国外有很多低代码开发平台，国内有类似的平台吗？

有，还不少，国产化软件已经起来了，别以为只有国外有。

什么是低代码？可能有部分人不理解，人人都是程序员，这个梦想应该是不能实现了，但低代码就是为这个梦想做出的努力。

用很少的代码量，完成工作。

国内巨头如阿里已经开始在做这方面了，说明这方面潜力是不小的。

我说几个吧，你也可以去知乎上看，评价较高的是这么几个：简道云、iVX、宜搭。

就拿简道云来说，做业务管理系统很灵活、在线生成表单、填写数据，无需代码，提高了工作效率。

再来说说报表，什么？报表工具也可以是低代码工具？对的，以往报表开发都是用编程语言如JAVA去写，费时费力，特别是复杂报表等需求，让人头大。

而FineReport却可以只需要sql就能搞定报表需求，特别简单。

FineBI算是零代码了，这里不做讨论。

国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？

处理大数据哪里还需要到处找软件，我们最常用的Excel就可以。

不要觉得EXCEL有行数限制，运行慢，那是因为你没有找对地方，处理大数据要用Excel里面的Powerquery，在Excel2010/2013可以从微软官网下载该插件，而到了Excel2016，直接把该功能内嵌进来了，用起来更顺手。

可以从各种数据源导入，导入以后就是在查询编辑器中操作，按字段进行数据处理，大部分功能轻松点击鼠标就可搞定，如果是复杂操作，需要借助M函数，也很容易上手。

如果数据处理完了还有可视化的需求，也可以直接使用微软的PowerBI，数据处理也是使用PQ的功能，

不仅如此，PowerBI实际上是把Powerquery，Powerpivot，Powerview等功能组合成一个单独的工具，更加强大，

可以满足从数据处理、数据建模、数据可视化、共享交互等全流程的数据需求，并且微软自家出的，和Excel无缝对接。

大数据平台的软件有哪些？

首推鉴:Hadoop，私有云最佳方案。hadoop下面还会涉及hbase，hive，spark，zookeeper，mapreduce等等。开源，免费，稳定，很多大公司都在用。

如果小公司自己用，那就去用各家的云服务。像阿里云，腾讯云，华为云之类的，都有相关大数据服务。

1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

2、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

3、Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。4、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C 。

5、hadoop大数据处理的意义Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

COVID-19流行期间，宅家的人们更喜欢用电脑还是手机？

《纽约时报》援引 SameWeb 和 Apptopia 数据的一篇报道指出：本次 COVID-19 危机，极大地改变了人们的工作、娱乐和交流方式。

不出所料的是，视频会议和消息传递应用的使用量大大增加，推动了 Houseparty、Nextdoor、Google Duo 等平时表现平平的服务的发展。

随着人们寻找与家人、好友、同事建立联系的新方法，以 Zoom、Google Classroom、Microsoft Teams、Hangouts 为代表的视频平台的需求也出现了激增。

尽管上述服务并非企业的主要盈利来源，但 Facebook 和 Google 也见到了自家网络流量的份额增加。预计到 2020 年底，广告营收的损失将达到 440 亿美元。

资讯来源方面，人们更多地选择了本地和国家级新闻机构，Infowars 和 Breitbart 之类的站点并没有增加多少流量。

有趣的是，在宅家无聊的人们纷纷涌向 YouTube 和 Netflix 等流媒体视频点播网站的同时，通过台式机访问的人数、反而超过了移动客户端。

对于 Quibi 等主打移动体验的项目来说，显然需要面对 Disney 等覆盖全平台的服务提供商的更大竞争。

一个可能的原因是，大家的手机流量套餐不够用。而 Comcast 之类的 ISP，主动在 COVID-19 疫病流行期间解除了有线互联网接入的流量上限。

游戏方面，移动设备显然是未来的一个主要战场。甚至 EA 和暴雪这样的老牌厂商，也都顶着惹恼 PC 玩家的压力去开发更多手游。

TikTok 之类的短视频社交平台，用户使用习惯反而没有太大的变化。至于新冠病毒危机的持续是否会对 IT 行业产生更加深远的影响，仍有待时间去检验。

什么是BI？

什么是BI？

BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。

当前国内外BI的现状，BI的应用状况？先来说说国内外的BI厂商吧~

• 国外

SAP BO: SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。

Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。

Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。

MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。

Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。

Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。

• 国内

FineBI : 帆软的自助式BI工具，有cube连和数据库直连两种模式。和Tableau一样，是当下比较轻量化的BI工具。不同的是，前者优秀的可视化工具，后者更像是能够对接企业各种数据（仓）库的数据决策平台，提供从数据分析、自动模型搭建、可视化ETL再到展示的解决方案。

亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。发展时间不长，整体还比较粗糙，需要继续磨练和完善。

优劣势分析

BI作为大数据的商业智能决策分析工具，就我目前看到的案例来看，已经逐步被越来越多的企业所接受。主要是由于企业对数据的重视，以及对数据分析的重视。大型企业和知名互联网企业，重视数据化管理的都上了BI。

横屏微电影与竖屏微电影在形式与内容等方面有哪些区别？

首先很高兴能回答你的问题！

微电影之所以微，是因为它的时长一般都在5-20分钟，而较于一般的电影时长都在1到2小时，而且微电影并不在电影院上映。微电影的呈现方式一般通过网络传播，在手机快速发达的时代，在手机传播更为广阔。

1.横屏形式

横屏形式是目前最常见的一种形式，我们都知道尺寸为16：9或4：3为横屏，横屏的优点就是尤其在手机端，不受手机边框的影响，可以让更多的内容进入画面，内容可以完整的展示，让人们看起来舒心，不受限制的看到更多精彩的人物和景物。对微电影的效果展现更精彩。横屏无论电脑端，手机端，已经成为人们浏览视屏的习惯。习惯成自然，很自然的成为人们观看微电影的形式。

2.竖屏形式

竖屏微电影。观看手机者，一般为了方便，竖屏观看，面对那些简短的电影只要感受到里面的内容即可，看完就翻走了，比较适合竖屏的微电影，不过微电影的一些细节可能感受不到，但基本内容已经知晓，所以竖屏微电影是为了更加方便读者，为了更加适应现今的人人都有手机的年代。

最后我的观点就是：

所有的事物存在即合理，无论是横屏还是竖屏都要根据自己的习惯做出选择。横屏好就横屏看，觉得竖屏好就竖看，只是根据个人感觉不同而已。

企业级用的可视化数据平台有哪些？

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

- 1 -Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

- 2 -Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

- 3 -帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

- 4 -数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

- 5- Power BI

Power BI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

斯皮尔伯格将推新系列恐怖片《After Dark》，它将在哪个平台上线？

外媒报道称，大导演史蒂芬·斯皮尔博格（Stephen Spielberg）正在酝酿 10 到 12 集的新系列恐怖短片《After Dark》。

值得一提的是，它将在前迪士尼高管杰弗里·卡森伯格（Jeffrey Katzenberg）和前惠普 CEO 梅格·惠特曼（Meg Whitman）投资的短视频平台独家上线。

【Quibi 是“Quick Bites”的简称，via TheVerge】

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据悉，Quibi 是一个大多数人都相当陌生的流媒体视频点播服务，其定于 2929 年 4 月 6 日正式上线，去广告版订阅的月费是 7.99 美元，有广告版本则是 4.99 美元。

作为一个专为移动设备打造的视频平台，Quibi 工程团队提出了一种新颖的点播方式 —— 借助用户设备上的内部时钟，来判断当前所处的时间，因为斯皮尔伯格希望观众只能在夜间点播该剧。

Variety 指出，Quibi 应用内会显示一个倒计时，知道太阳落山后才能观看新一集的《After Dark》。

显然，即便在流媒体平台上架，斯皮尔伯格还是希望新剧能获得与传统有线电视的一样的播出体验，因为他想要讲述一个超级可怕的故事。

卡森伯格表示，该系列剧本是由斯皮尔伯格亲自操刀的，他已经很久没有动过笔杆子了，所以这回将是相当棒的体验。

最后，除了斯皮格伯格的《After Dark》，Quibi 还将有另外八部超级优质的作品，且基本上都是短片类型。

有哪些数据可视化做的比较好的公司？