数据可视化的理解是错误的。目前，不少业内人士的认识存在偏差。数据可视化简单的认为就是大屏展示和炫酷的图表。很多人只是把数据可视化当成了展厅的刚需。其实这是对数据行业的一种偏见。许多人关注数据的性能而不是方便的数据处理过程。事实上，数据分析应该随着企业业务的扩展而不断变化，因此数据分析的重点也应该随之变化。如果数据的最终表现只是作为数据可视化的目标，那么这个过程只是领导参观的表现。MZ工程。我们根据实际情况分析。数据可视化包括几个方面：多源、多业务端口、多系统、多表单的数据聚合。在我们日常操作的过程中，会产生大量的数据，这些数据可能来自于日常的系统。业务数据也可能来自人员考勤记录，甚至是市场人员的人工台账，那么如何归纳这些各种渠道、各种形式的输入呢？这里可以使用JVS-DataWarehouse，它支持多数据库、多数据源的操作。可以自定义数据源，手动添加，导入excel，调用外部数据等。在线体验demo：http://frame.bctools.cn/开源地址：https://gitee.com/software-mi...形成的数据源支持定时同步，刷新周期独立可控，保持DataValidity。可视化的低门槛处理，让真正需要分析数据的人自己去拿，方便。这个过程最好能由企业管理者或经营者来实现。运营的门槛不能太高，实施成本不能太高，因为我们要做分析，原来需要提前立项，去采购，去乙方开发、终验收等，这个分析的价值能覆盖研发成本吗？所以数据分析的操作要像EXCEL一样低门槛、低成本，一般的操作一小时就可以掌握。数据的应用和表达要尽可能恰当，可以提供多种数据表达形式。这个点不仅好看，领导可以参观，数据表达需要根据企业的管理方式不断调整，业务支撑才是核心本质。应该是将数据分析的结果转化为商业价值。比如我们做了一个成本分析的趋势，那么它能不能支持低成本应该控制的关键环节呢？如果运营商制定控制措施并实施，如何衡量控制措施是否有效？那么，如果让我来做这个分析，我可能会做以下几个步骤：成本构成，首先做一个横向比较分析，比较哪些环节的成本，总体趋势如何？在制作不同类型的成本和应收款的趋势对比图时，哪些成本和应收款是正相关的？重新分析与应收账款无关的成本进行详细分析？确定成本控制的优先顺序，并制定统计数据来衡量控制效果。一段时间后，根据汇总统计数据判断防治效果。
