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常用的三种数据分析工具 数据分析的工具有哪些

曾经很多人问我,数据可视化重要吗?我们先来看一张图片。

测评三个数据分析工具后,我终于找到了小白都会的数据可视化

以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师,最重要的肯定是做菜和摆盘环节,也就是数据分析和数据可视化环节。

打个比方,很多人现在对菜的摆盘的关注程度甚至超过了菜的味道,如果摆盘不好看,连吃的欲望都没有。再回到数据分析上来,如果你的数据分析地再好再多维度,但是呈现上来的却是如下密密麻麻的图表,领导不满意也是白搭。

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数据可视化涵盖的内容很多,比较普遍的就是自动化的监控看板,敏捷式BI也是近一两年的热词,意思是不需要每天都做日报、月报、周报,一次开发,自动形成推送。

这样不仅可以把数据分析师从取数的阶段中解放出来,更多去思考数据驱动业务发展,还可以使业务人员(如市场、财务、产品、运营)自助分析,提高效率。

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数据可视化如何做?

这么多工具,从哪个入手较好?这也是很多人犯难的。

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各位也都知道,做数据可视化有几种最常见的方法:

1、Excel

别以为EXCEL只会处理表格,你可以把它当成数据库,也可以把它当成IDE,甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。Excel控若能轻车熟路驾驭VBA,能玩出各种花来,再不济借助图表插件外援也能秒杀一众小白选手。

它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表,但由于默认设置了颜色、线条和风格,使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等,目前大数据领域常见的需求并不在可选范围内,可用的主题也是微软经典的几款,显得有一些“视觉疲劳”。

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2、Echarts

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会编程的,Echarts几十行代码,分分钟秀的人眼花缭乱。免费且开源,原生全中文,相对于其他开源的图库,文档算是其中比较详细的。

但是缺点也有很多,首先,和python、R一样,需要会编程。其次:

  • 文档很多地方写得不够好,不够详细
  • bug还是比较多
  • 对IE8及IE8(甚至IE9)及以下的兼容性非常差,经常报一大堆错误

这些东西需要编程,而且只有IT或者专业的数据分析师才能使用,何况我听说他们对于不停地改需求已经感到厌倦,并且想有一个能让业务人员(普通小白)分分钟就能上手的数据分析工具,这样就可以减轻很多工作负担了;当然,业务人员也是这么想的,天天等他们分析好也让人够难受的….

说到自助分析,我脑海中冒出来的就是Tableau和FineBI,一个是国内市场占有率第一,一个是国外巨头,但是我听说Tableau没有国内社区,出了问题找不到解决方法,而且它更适合有基础的数据分析人群,对于我这种小白,FineBI还是更合适。

3、FineBI(文末有免费下载地址)

这是一个可视化的自助式BI工具,整个操作就是导数据/连数据库-——处理数据(可视化ETL)——选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化,操作简单上手快。

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多数情况下,这个工具都是拿来做可视化报表,对接企业大数据平台,做企业数据运营分析用。

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你可以把它视作为可视化工具,因为它里面自带几十种常用图表,以及动态效果;你也可以把它作为报表工具,因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据,不写代码不写SQL就能批量化做报表。你还可以把它看作数据分析工具,其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表,可以借助FineBI做一些探索性的分析。

可视化驾驶舱

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内置丰富图表(这只是冰山一角)

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自助式分析

相比于代码,这种直接拖拽很爽有没有?

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有了报表系统,企业还要上BI吗?

很多的人认为,报表就是BI。实际上,报表只是BI的一部分,虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示,但是,BI绝对不仅仅是报表。

报表只能实现查询,查询仅仅只能告诉你事实是什么?不管查询的界面是多么炫,多么简单,多么便捷。而我们不仅仅需要知道发生了什么,还要知道为什么发生,这就需要分析。要实现分析有两个要素,一是任意维度;二是任意分析路径。

BI价值思考

BI不是让你相信自己所知道的,而是促使你去思考更多的问题和疑惑。BI迫使我们怀疑得出的结论、回到初步阶段、重新设定假定和条件。它促使我们思考,而不是给出事实。

你需要BI工具帮助做出最佳决策,而不是正确决策,BI让决策不再止步于结果。

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