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常用的数据分析工具bi(常用的数据分析工具有哪些?)

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ITBeer科技资讯 2024-12-01 11:54:10

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来源: 风口星

常用的数据分析工具bi(常用的数据分析工具有哪些?)

国外BI工具有tableau,这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具,内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,制作数据分析报告。 因为是商业智能,解决的问题更偏向商业分析,用 Tableau可以快速地做出动态交互图,并且图表和配色也拿得出手。

国内厂商帆软,性价比很高,自助式BI工具,也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表,不需要代码调用,可直接拖拽生成,包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析,制作dashboard,也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代,有别于Tableau的是,企业级数据分析的功能更多。可与大数据平台,各类多维数据库结合,所以在企业级BI应用上广泛,个人使用免费。

4.推荐几种比较好用的BI产品

tableau,这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具,内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,制作数据分析报告。用 Tableau可以快速地做出动态交互图,并且图表和配色也拿得出手。

国内厂商帆软,FineBI性价比很高,自助式BI工具,也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表,不需要代码调用,可直接拖拽生成,包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析,制作dashboard,也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代,有别于Tableau的是,企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出,侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台,各类多维数据库结合,所以在企业级BI应用上广泛,个人用免费。

今天就给大家盘点最值得推荐的4款bi工具!

1.tableau

根据世界权威研究机构Gartner去年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限评估报告》,从市场占有率、底层技术能力、资产投资回报、价格与服务等等多个维度进行评估,从中我们可以看出tableau在国外市场中处于绝对的领导地位。总的来说,tableau是在国外市场占有率一骑绝尘的软件。

2.PowerBI

在国外和tableau并驾齐驱的产品就是微软出品的PowerBI,它是一款类Excel的软件,所以上手的难度较低,他的操作页面和Excel很相似,主要涵盖的模块是PowerQuery、PowerPivot、PowerView。三个模块基本上囊括了数据分析的主要流程:PowerQuery清洗整理数据,PowerPivot数据建模,PowerView结果可视化,建立仪表盘,讲述数据分析的结果。

3.Superset

Superset是一个开源的、现代的、轻量级bi工具,能够对接Druid、Kylin、ClickHouse、MySQL、Presto等多种数据源,拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘,且拥有友好的用户界面,十分易用。

4.Metabase

Metabase也是开源的bi工具,但在设计理念上与 Superset大不相同。Metabase非常注重非技术人员(如产品经理、市场运营人员)在使用这个工具时的体验,让他们能自由地探索数据,回答自己的问题。

BI数据分析工具有很多,主要包括以下几类:

一、Excel数据分析工具

Excel是一款常用的数据分析工具,它提供了数据透视表、图表分析等功能,可以方便地进行数据的整理、排序、筛选和可视化展示。对于小规模的数据分析任务,Excel是一个简单实用的选择。

二、Python数据分析工具

Python是一种编程语言,其中包含了多个数据分析相关的库,如Pandas、NumPy和Matplotlib等。这些库可以进行数据处理、统计分析、数据可视化等操作,适用于大规模数据分析和复杂数据处理任务。

三、SQL数据库查询语言及数据分析工具

SQL是用于管理关系数据库的语言,它可以对大量数据进行高效的查询、分析和处理。许多数据库管理系统,如MySQL、Oracle等,都支持SQL语言进行数据分析。此外,还有一些基于SQL的数据分析工具,如Tableau、PowerBI等,可以方便地进行数据可视化分析。

四、专门的数据分析工具软件

除了上述几种工具,还有许多专门用于数据分析的工具软件,如SPSS、SAS等。这些软件提供了丰富的数据分析方法和模型,适用于各种行业和领域的数据分析任务。

1、数据处理工具:Excel

数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库:MySQL

Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化:Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术,那么在如今“颜值为王”的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观。

  文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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