大家都知道：Excel,BI,R,Python...具體看個(gè)人需求，不要說哪個(gè)好，其中BI工具個(gè)人認(rèn)為“老少皆宜”。BusinessIntelligence業(yè)務(wù)智能是為數(shù)據(jù)分析而生的，它誕生于一個(gè)非常高的起點(diǎn)，用于減少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到運(yùn)營(yíng)決策所需的時(shí)間，以及如何利用數(shù)據(jù)影響決策。下面就有小編為您帶來bi分析工具怎么用的相關(guān)介紹。

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   比如說FineBI，當(dāng)你用FineBI的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)他是完全按照數(shù)據(jù)分析的流程來設(shè)計(jì)的，先是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，做一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理和模型準(zhǔn)備；再到自助數(shù)據(jù)集，對(duì)拿到的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、增加計(jì)算指標(biāo)、合并數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析；然后數(shù)據(jù)分析挖掘，通過拖拽操作，以圖表、表格的形式進(jìn)行多維分析，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的出具結(jié)果；最后搭建數(shù)據(jù)駕駛艙，出數(shù)據(jù)報(bào)告。

一、bi分析工具使用時(shí)的痛點(diǎn)

   這些是數(shù)據(jù)分析的必經(jīng)之路，同時(shí)這個(gè)流程里也存在著從業(yè)者的一些痛點(diǎn)：

1、比如清洗數(shù)據(jù)這種重復(fù)性，低附加值的工作，可以用自助數(shù)據(jù)集來解決，里面提供了很多現(xiàn)成的操作，比如新增列，分組統(tǒng)計(jì)，過濾，排序，上下合并，左右合并等功能。且每一步都有就記錄，方便回顧思考過程。

2、比如做可視化展現(xiàn)，用Excel之類的工具可能會(huì)花費(fèi)很多時(shí)間在美化上，甚至大家經(jīng)常看到一些Excel技巧類的文章，實(shí)現(xiàn)一些精美的圖表需要花很多偏門的小技巧才能夠完成。這在BI（FineBI）里面都是一鍵生成。

這些痛點(diǎn)都是BI工具能夠給我們帶來改變和增值的地方。

為什么推薦這個(gè)工具呢，BI工具有很多呀，Power BI、Tableau…就是這些都被推薦爛了。哈哈，開玩笑，推薦它一定是有它的獨(dú)到之處——完善的數(shù)據(jù)處理方案和數(shù)據(jù)管控。

自己近一年也接觸了不少數(shù)據(jù)產(chǎn)品。發(fā)現(xiàn)面向個(gè)人的產(chǎn)品很標(biāo)準(zhǔn)，就是按照一套模子做出來，迎合大部分人的大部分需求。可面向部門/企業(yè)應(yīng)用的產(chǎn)品，有千奇百怪種狀況，比方說性能，還有復(fù)雜流程的管控，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)那一套，都是大家很重視的。而這樣做往往就有可能走定制化的路線。

1、探索性分析，了解數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析不可能一開始就有思路的，拿到數(shù)據(jù)時(shí)，一般都是嘗試性的分析，看一下數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，看出苗頭了，比方說某一處的數(shù)據(jù)突然降低很多，分析相關(guān)的可能性是什么，逐漸一步一步地去深入分析。每一步操作圖表都會(huì)響應(yīng)，告訴你結(jié)果。

另外，這期間很多過程有可能是錯(cuò)誤的，有些指標(biāo)是需要再計(jì)算的。對(duì)于這些“探索性”的操作，F(xiàn)ineBI提供增加、修改、刪除歷史操作功能，及時(shí)修正，每一個(gè)步驟都可以預(yù)覽數(shù)據(jù)，都可以回退到之前的狀態(tài)。

2、分析思維主導(dǎo)的可視化

大家做圖表，普遍都是看數(shù)據(jù)——選擇圖表——分類、系列——美化。其實(shí)這背后隱含的前提是你已經(jīng)了解數(shù)據(jù)了，知道用什么圖表。那如果是一些數(shù)據(jù)，你毫無了解，需要深度挖掘。這時(shí)候可能用到你不知道的組合性圖表，在Excel里自然而然想到用VBA，太麻煩了。如果用FineBI的話，可以解決這樣的思路。

5.0的可視化分析，取消了傳統(tǒng)圖表類型的概念，取代以'形狀'和形狀對(duì)應(yīng)的'顏色'，'大小'，'提示'，‘標(biāo)簽’等屬性；取消了'分類'、'系列'等概念，取代以'橫軸'、 '縱軸'兩個(gè)方向。當(dāng)你分析兩個(gè)數(shù)據(jù)字段的相關(guān)性時(shí)，會(huì)自動(dòng)選擇最合適的圖表（也可手動(dòng)調(diào)整）。這樣的思維更符合大家拿到數(shù)據(jù)不知如何分析，先初步了解數(shù)據(jù)情況的探索式分析場(chǎng)景。

每種圖表背后都有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析算法，能支持百萬級(jí)別的數(shù)據(jù)。

bi分析工具

3、數(shù)據(jù)挖掘

挖掘算法自然而然用R啊，多強(qiáng)大多專業(yè)，不過呵呵，有一定的上手難度，還需要?jiǎng)颖澈蟮慕y(tǒng)計(jì)原理，自己設(shè)計(jì)模型。

一直期待有傻瓜式的數(shù)據(jù)挖掘工具，只要了解比如“聚類”，點(diǎn)一下就給自動(dòng)的分割數(shù)據(jù)分好類。

FineBI里面目前了解到有五類自動(dòng)化的挖掘算法：時(shí)間序列、聚類、分類、回歸和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

也就是說，如果你想預(yù)測(cè)未來的銷售額，你想智能地給用戶群分類，或者你想知道短信發(fā)給哪個(gè)用戶獲得的反饋可能性比較大，不用寫任何算法代碼只需要簡(jiǎn)單的拖拖拽著就可以立馬看到預(yù)測(cè)和聚類的結(jié)果。

如果算法很特殊需要自己寫，那用他集成R語言做吧，一手寫法，一手用FineBI出可視化報(bào)告。是可以直接在FineBI中進(jìn)行R語言編譯的。

做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理是最煩的，往往要占據(jù)50%~70%的時(shí)間。

有一次，從IT部那兒要來數(shù)據(jù)，分析公司產(chǎn)品銷售明細(xì)數(shù)據(jù)分析購(gòu)買用戶的特征，并調(diào)整相應(yīng)的銷售策略。這個(gè)時(shí)候需要基于銷售清單數(shù)據(jù)，計(jì)算一些相應(yīng)的分析指標(biāo)，如每個(gè)人的消費(fèi)頻次，單筆消費(fèi)最大金額，最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔（也就是RFM模型）。比如我還拿到了一些行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)，還需要根據(jù)同類型產(chǎn)品，做關(guān)聯(lián)分析和橫向?qū)Ρ确治觥Ｎ矣植荒馨堰@些數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)源里處理，只得另建數(shù)據(jù)源，將表合并處理。

ETL處理能力是考量一個(gè)BI工具好壞的指標(biāo)之一 ，F(xiàn)ineBI的自助數(shù)據(jù)集，提供了新增列，分組統(tǒng)計(jì)，過濾，排序，上下合并，左右合并等功能，可視化操作。

   數(shù)據(jù)分析工具有很多，但能上升到幫助管控企業(yè)數(shù)據(jù)，整合、分析、分發(fā)的BI工具，F(xiàn)ineBI值得推薦，尤其是新版FineBI 5.0，不僅是數(shù)據(jù)分析挖掘工具、數(shù)據(jù)可視化工具、更是適合多數(shù)企業(yè)復(fù)雜流程下的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。以上就是小編為您介紹的bi分析工具怎么用，希望對(duì)您有所幫助。