山东教育云服务平台登录入口，学生在线培训？
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高效智能的培训学习平台
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轻速云能为企业单位和培训管理部门提供培训课件制作、培训进度查询、员工人员管理、在线考试等服务，不仅能满足企业对员工在线培训考试的各种需求，还能用在线考试系统组织面试招聘、企业年会闯关答题等活动。一站式为企业提供在线培训考试类云服务。
一般用哪些工具做大数据分析？
其实，大数据分析这个部分是很大的模块，包括从底层数据仓库搭建到最后的数据展示，非常复杂。
你说的是业务、IT都能用的数据处理和展现部分吧，今天就推荐一个。
前言"数据可视化工具，可爱者甚番。分析师独爱R，自Python以来，世人盛爱matplotlib。余独爱FineBI之出分析而不拖沓，做可视化还算酷炫......."。哈哈，秀个拙劣~
本文向大家介绍最近更新的一个数据分析可视化神器——FineBI。和Tableau、PowerBI都是同属一类工具，自助式BI。
之前我在一些回答里面也有过推荐，不过我更爱他的兄弟FineReport，以至于换了两家公司都连续推荐采购。但最近新出的5.0版本着实让我惊艳了一把，给人的感觉，比PowerBI更成熟稳定功能更多，平价版的Tableau替代！
接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。
后面还会再针对这个工具写一篇详细深入的上手教程。
阅读目录前言FineBI的主要功能FineBI的主要特点FineBI Vs 其他同类产品FineBI的分析思想获取方法&学习资料小结FineBI的主要功能先来说说BI，BI全称商业智能（Business Intelligence），是一套完整的数据解决方案，将企业的数据有效整合，快速制作可视化报表，以供业务决策。它一般涉及数据仓库（现也和很多大数据方案对接）、ETL、OLAP分析，权限控制等模块。
顾名思义，FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。
所以，它主要完成下面几个工作：
1. 数据的整合
2. 数据的分析和可视化
3. 报表制作与发布
FineBI的主要特点BI工具那么多，为何我要重点推荐这款BI工具呢？
Tableau和PowerBI的好自不用我多说，知乎上大家都议论了很多。
但这款BI做为国产，不由得让我产生好奇和好感，值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析，不虚于那两者，且具备下面几大特点：
1、打通各类数据源
FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库。
大数据前端分析，FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。
下图是FineBI的数据连接窗口：
还支持导入Excel数据，支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源，打通并整合。
2. 易用性(无需编程)
笔者给自己的定位是一枚数据科学家，因此不会也不能将过多精力放在可视化工作上。毕竟数据库/数据仓库系统架构，数据挖掘算法研究等工作更是重中之重。而FineBI采用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，将我从可视化的泥潭中解放出来，把更多精力投放到数据管理，算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。
易用性还体现在数据处理方面。
要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。
比如时间过滤，大家觉得还要手写公式么。
各种现成的计算公式，基本告别SQL和代码。
这里展示的仅仅是一小个方面，绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。
3、可视化颜值高
一些图表（出自官方）
下面这些图是笔者20分钟不到就做好的，稍加美化，估计也能达到大部分客户在颜值上的要求了：
要知道同样的工作使用R语言的ggplot2至少要2小时(含调试)，使用Python的matplotlib就更久了。
4、数据权限管控
FineBI的数据权限管控，可以说是很专业了，这也是开源和商业不能比的。
笔者是FineReport的深度用户，FineReport是报表应用工具，应用面更广，数据安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员，进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲，你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。
嗯，暂时就说这几点，再说有打广告嫌疑了......
FineBI Vs 其他同类产品1. FineBI VS Excel
两者是不太一样的产品，Excel更全面更加注重数据处理，而FineBI比较精简更注重报表及可视化，FineBI更像是数据透视表+少量VBA。不过两者结合用相得益彰。
2. FineBI VS R语言ggplot2
ggplot2其实是R语言的可视化包，因此对于熟悉R语言的人来说，使用ggplot2会非常得心应手。同时由于ggplot2是由编程语言R驱动，因此它在定制化方面肯定做得比FineBI要好。但是要写一定量代码，这个不是每个人都擅长，毕竟如果是简单的分析，大可不必入R的门。
3. FineBI VS Echarts等开源图表
Echarts一般是给前端程序员用的，需要编程语言JS驱动，不推荐没有编程基础的分析师使用，虽然Echarts可视化更丰富。
4. FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)
功能方面都没有太大差异，就是你多一个，我少一个的区别。对大部分人来说日常的数据分析足够了。
使用感都有所不同，FineBI有个建立业务包环节，对数据做业务/场景区分。PowerBI属于组件拖拽式风；Tableau在分析时和FineBI差不多，探索式分析，调整可视化样式。
实际企业级商用有差异，因为要考虑得更多。企业级应用出产品使用上还要更多关注平台对接，架构方案，数据抽取方式还有性能，包括之前提的权限管控等，FineBI和Tableau更有商用基因，具体要看自己的实际需求和使用环境。
综上所述，以上的工具都没有单纯的优劣之分，具体问题具体分析，什么需求用什么工具。不过，如果你想快速地做美观的可视化报表，那FineBI值得一学。
FineBI的数据分析思想用FineBI做数据分析，总体的思路是这样的，和Tableau有点像：
1.先连接数据库，导入数据源。支持的数据源类型前文已说过。
2.然后初步处理数据，选择要分析的字段，分组汇总、新增列、合并表、行列转换等等。
3.接着进行数据分析。如果没目的，可以先根据自己的假设拖拽数据字段，看看数据是什么趋势是否有规律，渐渐摸清楚思路，所谓探索性分析。如果有目的，直接可视化就行。
4.最后形成可视化分析报告，导出或分享。
这里，我后面会出个一个详细的案例，可能会更能理解。
小结有些人可能会对商业软件带有一种排斥观念，个人觉得这是比较幼稚的。商业软件固然需要花钱，但劣质的开源软件更可能浪费大家的宝贵时间。显然我们应该将精力更多的投放到数据和算法本身以及具体业务上，工具只不过是工具罢了。
这个观点比较主观，不过请不要纠结，因为FineBI是免费的，企业级部署会有2个并发限制，需要购买lic。
山东省云教育平台登录时间是早上几点到晚上几点？
山东云教育服务平台永远不会关闭，但是上面有一些项目的查询时间是每日早上九点到晚上八点钟。
登录步骤：
第一步：进入“山东省教育云服务平台找到“综评专用入口”。
第二步：可直接输入“用户名”、“密码”，点击登录，即可进入，或点击“综评专用入口”进入入口，输入“用户名”、“密码”，点击登录。
注意事项：
1，登录后，请及时绑定手机或邮箱，以便后期可自助找回密码。
2，密码连续错误输入6次后，账号会被锁定30分钟（也可由账号所属管理员解锁，其中学生和家长账号由班主任解锁）。
3，根据信息安全等级保护要求，平台密码有效期为六个月，期满后，密码将过期无法使用，请于密码过期前修改，或在密码过期后根据系统导引进行密码修改。
苍云是哪个厂家？
苍云是中国的一家云计算服务提供商，成立于2012年，总部位于北京。公司提供公有云、私有云、混合云、云边缘计算等服务，为企业提供灵活、高效的IT基础设施解决方案。苍云的公有云平台采用了开源的虚拟化技术KVM，并通过成熟的自动化、监控和安全措施保证了云服务的可靠性和稳定性。当前，苍云已经成为国内领先的云计算服务提供商之一，为政府机构、金融机构、电商企业、创业公司等众多用户提供专业的云计算服务。
但是不知道好不好就业呢？
感谢邀请！
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据领域的就业岗位还是比较多的，而且随着大数据的落地应用，大数据领域的岗位缺口目前依然比较大，所以目前选择学习大数据是不错的选择。
大数据领域的就业岗位目前具有以下几个特点：
第一：人才需求多样化。早期的大数据领域主要需求研发型人才，行业招聘往往以研究生为主，目标就业单位也通常以科技公司和互联网公司为主。随着大数据技术体系不断成熟，大数据目前正处在落地应用的初期，所以在人才需求方面，也呈现出了一种多样化发展趋势，逐渐从研发型人才（研究生教育）向应用型（本科教育）和技能型（职业教育）人才过渡，所以目前更多层次的人才都可以向大数据领域发展。
第二：人才需求量较大。大数据技术的发展创造了一个新的价值领域，而且这个价值领域非常庞大，能够创建出大量的新生态，所以大数据领域的人才需求量也非常庞大。目前在大数据发展的初期，技术型岗位的人才需求量会率先得到释放，包括大数据开发、大数据分析、大数据运维、大数据呈现等岗位。目前整个大数据领域的人才缺口还是比较大的，随着产业互联网的发展，未来大数据领域的岗位需求会进一步得到释放。
第三：岗位上升空间较大。大数据相关岗位的上升空间还是比较大的（未来可以往AI方向发展），而且由于从事大数据开发的技术人员，往往也具有更加丰富的知识结构，所以往往也能够胜任更多的岗位工作任务（Web开发等），从这一点来看，学习大数据技术会明显提升自身的岗位竞争力。
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！
大数据会是未来的一个方向，从近几年的毕业生就业来讲，IT互联网方向一直是最热门的一个行业，从实际用工来讲，目前技术性的人才，还是非常抢手的。大数据只是技术类中的一块，建议你再学习过程中，优先掌握基本技能，功底扎实情况下，再去考虑专攻大数据。例如你的数据库知识理论、计算机算法、计算机语言等，知识技术扎实了，就业是没有问题的。
