数据分析的网站，产品数据分析内容有哪些？
一、流量分析对基本产品的数据进行反馈，可以直观地判断用户来自何处。
一般来说，来源可分为以下三类：
引荐流量：通过其他网站到达目标网站而产生的流量。
直接访问：通过网站域名直接到达网站的流量。
搜索引擎：通过点击搜索结果来访问网站的流量。
通过各种渠道的对比分析，渠道效果是显而易见的，同时也为以后的推广方向和运营策略提供了参考。
二、用户群分析
从收集的数据中，我们很快就能找出在我们的产品中有什么样的用户，并且将他们按不同的维度进行分类，比如新/老用户，活跃用户，流失用户，留存用户，高价值用户，回访用户等等。
因此产生了一系列基本用户指标：
新增用户：DNU,WNU,MNU。
活跃用户：DAU,WAU,MAU,DAU\MAU。
留存率：次日留存，7日留存，14日留存，30日留存。
流失率
回访率
一次性用户
用户生命周期
三、行为分析
利用规划好的数据埋点，可以对用户的访问路径进行分析，了解用户的行为走向，并对其进行定量分析，快速还原用户使用产品的方式。
此外，还可以根据这些数据，对用户访问的内容、访问速度、点击行为等进行直观的分析。
四、路径转化分析
通过对数据的分析，可以梳理产品的关键流程，测量关键环节，找出薄弱环节进行优化，进一步提升产品数据，最终验证目标是否实现。
五、流失分析
最终，通过对用户流失数据的分析，了解到用户对产品的粘性如何，及时优化产品，尽可能地挽回用户，提高留存率。
想做数据分析是学python还是学大数据？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，数据分析是大数据技术体系当中的一个重要组成部分，所以未来要想在数据分析领域走得更远，应该对大数据整体的技术体系有一个全面的了解，涉及到数据采集、数据存储、数据呈现、数据安全和数据应用等。
数据分析当前有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，当前统计学方式有一套比较完整的技术体系，相关内容的学习也会更容易一些，而机器学习方式对于初学者的要求相对高一些，往往需要初学者具有一定的编程基础和数学基础。
Python语言在数据分析领域的应用比较广泛，采用机器学习的方式进行数据分析，往往也需要采用Python语言来完成算法实现和落地应用，所以学习数据分析从Python语言开始学起也是比较常见的选择。由于Python语言本身的语法结构比较简单，而且Python语言自身的库也比较丰富，所以即使没有编程基础的人也可以顺利入门Python语言。
初学者学习完Python语言的基本语法之后，可以进一步学习机器学习知识，可以从一些经典的算法开始学起，比如决策树、k-mean、朴素贝叶斯等等，然后基于Python语言来完成这些算法的实现、训练、验证和应用步骤。当然，这个过程更好能够结合一些实际的应用场景，这会积累不少实践操作经验。
在入门机器学习知识之后，可以进一步学习一下大数据平台知识，整个大数据技术体系往往都以大数据平台为基础，所以掌握大数据平台对于数据分析人员的工作开展还是比较重要的。对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark开始学起，相关的学习案例也比较多。
最后，学习数据分析知识一定要重视行业知识的积累，大数据分析往往与行业场景关系密切，掌握行业知识对于数据分析的过程也有非常直接的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
自学数据分析需要看哪些书的？
本次书单推荐包含「入门篇」、「进阶篇」、「高阶篇」，适用于不同层次的学习者。请大家对号入座，收好适合自己的修炼秘籍吧~
入门篇 1.《谁说菜鸟不会数据分析》
推荐理由：基于通用的Excel工具，在8个章节中，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。读者完全可以把这本书当小说来阅读，跟随主人公小白，在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
2.《深入浅出数据分析》
推荐理由：数据分析入门之一本。通俗简单，却能够让读者对数据分析的相关概念有大致的了解，诠释了数据分析的基本步骤，实验 ，更优化 /假设检验法/贝叶斯统计法/等等方***，还有数据整理技巧，这个太重要了，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
3.《深入浅出统计学》
推荐理由：号称“文科生也能看懂”的统计书。尽管阅读容易，但所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识。
4.《***裸的统计学》
推荐理由：作者年轻时是个追求学习意义的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。
进阶篇 一、数据分析—Excel 1.《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》
推荐理由：详尽的实例，精彩的讲解，细致的描述，多角度的剖析，融汇Excel Home万千问题与答案，彰显Excel丰富内涵。相信本书是你爱不释手、轻松办公的利器。
2.《Excel VBA从入门到精通》
推荐理由：本书分为五篇，其中之一篇是VBA基础知识篇，主要内容包括VBA的概念、宏和VBA开发环境；第二篇是VBA基础语法篇，主要内容包括VBA语法基础、VBA基础语句、程序结构控制语句、过程、Sub与Function过程；第三篇是Excel VBA对象篇，主要内容包括Excel VBA对象模型和应用程序对象、工作簿对象、工作表对象、单元格对象和图表对象；第四篇是VBA高级应用篇，主要内容包括自定义Excel 2010的用户界面、工作表控件、界面设计、XML与VBA、加载宏和数据库编程等；第五篇是综合实例与面试问答篇，主要讲解了成绩管理系统和日程安排表两个综合实例，并提供了30多个近几年各大公司经常考察的面试题。
二、数据分析—R 1.《R语言实战（第2版）》 推荐理由：本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统 分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理 。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。
2.《统计建模与R软件》
推荐理由：书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧．此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模 ，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练。
三、数据分析—Python 1.《利用Python进行数据分析（原书第2版） 推荐理由：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
2.《Python数据分析从入门到精通》
推荐理由：对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向，本书就是这样一本循序渐进的书。内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。
3.《Python数据挖掘：概念、 与实践》
推荐理由：本书使用Python编程语言和基于项目的 介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、 分析、文本挖掘和异常检测。每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。
四、数据分析— SPSS 1.《SPSS统计分析基础教程》
推荐理由：本书改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作“两条主线、各自表述”的编写方式，将这两者完全融合了起来。它以SPSS 12.0为准，针对统计初学者和SPSS初级用户的需求，以统计理论为主线，详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表 、统计描述和常用单因素统计分析 的原理与实际操作。其内容完全覆盖目前国内大部分专业本科统计课程的教学范围，并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。全书内容深入浅出，风格简洁明快，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的统计参考书。
2.《Discovering statistics using spas》
推荐理由：国外的一些入门书籍很容易上手， 在学术论坛和知乎等页面都有网友推荐这本书。国外图书价格偏贵，但是据说某宝的PDF版很便宜。
3.《问卷统计分析实务： SPSS操作与应用》
推荐理由：本书的内容架构，在于完整介绍问卷调查法中的数据处理与其统计分析流程，统计分析技术以SPSS统计软件包的操作界面与应用为主，内容除基本统计原理的解析外，着重的是SPSS统计软件包在量化研究上的应用。
五、 数据分析—SAS
1.《The little SAS book》
推荐理由：内容不深，但是全面、实用，很经典的一本书，适合初学者看。英文版读得太累可以搜一下中文版。
2.《SAS统计分析应用》
推荐理由：本书基于SAS 9.1.3中文版本编写，介绍了SAS Learning Edition基于窗口点击式环境以及Base SAS、SAS＼STAT的用法。全书以统计分析 为主线，通过大量实例，详细介绍了SAS程序设计 及各种统计过程适用条件和使用 ，并对统计过程实例的输出结果做了详尽的解释。
3.《SAS统计分析与数据挖掘》
推荐理由：从SAS编程出发，用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用，全书分为SAS基础篇、提高篇及应用篇，每章均给出大量分析案例。
六、数据分析—SQL
1.《SQL必知必会》
推荐理由：本书是深受世界各地读者欢迎的SQL经典畅销书，内容丰富，文字简洁明快，针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例。与其他同类图书不同，它没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。通过本书，读者能够从没有多少SQL经验的新手，迅速编写出世界级的SQL！
2. 《SQL基础教程》
推荐理由：本书介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用 ，提供了大量的示例程序和详实的操作步骤说明，读者可以亲自动手解决具体问题，循序渐进地掌握SQL的基础知识和技巧，切实提高自身的编程能力。在每章结尾备有习题，用来检验读者对该章内容的理解程度。另外本书还将重要知识点总结为“法则”，方便大家随时查阅。
3.《高可用MySQL：构建健壮的数据中心》
推荐理由：本书是“MySQL High Availability”的中文翻译版，主要讲解真实环境下如何使用MySQL的***、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。本书由MySQL开发团队亲自执笔，定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL的持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。
七、数据挖掘 1.《数据挖掘导论（完整版）》
推荐理由：本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。
2.《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》
推荐理由：本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、 、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘 、复杂数据类型以及重要应用领域。 3.《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》
推荐理由：畅销书全新升级，新增影响与同质性、社交媒体推荐和行为分析等超实用内容，涵盖解决数据挖掘核心问题所用算法，及实际应用数据挖掘所需知识，理论与实现并重。斯坦福大学数据挖掘方向专家Jure Leskovec、Anand Rajaraman、Jeffrey David Ullman重磅力作。
八、数据可视化 1.《数据可视化之美》
推荐理由：在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。
2.《用数据讲故事》
推荐理由：本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。
3.《ggplot2：数据分析与图形艺术》
推荐理由：ggplot2 是更优秀的数据分析可视化工具之一，这本书系统地讲解了 ggplot2 的基本原理和具体操作，书中有大量的例子，也可以下载源代码。更建议直接学习英文版的教材（如果英文过关的话）。
九、报告撰写 《麦肯锡教我的写作武器》
推荐理由：本书分为基础篇和实践篇两部分，结合实际案例，系统地介绍了运用逻辑思考， 一份兼具逻辑力与明确表达力的精彩商务文案所需的诸多 ，如金字塔原理、MECE原则、分辨问题类型的高杉法、SCQOR故事展开法以及具体 报告与简报的 等，让你学会逻辑思考 、提高写作能力的实用工具书。
高阶篇 1.《精益数据分析》
推荐理由：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。书中并没有讲到具体的数据分析技术，主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。
2.《数学之美》
推荐理由：本书把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。
3.《集体智慧编程》
推荐理由：本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交 的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
4.《机器学习》
推荐理由：展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 5.《R数据分析—— 与案例详解（双色）》
推荐理由：R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。 6.《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》
推荐理由：本书介绍了基于Python的高级数据分析，探讨了Neo4j、Elasticsearch和MongoDB等数据库，讨论了如何实现包括主题爬取在内的ETL技术，并用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域；还介绍了一些机器学习概念（如半监督学习、深度学习和NLP）的例子；同时涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。
java还python好一点？
数据分析需要使用多种技术，包括编程语言、数据库管理系统、数据可视化工具等。在编程语言方面，常用的有Python和R。Python具有广泛的应用，支持各种类型的数据分析，常用的库有pandas、numpy、matplotlib等。R语言在统计学和数据科学方面应用广泛，常用的库有ggplot2、dplyr等。在数据库管理系统方面，常用的有MySQL、PostgreSQL和MongoDB。在数据可视化方面，常用的工具有matplotlib、seaborn、ggplot2等。java 也有数据分析库的支持，如 weka, rapid miner 等。除了上述提到的语言、数据库、工具之外，数据分析还需要使用一些其他技术，如：机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它使用算法来让计算机学习和改进，而不是被明确编程。常见的机器学习算法有监督学习、非监督学习和强化学习。常用的机器学习库有scikit-learn和TensorFlow。大数据处理：Apache Hadoop是一个分布式存储和分布式计算框架，可以处理海量数据。Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以用来处理海量数据。云计算：云计算是利用互联网提供的硬件和软件服务。云计算提供了弹性的计算资源，帮助数据分析人员更高效地处理数据。云计算平台如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure和Google Cloud Platform（GCP）提供了大量的云服务，可以满足数据分析的需求。可视化工具：可视化工具可以帮助我们更好地理解和展示数据。常用的可视化工具有Tableau、QlikView和Looker，它们可以帮助我们创建交互式图表和报表，更直观地了解数据。数据清洗和预处理：数据清洗和预处理是指对原始数据进行清理、转换和规范化的过程。这个过程通常需要使用编程语言，如Python或Java，并使用库和框架来处理数据。常用的数据清洗和预处理工具有Pandas和OpenRefine。数据库管理：数据库管理是指管理和维护数据库的过程。常用的数据库有MySQL、PostgreSQL和MongoDB。这些数据库都有自己的语言和工具来管理和查询数据。综上所述，数据分析需要使用各种不同的技术和工具来处理和分析数据。具体使用哪种技术和工具，取决于需要解决的问题和所用数据的性质。 Python和Java都是流行的编程语言，都可以用来进行数据分析。关于语言的选择，主要还是要看个人喜好和项目需求。 Python和R是数据分析领域常用的语言，提供了丰富的库和工具，适合新手学习。而java更适合大型项目开发。有什么数据分析的应用和软件？
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一天实现财务可视化数据分析的利器——派可数据财务分析应用2.0
财务分析又称为财务报表分析，财务报表是企业财务状况和经营成果的信息载体。但财务报表所列示的各类项目的金额，如果孤立地看，并无多大意义，必须与其他数据相比较，才能成为有用的信息。这种参照一定标准将财务报表的各项数据与有关数据进行比较、评价就是企业财务分析。财务分析作为企业财务管理的重要手段之一，它能够为企业的一切财务活动、运营和管理决策提供必要的依据。
具体地说，财务分析就是以财务报表和其他资料为依据和起点，采用专门 ，系统分析和评价企业的财务状况、经营成果和现金流量状况的过程。其目的是评价过去的经营业绩，衡量现在的财务状况，预测未来的发展趋势。
派可数据财务可视化分析应用 2.0 版本
经常做财务数据分析的人都知道财务数据统计和分析是一件多烦的事情，每天面对繁杂的数据、函数、计算公司和报表。
作为专业的财务人员，越是高层，他们的时间和精力就越宝贵，就越应该把优秀的大脑用来解决公司的难题。协助不同部门对付客户、关注企业经营与管理、关注业务、完成高难度的项目、思考战略，他们的时间都应该以分钟来计算，时间和精力成本非常高。
派可数据财务可视化分析应用从提高企业财务数据分析效率出发，一站式对接企业的财务系统，提供 "一天实现财务可视化数据分析"。直接为企业提供成熟的财务分析模型，真正做到一天安装部署，一天抽取数据，当天可见财务分析结果。
派可数据财务分析应用可以极大的帮助企业降低人力、物力和时间成本，提高财务人员工作积极性，将精力放在更重要的企业经营与管理上，充分发挥员工的个人价值，最终提升企业价值。
派可数据财务可视化分析应用包含八大特点，其中最核心的特点为：快速私有化部署、无额外的 IT 投入、覆盖核心财务分析指标。
除此之外，其它核心特点为：
一站式对接主流财务系统：接口式开发、无需人工干预、一站式对接市面上主流的例如用友等财务系统。如果用户是自己开发的财务系统，派可数据也可以根据标准接口进行财务数据抽取逻辑定义和快速对接。
支持四大报表和合并报表：四大报表无需人工处理，后台自动计算处理，支持合并报表。
一键式导出财务分析报告：自动生成图文结合的财务分析报告，无需人工***粘贴，提高财务分析工作效率，。
高效协作与共享：报表分析界面提供分析备注和评论，让企业高层和财务分析人员分享信息更简单，分析和思考过程可沉淀，告别电子邮件时代。
专业产品业务社区：线上财务社区，帮助财务工作人员提升自己的财务知识水平。社区今后将规划各类线上直播、线下沙龙交流活动，帮助用户找到属于自己的财务圈子。
派可数据财务分析包括七大模块、四大报表、分析报告、分析模型等多个模块。
其中七大模块中的财务主题分析适合企业高层日常了解企业财务整体状况，包括了企业概况、收入与利润、成本与费用、收款与支出、资金余额、融资分析等概要性的分析内容。
其它六大模块（利润分析、收入分析、固定资产分析、成本分析、费用分析和往来分析）等分析内容适合企业财务高层人员、财务分析师等进一步的详细了解和查看财务分析的一些细节内容和多维分析。
四大报表包括：资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表，可实时查看。同时，产品支持集团性的合并报表。
分析报告：提供了内置的财务分析报告，用户可以一键点击保存和下载，生成一份图文结合的财务分析报告（各类型的分析报告不断扩充中）。
分析模型：包括五力分析、杜邦分析、EVA 分析等（分析模型不断扩充中）。
派可数据财务可视化分析应用的优势不仅仅是节省企业用户的时间、人力和金钱成本，更重要的是直接提供给企业一个完整的财务分析框架，帮助企业快速的了解财务运营状况。企业可以基于这样的一种财务分析框架不断地从各个角度提升企业财务分析人员的能力，以及延伸更多的财务分析思考角度，将财务能力真正的运用在企业的经营管理和业务上，提升业务价值。
在此过程中，派可数据也非常愿意和各个企业共同成长，不断的丰富财务分析模型和各项维度指标，让企业通过财务分析对企业的经营管理洞察更清晰、更透彻。
企业内部财务人员自己做分析
vs
使用派可数据财务分析应用
派可数据，一天实现财务数据可视化分析
注：以下数据均为演示环境数据，请忽略数据的真实性和准确性
企业概况
收入与利润
成本与费用
融资分析
资金余额
收款与支出
由于篇幅有限，派可数据财务分析应用的其它高级模块（包含自助可视化分析）、四大报表、分析报告、分析模型等展示省略。
其它非常人性化的产品设计，例如在每一张图表中，用户可以针对其中的数据提出自己的看法，或者提供有效的说明以帮助其他同事更好的理解图表中的数据。对于集团性公司，图表的备注还可以设置为集团公司可见，或者单独的某一个公司可见。
图表中的备注
每一个分析主题的最下方都有一个评论区域，分析人员可以在这里进行企业财务分析相关的问题交流。某一项问题的出现需要对其进行分析，会涉及到多个图表，它们之间也是有关联的。通过添加评论，可以对这一个分析主题下的全部图表所反映出来的问题做出说明和分析反馈，既可以沉淀分析和思考的过程，又可以让信息变得更加透明、更易追踪、省去了繁杂的电子邮件解释和说明，包括制图说明的过程。当产品分析不完全满足分析的要求时，用户自己可以做补充数据分析，然后将分析的截图或者其它图片以评论和文字的形式发表。
各个分析主题中的评论
除此之外，我们还针对广大的财务人员提供了一个线上的财务交流社区，其中包括财务相关的文章资讯、问答以及产品 WIKI 等，方便大家学习、交流和成长。
派可数据财务社区首页
派可数据财务社区问答
派可数据财务社区产品 WIKI
Q：财务可视化分析应用可以对接哪些财务系统？
A：派可数据财务可视化分析应用使用接口式开发架构，产品安装部署即可使用，目前可以对接市面上主流的所有财务系统的不同版本，例如用友的 T 系列、U8、U9、NC 等。如果企业使用的是自己内部开发的财务系统，我们也可以很快的对接和部署。
Q：产品如何保证企业财务数据的安全性？
A：派可数据财务可视化分析应用采用私有化部署，产品的数据库、数据等都在企业内部。派可数据仅在云端授权和管理企业并发访问该应用的用户。除此之外，派可数据不会存储企业其它任何和财务相关的数据信息。
Q：派可数据能否提供定制化开发？
A：派可数据财务可视化分析应用 2.0 版本已经经过不同行业、不同项目的实际打磨，汇聚了众多财务分析专家一线业务经验成果。当前的应用分析指标多达 150 余个，已经可以覆盖企业至少 95% 以上的财务分析需求。
如果企业仍然有进一步的个性化开发，比如新增一些分析模型和分析指标，派可数据可以按照产品级的标准为企业提供定制化的开发服务。
Q：财务软件不同型号，多账套的情况下该如何处理？
A：派可数据财务可视化分析应用产品底层的数据架构、分析模型具备高度的可扩展性，支持多系统、多账套数据的整合。
Q：派可数据财务分析应用对服务器环境有何要求，部署需要多长时间？
A：对企业的服务器环境要求不高，一般 Windows 操作系统，4-8G 内存即可满足日常分析需要。视数据量大小，在服务器预留一定的磁盘空间即可。通常情况下，当天部署、当天抽取数据、当天就可以呈现财务数据可视化分析效果。特别情况下，比如企业自身数据质量问题、环境问题导致数据抽取不成功，派可数据可以提供技术支持帮助企业解决。
派可数据除了财务分析应用之外，系列解决方案产品还涉及到供应链、人力、零售、能源、项目管理等多个分析应用模块，包括大屏分析，为企业提供专业的数据可视化分析服务。
派可数据为企业提供的可视化大屏分析样例一
派可数据为企业提供的可视化大屏分析样例二
派可数据大屏可视化工作流程
一、深度需求沟通与分析
认真理解客户需求，各项数据指标的深入理解与分析，通过一次或者多次沟通明确大屏可视化需要达到的效果，确保真实需求与最终效果不走样。
二、定制化可视化 UI 设计
根据沟通过的需求进行原型设计，由经验丰富的专业 UI 设计师团队进行高度定制化的界面设计，确保所见即所得。
三、专业数据可视化开发
进行底层数据的清洗和处理，确保数据质量、准确性和安全性，根据需求和原型设计进行数据可视化的定制化开发。
四、测试部署与现场演示
现场部署大屏可视化，全程跟进可视化展示调试，达到高度稳定的可视化大屏效果展现，让您足不出户运筹帷幄。
客户说
派可数据的项目经理非常负责和专业，
在很多容易出现问题的细节把控上非常到位，
大大的超过了我们的预期，项目进展顺利并且很圆满。
对方的 UI 设计师非常有耐心的不厌其烦的修改大屏设计稿，
对于颜色和展示效果的苛刻追求让我们很放心，
最后的效果展现很炫，公司高层非常满意。
专业的事情就应该交给专业的人来做，
派可团队在大屏开发过程中帮助我们业务人员，
发现了业务系统中多年未曾发现的数据错误问题，
避免了将来可能会出现的决策失误。
我们已经将我们的二期项目交给派可数据，
信任是前提，质量是保证，我们的客户满意，
作为派可的合作伙伴我们也很满意。
关注派可数据，关注财务可视化分析
如有任何问题，可直接联系小编~~~
未经允许，不得转载或***或用于任何用途。
