数据可视化就是通过图形的方式让人一目了然地获取数据。

自然语言分析NLA到底是什么呢？

随着数字智能时代的到来和数据分析技术的不断迭代和更新，人们逐渐从只关心数据的多少和大小转变为如何使数据产生更多的价值。企业纷纷开始意识到，数据分析对企业经营的重要性。在这样的市场环境下，商业智能应运而生。如今，越来越多的企业应用商业智能，但你知道商业智能在企业运营中的价值吗？

那么什么是商业数据分析呢？它能够给与我们什么呢？小编就来带大家深入了解商业数据分析

当数据以简单的可视化的形式呈现时，数据便更具有意义并且更容易理解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。

​地图是指使用地图的形式显示数据在不同地理位置的分布趋势或规律，区域标识表示地理维度的数据，指标表示具体数值。

​随着大数据、互联网技术的不断发展，大数据应用普及的范围也在不断扩大。大数据应用的普及，使蕴藏于海量数据中的价值得到运用，很多事情变得越来越便利，这种情况在企业的表现尤为明显。今天小编会以大数据产品体系中BI工具为例，和大家一起探讨一下，企业级BI工具应该如何设计。

一方面，分散的数据看板极大影响了使用便利性；另一方面，只有完整的数据才能呈现业务全貌。建立数据看板时，需要把核心数据与图表放于同一看板中，杜绝数据割裂。

在做图表之前需要了解每个图表的特性，并想清楚：数据想要展示什么？想要表达什么？

让数据用起来，产生业务价值是数据中台建设的第一优先级。至于这个用起来的过程是否是自动化的，是否有大数据平台的支撑，是否用到了先进的技术，这些都是第二位的事情。

让数据用起来，产生业务价值是数据中台建设的第一优先级。至于这个用起来的过程是否是自动化的，是否有大数据平台的支撑，是否用到了先进的技术，这些都是第二位的事情。

数据清洗是指重复。多余的数据筛选和清除，完整地补充丢失的数据，纠正或删除错误的数据，最后整理成我们可以进一步处理和使用的数据。

这对数据系统提出了更高的要求，现在什么样的数据分析工具能够满足这些要求呢？BI工具可能是一个很好的选择。BI工具可以将企业的数据资产组装成一个接一个的报告，方便业务人员随时查看，灵活分析数据。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

目前最热门的行业是大数据分析行业，那么大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢？今天先比较Java和Python的特点及优势。