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qlik公司权威发布_qliksense 对接sap(2024年12月精准访谈)

内容来源：威名网所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

qlik公司

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。。。

阿布扎比主权财富基金将以约100亿美元的估值收购数据分析软件公司Qlik的大量股份

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✨

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

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