选择。它提供超过百种2D和3D图表类型，包括散点图和森林图，并配有丰富的图库。五、𐟓Š Tableau Tableau提供多种可视化方案，并具备解释数据的功能。用户可以通过简单的操作生成各种图表，并进行数据探索。六、𐟓Š Qlikview & Qliksense Qlikview提供交互式图表，可以实时更新数据并显示数据的各种形态。Qliksense则是一种直观的自主数据可视化程序，支持自助可视化、自定义开发和嵌入式分析。七、𐟓Š FusionCharts FusionCharts提供超过百种图表和上千个地图，适用于从简单的柱状图到复杂的漏斗图。它还介绍了图表的适用范围和使用方法。八、𐟓Š Highcharts Highcharts提供色彩丰富的图表，支持2D、3D和动态图表，满足各种数据可视化需求。九、𐟓Š Datawrapper Datawrapper是一款简单易用的数据可视化工具，支持从Excel等数据源导入数据，并通过简单操作完成数据可视化。十、𐟓Š Plotly Plotly需要一定的代码基础，但功能强大，可以处理复杂的数据。用户可以利用Python或R建立数据库，并通过单个git命令进行数据部署，最终生成图表。

谢菲尔德大学商学院选课攻略：大二篇嘿，大家好！今天想跟大家聊聊我在谢菲尔德大学商学院读大二时的选课经历。作为一个过来人，希望能给正在纠结选哪门课的你们一些参考。 MGT223 Business Statistics：统计学挑战这门课难度中等偏上，适合那些有统计或数学基础的同学。如果没有一定的基础，可能会有点吃力。给分也不高，大家要慎重选择。考核方式是一个期中的SPSS作业和一个期末考试。期中作业需要较好的逻辑分析能力，期末考试则是8道大题，每题的计算量都很大，动作慢的同学可能会写不完。我的分数大概在50-60分之间，难度系数是𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ。 MGT218 Business Intelligence：大数据与商业智能这门课的难度中等，主要学习一些商业分析工具，比如Qlik Sense，以及企业大数据的运用模式和方式。不会涉及代码编程。考核方式是一个小组5000字的论文和一个期末考试。考试难度较大，5选2或5选3的题目选择，非常考验对知识的理解和分析能力。给分方面，考试大概在50-60分，小组作业在60分以上。难度系数是𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ。 MGT219 Organizational Behavior：组织行为学这门课涵盖了很多话题，包括性别差异、组织管理模式等。内容理解难度不高，但最后的论文非常考验批判性思维能力。仅仅展示研究是不够的，还需要展现出你的critical thinking能力。给分大概在60分以上。难度系数是𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ。 MGT231 Business Strategy：商业策略挑战很多同学反映这门课老师压分，有些人甚至挂科。考核方式是一个小组的PPT展示和一个大比例的期末考试。PPT得分在50-60分，期末考试是五道题选答，得分在40-60分之间。不仅需要使用BS里的frameworks，还需要解释如何运用以及优缺点。难度系数是𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ。 MGT233 Essentials of Marketing：市场营销基础这门课老师给分很宽松，大胆冲80分吧！平均分数在60-70分之间。作业是一个3000字的论文，分析一个国际公司的市场营销策略。一定要批判性思考！难度系数是𐟌Ÿ𐟌Ÿ。 Principles of Operations Management：运营管理这位老师的出题和给分应该是这一学年最好的了！期中作业是一个Excel作业，不难。期末考试出了练习题的原题，计算量很大，但公式都会给出。摸清不同题型就OK！希望这些信息对你们有帮助！选课真的是一门学问，找到适合自己的才是最重要的。祝大家都能选到心仪的课程，取得好成绩！𐟓š✨

三款BI工具使用心得分享 𐟓Š 毕业后，我有幸在第一份工作中接触到了Business Intelligence（BI）这个领域。虽然是在财务团队中做资产会计，但我有幸接触到了Qlikview这个工具。 Qlikview的功能相当全面，导入数据需要编写代码，主要使用VB和SQL语言。所有的连接操作都是手动写出来的。如果结合使用qvd文件，加载速度相当快。不过，视觉效果有点过时了（估计QlikSense在这方面会有很大提升）。接下来，我学习了Power BI。导入数据非常用户友好，各种连接操作可以通过选项来完成。虽然用户也可以自己编写SQL代码，但对于不懂编程的人来说，也能轻松完成数据导入。Power BI的视觉效果除了微软官方提供的，还有第三方发布的。有时候选择太多反而让人眼花缭乱，不如专注于精准使用。在数据加载方面，Power BI相比Qlikview要慢一些。在我第一个公司，很多基础数据都放在数据仓库中，IT部门永远有优先事项，很多基础的数据组织和聚合工作都需要自己完成𐟘𕯼Œ这时候我觉得Qlikview更好用。现在在第二家公司，我已经上班三周了，接触到了Tableau。虽然才刚开始学习，但我觉得它的视觉效果虽然少，但非常精致，完全够用。视觉设计感也不错。数据导入方面我还没有深入接触，但有一个Tableau Prep工具，我估计会比Qlikview更用户友好。因为现公司有专门的BI团队，所以所有数据都是现成可用的，目前还没有机会接触到这方面的功能。总的来说，这三款BI工具在某些方面有相似之处。虽然表面上看使用的函数或公式不同，但很多核心功能是相似的。我发现Qlikview和Tableau都可以实现基于角色的安全控制（Role-Based Security），而Power BI目前还没有这个功能，这一功能非常有用。希望以后更加深入学习Tableau后会有更完整的使用感受吧。未完待续。。。

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