基于R和pentaho的全套开源BI平台的实现

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主流的开源bi工具

主流的开源bi工具下面列出相对成熟和完整，并且现在市面上主流的开源bi工具。

1、FineBI国内做的一流的BI工具，很炫酷，也比较实用。

主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点，在功能方面跟Tableau很接近，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错。

帆软自主搭建了实施团队和服务团队，在服务上的优势较为明显。

2、SpagoBI它集成了Mondrain和JProvit，能够通过OpenLaszlo产生实时报表。

SpagoBI 使用java开发，不依赖于具体的操作系统，有很强的扩展能力。

spagoBI平台功能很强大，也很复杂。

它的各个组件之间模块化很好，Plugin加载；ETL是非常之牛的，下面的数据处理层是单独分出来的。

3、网易有数一款企业级的开源bi工具，主打互联网行业用户，但目前的版本功能还比较粗糙，不支持很多功能。

比如不支持本地数据库，数据加载没有全量增量加载类型控制，不支持跨库跨数据源的多表关联，页面布局简单，不支持自由式表格，不支持数据分析算法，也没有数据挖掘能力，也没办法做集成, 可能因为产品很新吧，感觉功能和性能的考量都不太成熟。

4、JaspersoftJaspersoft商务智能套件是建立在模块的基础上的，因此很容易建立，以此证明其递增价值。

最重要的就是它的报表，它为了更好的管理各种报表和数据，有自己专属的展现平台JasperServer,这个平台是06/26/2006才创建的，完全是JasperSoft为了实现BI而迈出的重要一步。

jasper没有数据挖掘。

5、Openi一个Java开发的Web应用，能对OLAP服务器、关系数据库和数据挖掘服务器进行分析和报表展示，非常易于使用和部署，界面美观友好，后续还将支持数据挖掘和ETL等。

它的各层衔接的非常的紧，在做数据挖掘的时候它没有调度器。

Openi没有自己的开发专属工具，入门门槛也相对较低。

世界著名人力资源软件peoplesoft简介

世界著名人力资源软件peoplesoft简介PeopleSoft公M J由DavcDuilleld和K-enMarris创建于1937年，总部设于羌国加州的普莱臣«(Pleasanton)®.2,1,1 PeopleSoft 平自Peopl凸o"系统采用四层的B/S结构的系统构架，毎个层次的功能互相既相对独立又梢苴关联・具荷良好的票统平台的W菲容性利模块功能的町扩展性恋，其中:第一层为数据屋层，无论是目前居于业界主流的Oracle敌据库管理平台・还是用户广为使用的Microsoft的SQL Server数掘库诗理平台・乃至经典的在UNIX开放平台下支持的数据库管理平台DBN PeopleSofi系统都能够具有很好的兼容fL从而使將基于Peopksoft平台研茨人力资源锌理系统的企业无需购买或集成专用的数据库管理平台.保证了所研发的人力资源管理系统能够充分利用企业原有的数据信息资源旳.第二层为业务功能逻辑氐PeopleSoft系统所支持的人力資源官理系统的业务功能模块*工作流裡阳•模块功能粗件乃至篩分开源的程厚代码均髡装在该业务功能逻拆层中.井M People 还提供「标准的、规范化的和便捷的访问接口和撫作界面，从両大大地方便了基于该业务功能逻無层的面向典体的实际曲户需求所需完成的功能设il■和业播配置口穷外Peoplesoil 拥有自乃祂特的可视化系统开发工具一PnpkTg皿它能满足实际系统中用户所禺的相莫功能和用户界面的个性化需求°为了进一步提高系统的1*容性和系统的扩展性，PeopleSoft系统提供了适用于系统开发工具(Jaw或00标准化接J 沏开发过程屮幼态的功能调试和性能的修改+乃至数抵的进一步共字和冇效传输枇供了可靠的、可存的技术保证第三层为传输层*利用该传输层所提供的功能・A：SF PeopleSoft^开发中可以使用Weblogic我者Webloeic^Tuxedo作为数据传输的中间层纽件・通过对所需传输的大僦数据包进行有效的压缩和编码，达到提髙所研制的人力资源管理系统中网络传输的性能大大减少了系统的响应时间，有效提高了所研制的人力谨源骨理系统的整体运行效举创.第四层为界面浏览器层.PeopleSoft系统的系统架构是-•个经典的B/S架构，因此无需安装任何的客户端应用程序包，相关的人力资源管理系统的各类用户句是以基于Iniemct 平台采用通用的界面浏览器來直接访问和操作授权的人力资源管理系统功能模块，采用该层技术所研制的人力资源管理系统的用户界面风格统具有良好的用户友好性.上述模式不但方便了所研制的人力资源管理系统的用户完成日常的业务操作，而且在以后人力资源管理系统升级或作必要的维护性修改时，人力资源管理系统所有的客户端均无需进行相应的系统配逞修改，从而大大地降低了所研制的人力资源管理系统的运营和维护的技术成本冏.H前为业界广为认可的PeopleSoft系统无疑是十分完关的，不论是其功能的兼容性，还足其性能的杨宦性，乃至其二次开发的便捷性査国内外主流人力资源管理系统的技术集成方案和硏发模式上都顒具优势。

好用的11款开源报表工具推荐

好用的11款开源报表工具推荐开源报表工具，即开放源代码的报表软件，开源就是要用户利用源代码在其基础上修改和学习的。

它的好处多多：成本低，满足基本报表需求，有专门的讨论区可以解决用户问题……同时，缺点也很明显:无法满足复杂的报表需求，bug 不能及时解决，更新速度慢。

无论是选择开源报表工具还是购买商业报表，都要按需选择。

本文就来推荐一些好用的开源报表工具和免费报表工具。

1.JasperReportsJasperReports是一个基于Java的开源报表工具，是当今Java开发人员最常用的报表工具。

其报表分析功能可以嵌入web和移动应用程序，支持PDF、HTML、XLS、CSV和XML文件输出格式。

其开源软件还可以管理其付费的商业智能报表分析平台。

2.BIRT(百灵报表)BIRT是为web应用程序开发的基于eclipse的开源报表系统。

它自带报表设计器，可视化操作;报表引擎基于OSGI框架，易于扩展和集成，并且可以轻松地与主流web应用服务器(如Tomcat、Websphere、Weblogic、JBoss)集成。

提供开放的API和辅助开发功能；支持多维数据表。

3.Pentaho ReportingPentaho Reporting软件平台集成了许多开源报表工具，允许用户创建PDF、Excel、HTML等多种形式的数据报表，支持多数据源。

它注重数据处理层，有各种数据显示方法，甚至RSS输出。

它的架构非常类似于spagoBI，但pentaho喜欢将自己的东西称为一个解决方案。

4.ExcelReportExcelReport是一款基于NPOI开发的报表引擎组件。

NPOI是一个开源的C#，让你不需要在服务器上安装微软的Office，就可以读写Excel、WORD等微软OLE2组件文档的项目。

ExcelReport结合NPOI进行数据处理的优点，进一步简化了生成Excel报表的过程。

5.SupersetSuperset 是Airbnb的开源数据可视化工具，主要面向数据分析师，用于数据可视化。

Pentaho培训(概要)

Pentaho是一个基于java平台的商业智能(Business Intelligence)套件。它的出现，使得一系列面向商业智能的独立产品如Kettle、Report ,Mondrian,Dashboard等，能够集成在一起，构成了一个由web server平台和多个工具软件：报表，分析，图表，数据集成，数据挖掘等的完整商业智能解决方案。
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什么是pentaho？

Pentaho是一个以流程为中心，面向解决方案（Solution），可扩展的商业智能平台（BI套件）。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，
方便商业智能应用的开发。

础件，借助他可以集成其他BI产品，如Dashboard.他包括用户控制台（ Pentaho BIServer）和管理员控制台（Pentaho Admin Console）

Design Studio ：开发工具，它能以一定的顺序执行一系列的动作，从而能完成各种复杂程度的BI工作。

Kettle ：可对复杂数据进行清洗，处理并得到我们有用的数据。 Mondrian：高性能的OLAP引擎，它用MDX语言实现查询，从关系数据库(RDBMS) 中读取数据。然后经过Java API用多维的方式对结果进行展示。
用户名：admin 密码：password
管理员控制台-设置权限
管理员控制台-设置用户
管理员控制台-数据库权限
管理员控制台-清理缓存
管理员控制台-定时器
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pentaho框架图
Pentaho的业务流程
数据源
ETL工具
数据仓库
报表
仪表盘多维分析

款常用的数据挖掘工具推荐

12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。

数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。

因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。

常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。

Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。

Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。

3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。

Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。

这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。

5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。

和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。

开源报表工具整理

1.BIRT ：BIRT是基于Eclipse的报表系统，很有竞争力。

拥有和Dreamweaver一般的操作界面，可以像画table一样画报表，生成图片，导出Excel，html分页样样齐全，样式和script设置简单。

基于Eclipse 开发平台的面向下一代商业应用的大型报表软件系统。

该项目是由美国Actuate 软件公司与清华大学信息研究院Web 与软件技术研究中心合作开发的。

利用Eclipse 平台，面向商务智能(Business Intelligence) 和报表空间，其功能集中在从数据源提取数据、处理数据并显示数据。

BIRT 的最初目标是使用Eclipse 提供一个框架，用以在某组织内设计、布置和查看报表，并包含查询等工具。

BIRT 的报表有四个主要部分：数据(Data) 、数据转换(Data Transforms) 、业务逻辑(Business Logic) 、展示(Presentation) 。

使用BIRT ，用户可以在应用中增加多种形式的报表：列表(Lists) 、图表(Charts) 、交叉表(Crosstabs) 、文档(Letters &Documents) 、组合报告(Compound Reports) 。

BIRT 包括下面几个工具：Eclipse Report Designer(ERD) 、Eclipse Report Engine(ERE) 、Eclipse Charting Engine(ECE) 、Web Based Report Designer(WRD) 。

由于背后有公司支撑，BIRT发展很迅速，在JAVA开源报表工具领域大有后来居上的势头；目前国内普元的EOS报表、杭州数新的Java报表都是基于这个开源的产品改良的，当然还有很多国内的公司用BIRT作为自己的内部报表解决方案，并不直接对外销售，只是打包在自己的项目解决方案中。

2.PentahoPentaho Report Designer是一款所见即所得的开源报表设计工具。

SpagoBI开源BI平台_安装配置及使用说明v15

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1.1 SPAGOBI介绍 ........................................................................................................................................... 6
审核日期
批准人批准日期
第 2 页共 142 页
SpagoBI-开源 BI 平台软件安装配置与使用说明
目
录
修订记录 .................................................................................................................................................................. 2
[ ] 初稿 [ ] 发布 [ √] 修订
编撰：编撰日期：保密级别：文档版本：
肖渺 ****-**-** 公开 1.5
【 SpagoBI 开源 BI 平台软件】【安装配置与使用说明】
2012 年 09 月
SpagoBI-开源 BI 平台软件安装配置与使用说明
修订记录
版本 0.5 0.6 0.7 0.8
2.2.1 Document配置 ................................................................................................................................... 23
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pentaho工具使用手册

Pentaho工具使用手册作者:马腾，李洪宇版本：1。

0目录BI 介绍 (2)Pentaho产品介绍 (3)Pentaho产品线设计 (4)Pentaho BI Platform安装 (4)Pentaho Data Integration-------Kettle (8)Pentaho Report Designer (13)Saiku (24)Schema Workbench (28)附件 (33)BI 介绍1。

BI基础介绍技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。

其中的关键点是数据管理，数据分析，支持决策。

根据要解决问题的不同，BI系统的产出一般包括以下三种：2. BI系统的产出2。

1 固定格式报表固定格式报表是BI最基本的一种应用，其目的是展示当前业务系统的运行状态.固定格式报表一旦建立，用户就不可以更改报表的结构，只能依据数据库的数据不断刷新报表,以便取得较新的数据.在pentaho产品线中,我们使用pentaho report designer来实现固定格式报表的需求。

2.2 OLAP分析OLAP分析是指创建一种动态的报表展示结构，用户可以在一个IT预定义的数据集中自由选择自己感兴趣的特性和指标，运用钻取，行列转换等分析手段实现得到知识，或者验证假设的目的.在pentaho产品线中，我们使用Saiku来实现OLAP分析的需求。

2。

3 数据挖掘数据挖掘是BI的一种高级应用。

数据挖掘是指从海量数据中通过数据挖掘技术得到有用的知识，并且以通俗易懂的方式表达知识，以便支持业务决策.在pentaho产品线中，我们使用weka来实现数据挖掘的需求。

Pentaho产品介绍1。

产品介绍Pentaho是世界上最流行的开源商业智能软件,以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。

2019开源BI软件排行榜

2019开源BI软件排行榜在这个“拖拖拽拽就能做报表”已经成为所有BI厂商共识的时代，有哪些开源BI软件居于排行榜单的前列呢？作为一个自诩对该行业了如执掌的资深数据从业人员，给各位分享分享2019年主流的开源BI软件排行榜。

1、FineBI国内做的一流的BI工具，很炫酷，也比较实用。

帆软自主搭建了实施团队和服务团队，在服务上的优势较为明显。

2. Microsoft Power BIMicrosoft Power BI 的免费版本提供1GB的数据容量和每天最多一次的数据计划更新。

它强大的商业智能仪表盘可以应用在桌面及移动设备上，对于来自Salesforce, Google Analytics等平台数据源提供更深入的数据展示，用户也可以用自然语言来进行查询。

3、PentahoPentaho是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，具有商业智能（BI)组件，整合了多个开源项目，使得公司可以开发商业智能问题的完整解决方案，目标是和商业BI相抗衡。

Pentaho是一个很完善的BI解决方案。

Pentaho偏向于与业务流程相结合的BI解决方案。

4、JaspersoftJaspersoft商务智能套件是建立在模块的基础上的，有比较完善的权限控制，支持多种数据源，只要有JDBC驱动。

它的产品已经形成了一个产品线，最著名当然还是它的JasperReport。

有自己专属的展现平台JasperServer,是JasperSoft为了实现BI而迈出的重要一步。

jasper没有数据挖掘。

5、SupersetAirbnb开源的数据可视化工具，目前属于Apache孵化器项目，主要用于数据分析师进行数据可视化工作。

可视化效果很好，在github上搜索数据可视化，Superset的star数已经远远超过其他可视化工具。

pentaho data integration架构

Pentaho Data Integration（PDI）是Pentaho公司的一款开源数据集成工具，主要用于数据抽取、转换和加载（ETL）操作。

PDI可以与各种数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等）进行集成，支持复杂的数据处理和转换功能，并可以将处理后的数据加载到目标数据源中。

Pentaho Data Integration的架构主要包括以下几个部分：1. 设计器（Design Studio）：PDI提供了一个可视化的设计器，用户可以通过拖拽组件的方式，构建数据集成流程。

设计器包括各种组件，如输入步骤、输出步骤、转换步骤、过滤步骤等，用于处理数据。

2. 仓库（Repository）：PDI提供了一个中央仓库，用于存储和管理数据集成过程中的各种资源，如数据源、数据目标、转换规则、作业等。

仓库可以存储多个资源，方便用户在不同的数据集成任务中复用。

3. 引擎（Engine）：PDI的引擎负责执行数据集成任务。

它从仓库中获取资源，根据设计器中构建的流程，对数据进行抽取、转换和加载操作。

引擎支持并行处理，可以提高数据集成任务的执行效率。

4. 控制器（Controller）：PDI提供了一个控制器，用于监控和调度数据集成任务的执行。

控制器可以查看作业的执行状态、日志等信息，并支持手动启动、停止和重新执行作业。

5. 插件（Plugins）：PDI支持各种插件，用于扩展其功能。

插件可以提供新的组件、数据源、数据目标等，以满足不同用户的需求。

用户可以根据自己的需求，安装和配置相应的插件。

通过以上几个部分的协同工作，Pentaho Data Integration实现了数据集成的高效、灵活和可扩展。

开源报表指标管理

开源报表指标管理开源报表指标管理是一种用于管理和分析数据的工具，它可以帮助企业更好地了解业务运营情况，并进行决策和优化。

本文将介绍开源报表和指标管理的概念、优势以及一些常见的开源工具。

开源报表是指通过开源软件实现的报表设计和生成工具。

开源软件是指可以自由使用、修改和分发的软件，它通常具有透明、可定制和可扩展的特点。

开源报表工具可以帮助企业快速生成各种类型的报表，包括统计报表、财务报表、销售报表等，并提供多种方式展示数据，如表格、图表、图形等。

指标管理是指通过设定和监控关键指标来评估企业绩效和实现目标的过程。

指标是衡量业务绩效的重要标准，可以用于评估业务活动的效果和效率。

通过指标管理，企业可以及时了解业务状况，及时调整策略和措施，以实现业务目标。

开源报表和指标管理的结合，可以为企业提供全面的数据管理和分析解决方案。

下面介绍几个常见的开源工具，用于实现开源报表和指标管理。

1. JasperReports：JasperReports是一个基于Java的开源报表生成工具。

它提供了丰富的报表设计功能，可以生成各种类型的报表，并支持多种输出格式。

JasperReports还提供了灵活的参数设置和数据源连接功能，方便用户根据需要进行报表生成和数据分析。

2. Pentaho：Pentaho是一个综合的商业智能平台，提供了开源报表和指标管理的功能。

它包括报表设计、数据集成、数据挖掘、OLAP分析等多个模块，可以满足企业对数据管理和分析的各种需求。

Pentaho的报表设计工具支持多种报表类型和数据源连接方式，用户可以根据需要自定义报表和指标。

3. BIRT：BIRT是一个基于Eclipse的开源报表工具。

它提供了强大的报表设计和生成功能，支持多种数据源和输出格式。

BIRT的报表设计工具集成在Eclipse开发环境中，用户可以方便地使用Java 或JavaScript进行报表设计和数据处理。

除了上述开源工具，还有其他一些开源报表和指标管理工具，如SpagoBI、Metabase等，它们都提供了丰富的功能和灵活的扩展性，可以根据企业的需求选择适合的工具。

BI开源项目现状和对比分析

BI开源项目现状和对比分析1.1. 目前BI开源项目现状1.1.1.独立功能项目●O LAP ServerMondrian●ETL 工具Enhydra Octopus，JasperETL●OLAP客户端组件Jpivot●报表引擎组件JasperReport，JFreeChart，JfreeReport，BIRT●数据挖掘组件Weka1.1.2.产品整合项目●轻量级项目OpenI、Jasper Intelligence基本介绍：二者主要功能都集中在前端展现这一块,且都是使用Mondrian和Jpivot框架，报表引擎是jasper report，OpenI相对发展比较成熟，以下轻量级产品将重点介绍OpenI.●重量级项目PENTAHO 、SpagoBI基本介绍：功能相当，集成了相当多的开源项目，如JfreeReport、Mondrian、Kettle、Weke等．开发组件包括工作流引擎、中心资源库、审计组件、报表设计工具、ETL工具、OLAP Server、多维展示、数据挖掘组件等．PENTAHO在中国使用比较多，文档多，中文支持做的相当好，开发较便利，而且Pentaho得到了很大的投资，开发后劲很大，以下重量级产品将重点介绍PENTAHO.1.1.3.OPENI介绍1.1.3.1. OPENI基本介绍●标准J2EE WEB应用软件架构●支持以下三种数据源创建报表多维数据库(OLAP Servers)关系型数据库(RDBMS Servers,如:MSSQL,MYSQL,ORACLE等）数据挖掘服务器(|Data Mining Servers)●数据源连接方式XMLA连接多维数据库，支持提供XMLA接口的所有OLAP Servers,如Mondrian, Microsoft Analysis Services ,Hyperion Essbase等． JDBC连接关系型数据库R-PROJECT接口连接数据挖掘服务器●基于Jpivot开源框架(OLAP JSP TAG)开发OLAP展示层1.1.3.2. OPENI开发组件●开发框架Mondrian(开源OLAP Server)Jpivot框架(开源前端展现组件)●报表引擎jasper report, JFreeChart●数据挖掘接口R-Project1.1.3.3. OPENI软件总体架构1.1.3.4. OPENI 图表展示效果1.1.4.PENTAHO介绍1.1.4.1. PENTAHO基本介绍●Pentaho BI 平台是一个以工作流为核心，面向解决方案的，可扩展的商务智能平台。

pentaho-开源商业智能平台的搭建配置

pentaho开源商业智能平台的搭建(1)Pentaho项目QQ群：164774111pentaho是世界上最流行的开源商务只能软件。

它是一个基于java平台的商业智能(Business Intelligence,BI)套件，之所以说是套件是因为它包括一个web server平台和几个工具软件：报表，分析，图表，数据集成，数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面。

pentaho是世界上最流行的开源商务只能软件。

整个系统的架构如下图：根据官网的介绍，其客户包括有sun，msyql等这样知名的企业，真可谓“很好很强大”。

更难能可贵的是，它是开源的，社区版完全免费！！官网: /products/sourceforge项目: /projects/pentaho/下面是几张使用界面的截图(图1，2，3)图1图2图3细心的你可能已经发现了，里面还有google maps的身影，是不是很让人兴奋呢？Pentaho是跨平台的，linux,windows上都可以安装，而且安装十分简单，就两个步骤：解压，执行。

这样说来这篇文章也没啥好写的，但是这是默认情况：数据库是用的自带的HSQL，备份维护都十分不方便。

这显然不是我们所希望的。

如何利用mysql呢？很可惜官方文档资料十分有限，而且有用的基本上只对企业用户开放。

社区的资料少还不说，而且还有错误。

这真的是难坏了我们的社区用户。

这里我就以个人的经历，给大家介绍。

pentaho开源商业智能平台的搭建(2)pentaho是世界上最流行的开源商务只能软件。

基于Pentaho的商业智能系统

业中利用Ｐａｏ平台，￣ｔｈ构建商业智能系统这个新思路。阐述了构建基于Ｐｎａｏ的商业智能系统的一些关键技术要点，ｅｔｈ内容
包括流程设计，ＬＰ设计，ＴＯＡＥＬ设计和分析界面设计等方面，时指出了该平台的Ｐｎａｏｅｔ的商业智能系统ｈ
陈荣鑫付永钢陈维斌，，
（．集美大学计算机＿程学院，福建厦门３１２；２１Ｙ－６０ｌ．华侨大学计算机科学系，福建泉州３２１）６０１
摘要：目前多数企业在构建自己的商业智能解决方案时还是寻求专业厂商的支持。这里把目光转向开源项目，出在企提
Ｋｅｗｏｒ：ｂｉｓｎｅｌｇｅｅ；Ｐｅａａｆｒ；ＯＬＡＰ；ＥＴＬ；ＷＣＦｙｄｓｕｓｎｅｓｉｔｌｉｎｃｎｔｈｏｐｌｔｏｍ
０引言
商业智能（Ｉ念是由Ｇａｔｒｒｕ提出的，对商业信Ｂ）概ｒｅＧｏｐｎ指息的搜集、理和分析过程，目的是使企业决策者获得知识，管促使他们做出对企业更加有利的决策。务智能不是一项独商立的技术，是一套完整的解决方案，是把数据仓库、机而它联分析处理（ＬＰ、据挖掘和数据可视化等技术有机地结合ＯＡ）数起来，用到商业活动中，企业的庞杂的各种信息转变成为应将辅助决策的知识，终把知识呈现给用户，最以支持企业决策 … 。商业智能软件区别于一般的管理应用软件，决策支持在

pentaho data integration 使用

Pentaho Data Integration (PDI) 是一个强大的数据集成工具，用于处理、转换和加载数据。

以下是使用Pentaho Data Integration的基本步骤：1.安装和启动Pentaho Data Integration:1.下载并安装Pentaho Data Integration。

2.启动Pentaho Data Integration。

2.新建转换:1.在主界面上，点击“新建转换”按钮。

2.选择一个转换类型，例如“转换”或“作业”。

3.设计转换:1.在转换编辑器中，你可以看到左侧的“设计”面板，其中包含各种步骤和操作。

2.使用拖放功能，将需要的步骤从左侧拖放到中间的“工作区”中。

3.对每个步骤进行配置，例如源连接、表操作、数据操作等。

4.运行转换:1.配置好转换后，点击工具栏上的“运行”按钮或按F5键。

2.在运行过程中，你可以查看日志窗口以获取详细信息。

5.保存和加载转换:1.当你完成一个转换后，可以点击工具栏上的“保存”按钮将其保存为.ktr文件。

2.下次需要使用这个转换时，可以点击“打开”按钮或双击.ktr文件来加载它。

6.使用变量和参数:1.在Pentaho Data Integration中，你可以使用变量和参数来动态地配置你的转换。

2.在“设置”面板中，你可以定义和使用变量。

3.还可以在转换中使用参数来控制流程。

7.优化和调试:1.如果你的转换运行缓慢或出现错误，可以尝试优化它。

例如，减少数据量、增加缓冲区大小等。

2.使用调试功能可以帮助你找到并解决问题。

在工具栏上有一个“调试”按钮，点击它可以进入调试模式。

8.与其他工具集成:1.Pentaho Data Integration可以与其他工具和系统集成，例如BI平台、数据库等。

你可以通过API或插件来实现集成。

9.学习资源:1.Pentaho官方网站提供了大量的教程、文档和社区支持，可以帮助你更好地学习和使用Pentaho Data Integration。

基于R语言的数据可视化与分析平台建设

基于R语言的数据可视化与分析平台建设一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和可视化变得越来越重要。

R语言作为一种开源的数据分析工具，具有强大的数据处理和可视化能力，因此在数据科学领域得到了广泛应用。

本文将介绍如何基于R语言搭建一个高效的数据可视化与分析平台，帮助用户更好地理解和利用数据。

二、环境搭建在搭建数据可视化与分析平台之前，首先需要搭建好R语言的开发环境。

用户可以选择在本地安装R语言的开发环境，也可以选择使用在线的R编程平台。

无论是本地还是在线环境，都需要安装相关的R 包和工具，以便进行数据处理和可视化操作。

三、数据导入与处理在搭建平台的过程中，首要任务是导入数据并进行必要的处理。

R语言提供了丰富的数据导入函数，可以轻松导入各种格式的数据文件，如CSV、Excel等。

同时，R语言也提供了强大的数据处理函数，用户可以对数据进行清洗、筛选、聚合等操作，以便后续的分析和可视化。

四、数据可视化数据可视化是数据分析过程中至关重要的一环。

通过可视化手段，用户可以直观地展示数据的特征和规律，帮助用户更好地理解数据。

在R语言中，有许多优秀的可视化包，如ggplot2、plotly等，用户可以根据需求选择合适的包来创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。

五、统计分析除了数据可视化外，统计分析也是数据分析平台不可或缺的一部分。

R语言作为一种统计计算工具，提供了丰富的统计函数和算法，用户可以利用这些函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等操作。

通过统计分析，用户可以深入挖掘数据背后的规律和关联性。

六、交互式应用开发为了提升用户体验和操作便捷性，可以考虑开发交互式应用来展示数据分析结果。

在R语言中，Shiny包提供了快速开发交互式Web应用的能力，用户可以通过简单的代码编写实现交互式应用的功能。

这样用户不仅可以通过静态图表展示数据结果，还可以通过交互式应用进行动态探索和交互操作。

七、部署与分享当平台搭建完成后，需要考虑如何部署和分享给其他用户。

如何搭建大数据分析平台实现智能决策(Ⅰ)

随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为企业决策的重要工具。

利用大数据分析平台，企业可以更好地了解市场趋势、产品需求、用户行为等信息，从而做出更加智能的决策。

本文将从搭建大数据分析平台的角度，探讨如何实现智能决策。

1. 数据采集搭建大数据分析平台的第一步是数据采集。

企业可以通过多种方式收集数据，包括网站访问日志、用户行为数据、传感器数据、社交媒体数据等。

此外，还可以通过合作伙伴、第三方数据提供商等渠道获取外部数据。

在数据采集过程中，要确保数据的准确性和完整性，以便后续分析和决策的准确性。

2. 数据存储采集到的大数据需要进行有效的存储和管理。

传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储的需求，因此企业需要考虑使用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。

这些系统可以实现数据的高可靠性和高扩展性，同时支持复杂的数据处理和分析任务。

3. 数据清洗和预处理大部分采集到的数据都存在噪音、缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

这个步骤非常关键，直接影响后续分析和决策的准确性。

企业可以利用数据清洗和预处理工具，如Apache Nifi、Pentaho等，对数据进行清洗、去重、填充缺失值、处理异常值等操作。

4. 数据分析在数据清洗和预处理之后，就可以进行数据分析了。

数据分析可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。

企业可以利用各种数据分析工具和算法，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入挖掘和分析。

5. 数据可视化数据可视化是将数据转化为直观、易懂的图表和图形的过程，可以帮助人们更好地理解数据。

通过数据可视化，企业可以将复杂的数据呈现为直观的图表和图形，更好地发现数据之间的关系和趋势。

企业可以利用各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将数据可视化为图表、仪表盘等。

6. 智能决策最终目的是通过大数据分析平台实现智能决策。

在数据采集、存储、清洗、分析和可视化的基础上，企业可以利用智能算法和模型，对数据进行深度挖掘和分析，发现更加深层次的规律和趋势，从而做出更加智能的决策。

数据库数据迁移的方法与工具推荐

数据库数据迁移的方法与工具推荐随着企业的业务发展和数据量的不断增加，数据库的数据迁移变得越来越重要。

数据库迁移是将一个数据库中的数据转移到另一个数据库中的过程。

这可能是因为数据库升级、数据中心迁移、云迁移或者数据整合等原因。

在进行数据库数据迁移时，合适的方法和工具能够极大地简化这一过程，提高效率，减少错误。

下面将介绍几种常用的数据库数据迁移方法以及推荐的工具：1. 导入/导出工具这是最常见且简单的数据库迁移方法之一。

大多数关系型数据库都提供了命令行或图形界面工具来导入和导出数据。

通过导出源数据库的数据为一种标准格式，如CSV或SQL文件，再导入到目标数据库中，实现数据迁移。

这种方法适用于小规模、简单的数据迁移任务。

推荐工具：- MySQL：使用mysqldump命令导入和导出数据。

- PostgreSQL：使用pg_dump和pg_restore命令导入和导出数据。

- Oracle：使用expdp和impdp命令导入和导出数据。

2. 数据复制数据库复制是一种将源数据库的数据复制到目标数据库的方法。

它通常使用主从复制的架构，即源数据库作为主库，目标数据库作为从库，实时地将数据复制到从库中。

这种方法适用于需要实时数据同步的场景，如高可用性和读写分离。

推荐工具：- MySQL：使用MySQL Replication实现数据库复制。

- PostgreSQL：使用PostgreSQL的流复制功能实现数据库复制。

- Oracle：使用Oracle Data Guard实现数据库复制。

3. ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具通常用于数据仓库和大数据场景。

它们可以从源数据库抽取数据，进行数据清洗、转换和整合，然后将数据加载到目标数据库中。

ETL工具具有强大的数据处理和转换功能，适用于复杂的数据迁移任务。

推荐工具：- Oracle Data Integrator（ODI）：适用于Oracle数据库和大数据的ETL工具。