作为一个菜鸟，你可能感觉数据分析就是做表格的，或者感觉搞个报表很简略。实际上，以后有规模的公司任何一个岗位如果没有数据分析的思维和能力，都会被淘汰，数据驱动剖析是解决日常问题的重点形式。
很多时候，数据分析师要做的是“提桶”而不是“提篮”，所谓提桶就是在做剖析的时候要先提个计划再去看后果。 很多人认为没有业余的技能不能实现数据分析，很多人看到的数据分析仿佛都是高大上的，其实对于咱们业务人员来说，没有任何技术根底也齐全能够实现这个工作。其实对于咱们懂业务的人，不会python、不会SQL、不懂技术，一样的能够做数据分析，只须要懂业务，懂剖析的办法，技术只是工具而已，外围的还是业务。
当初咱们以JVS-数据智仓为例，能够基于界面的操作，0技术门槛的形式实现数据的剖析工作。
一、数据取数
取数，最次要的要晓得数据哪里有，是来源于业务零碎、来源于线下的数据，还是间接在数据库中保留的？
jvs-sdw中提供了多种数据起源的形式，如果是excel等线下的文档，能够导入零碎可是生成对应的数据模型。
能够设置，数据更新的周期和工夫，能够简略轻松的实现数据的获取
二、数据加工
其实咱们是不须要去做一些非常复杂的统计，因为有些行业曾经在用这些数据进行业务剖析了，咱们只有依照本人的想法去加工即可，比方下面表中的这个问题中的数据，只须要，通过界面化的数据流程化的配置操作即可实现，反对数据 数据衍生、数据透视、多表关联、追加合并、数据过滤......
操作，仅仅是将对应组件拖入画布，在配置面板中实现对应性能的配置，操作的复杂度与excel的配置相似，简略、直观，所见即所得。
三、剖析应用
这个是一个很重要的环节，通过咱们的模型能够让咱们的数据分析更加的精确、更加形象活泼的数据后果，那么能够是统计报表、剖析的图标、数字化的大屏等等，JVS-SDW提供了三个不同的配置引擎，间接在界面上配置实现。
能够将数据纳入到低代码开发平台中去，实现轻利用的剖析展现，也能够纳入到其余的业务零碎中，对接调用，当然用户最广的就是数字大屏、剖析报表等。
四、总结
数据分析加工，不须要懂业余的python、业余的技术，只须要抉择好智能的工具即可实现。 JVS-SDW（数据智仓），真正解开你做数据分析的封印。
JVS-SDW（企业级数据智仓）有收费体验版本与商业受权版本，局部性能曾经开源：https://gitee.com/software-mi...