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  • 數據分析的工具有哪些(常用的三種數據分析工具)


    曾經很多人問我,數據可視化重要嗎?我們先來看一張圖片。

    測評三個數據分析工具后,我終于找到了小白都會的數據可視化

    以上這張圖片比較普遍現象的數據鏈路。如果你是廚師,最重要的肯定是做菜和擺盤環節,也就是數據分析和數據可視化環節。

    打個比方,很多人現在對菜的擺盤的關注程度甚至超過了菜的味道,如果擺盤不好看,連吃的欲望都沒有。再回到數據分析上來,如果你的數據分析地再好再多維度,但是呈現上來的卻是如下密密麻麻的圖表,領導不滿意也是白搭。

    測評三個數據分析工具后,我終于找到了小白都會的數據可視化

    數據可視化涵蓋的內容很多,比較普遍的就是自動化的監控看板,敏捷式BI也是近一兩年的熱詞,意思是不需要每天都做日報、月報、周報,一次開發,自動形成推送。

    這樣不僅可以把數據分析師從取數的階段中解放出來,更多去思考數據驅動業務發展,還可以使業務人員(如市場、財務、產品、運營)自助分析,提高效率。

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    數據可視化如何做?

    這么多工具,從哪個入手較好?這也是很多人犯難的。

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    各位也都知道,做數據可視化有幾種最常見的方法:

    1、Excel

    別以為EXCEL只會處理表格,你可以把它當成數據庫,也可以把它當成IDE,甚至可以把它當成數據可視化工具來使用。Excel控若能輕車熟路駕馭VBA,能玩出各種花來,再不濟借助圖表插件外援也能秒殺一眾小白選手。

    它可以創建專業的數據透視表和基本的統計圖表,但由于默認設置了顏色、線條和風格,使其難以創建用于看上去“高大上”視覺效果。類型只有柱形圖、氣泡圖、熱度圖以及區域地圖等,目前大數據領域常見的需求并不在可選范圍內,可用的主題也是微軟經典的幾款,顯得有一些“視覺疲勞”。

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    2、Echarts

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    會編程的,Echarts幾十行代碼,分分鐘秀的人眼花繚亂。免費且開源,原生全中文,相對于其他開源的圖庫,文檔算是其中比較詳細的。

    但是缺點也有很多,首先,和python、R一樣,需要會編程。其次:

    • 文檔很多地方寫得不夠好,不夠詳細
    • bug還是比較多
    • 對IE8及IE8(甚至IE9)及以下的兼容性非常差,經常報一大堆錯誤

    這些東西需要編程,而且只有IT或者專業的數據分析師才能使用,何況我聽說他們對于不停地改需求已經感到厭倦,并且想有一個能讓業務人員(普通小白)分分鐘就能上手的數據分析工具,這樣就可以減輕很多工作負擔了;當然,業務人員也是這么想的,天天等他們分析好也讓人夠難受的….

    說到自助分析,我腦海中冒出來的就是Tableau和FineBI,一個是國內市場占有率第一,一個是國外巨頭,但是我聽說Tableau沒有國內社區,出了問題找不到解決方法,而且它更適合有基礎的數據分析人群,對于我這種小白,FineBI還是更合適。

    3、FineBI(文末有免費下載地址)

    這是一個可視化的自助式BI工具,整個操作就是導數據/連數據庫-——處理數據(可視化ETL)——選擇圖表——拖數據字段——可視化展現&美化,操作簡單上手快。

    測評三個數據分析工具后,我終于找到了小白都會的數據可視化

    多數情況下,這個工具都是拿來做可視化報表,對接企業大數據平臺,做企業數據運營分析用。

    測評三個數據分析工具后,我終于找到了小白都會的數據可視化

    你可以把它視作為可視化工具,因為它里面自帶幾十種常用圖表,以及動態效果;你也可以把它作為報表工具,因為它能接入各種OA、ERP、CRM等系統數據,不寫代碼不寫SQL就能批量化做報表。你還可以把它看作數據分析工具,其內置等常見的數據分析模型、以及各式圖表,可以借助FineBI做一些探索性的分析。

    可視化駕駛艙

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    內置豐富圖表(這只是冰山一角)

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    自助式分析

    相比于代碼,這種直接拖拽很爽有沒有?

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    有了報表系統,企業還要上BI嗎?

    很多的人認為,報表就是BI。實際上,報表只是BI的一部分,雖然BI應用的結果通常需要通過報表來展示,但是,BI絕對不僅僅是報表。

    報表只能實現查詢,查詢僅僅只能告訴你事實是什么?不管查詢的界面是多么炫,多么簡單,多么便捷。而我們不僅僅需要知道發生了什么,還要知道為什么發生,這就需要分析。要實現分析有兩個要素,一是任意維度;二是任意分析路徑。

    BI價值思考

    BI不是讓你相信自己所知道的,而是促使你去思考更多的問題和疑惑。BI迫使我們懷疑得出的結論、回到初步階段、重新設定假定和條件。它促使我們思考,而不是給出事實。

    你需要BI工具幫助做出最佳決策,而不是正確決策,BI讓決策不再止步于結果。

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