談到資料分析,自然離不開賴以使用的資料分析工具。

可用於資料分析的工具有很多,Python、R……還有各式各樣的專業工具。其中,Excel也是推薦的比較多的一種,尤其是剛入門時,能幫助快速建立資料分析思維的,很有用,何況Excel的基礎技能都是大家必會的了。

但是!最近小編上手了一BI工具——FineBI,瞬間棄用了用Excel做資料透視表,各種寫公式,各種百度VBA程式碼的「無奈」操作。尤其是最新版,無論是對剛入門資料分析的,自己捯飭資料做業務分析的,出資料視覺化的,還是專業的資料分析師,都是絕佳的好工具。

而且個人使用免費,沒有閹割功能,大讚!另外,臺灣也要上綫繁體版FineBI啦,12月7日帆軟新品發佈暨用戶體驗日等你來!→報名鏈接

7個理由,給你推薦這款「秒殺Excel」的分析神器!

一開始讓學習FineBI,我是拒絕的。因為習慣了一個工具(Excel)就不太想花時間去學習另一個,總覺得學習成本太高,二者擇其一就可以了。但當我同事每次月報半天就能做完,而我吭哧吭哧需要兩天,意識到自己需要跳出現有思維了。

為了讓大家更好地理解這個工具,這裡不妨拿它和Excel做對比!

VS Excel

Excel作為一直是使用最廣泛的資料表格工具,擁有龐大的模塊體系,從簡單的表格製作,資料透視表,寫公式,再到VBA語言,還有無數的插件供使用。從資料計算能力上來說,Excel可謂是無所不能、獨領風騷了。

但是商業的資料分析,放在複雜的業務環境里,Excel還是有所其不能的:

1、Excel資料清理和計算效率低下,需要進行大量重複性、低附加值的人工操作。(所以之前每個月都要花兩天時間處理月報,更別說週報了。)

2、Excel雖然引入了資料透視表,可以進行一些簡單的拖拽統計操作,但是性能瓶頸太過明顯,幾萬條資料就會把一般性能的電腦弄卡。(這一點深有體會,打開Excel就當機)

3、Excel入門容易,精通困難,尤其是做專業的資料分析,還能自動篩選,聯動視覺化勢必要寫大量的VBA。(這一點直接pass掉大部分人)

那麼有沒有一款工具能夠自動化、簡單的實現從「資料處理——>整理清洗——>資料建模——>資料視覺化——>構建故事性資料分析報告」,進而資料分析報告看出業務問題所在呢?這就是今天想給大家推薦的FineBI,嚴格來講是它的 5.0版本。

1、Excel:一個人的資料處理——>FineBI:一群人的資料分析 7個理由,給你推薦這款「秒殺Excel」的分析神器!

前面說到,Excel更多是個人用,雖然擁有者全球最大體量的使用者群體,但是由於產品的功能和使用定位,只能是將它作為一個辦公資料處理工具。

做企業級的商業資料分析,通常資料來自不同的業務系統,需要資料工程師整合到資料倉儲或者介入大數據平台,然後清洗、在輸出到資料層工前端的資料分析。整個過程涉及到業務部分——業務資料庫——資料倉儲——資料/BI部門——業務部門。

而BI工具,在這裡相對於Excel的好處是,可以做為一個平台整合資料、分發資料、在上面做資料分析,在上面分發報表,領導層能查看結果,甚至結果可以自動匯出成報告。

這裡,作為相對成熟的商業資料分析工具FineBI,發揮的則是讓企業IT人員和資料分析師或者是有資料分析需求的業務人員各司其職的能力:

IT人做擅長的資料準備工作,用FineBI整合資料,統一口徑,給不同部分不同人員按照許可權分配好資料。

資料分析師或者是業務同事,藉助FineBI做資料清理,包括「欄重命名、缺失值處理 、資料類型轉換、異常值處理、新增資料欄位等等」,而後視覺化探索分析,深入資料探勘,建立分析模型,形成視覺化報告。

2、Excel:公式、VBA——>FineBI:無程式碼拖拽分析

我們使用excel做資料計算的時候,往往需要使用者進行大量複雜繁瑣的的平面儲存格公式計算,操作介面是這樣的: 7個理由,給你推薦這款「秒殺Excel」的分析神器!

而用FineBI進行資料分析時,我們將整個介面分為7大區域,分別為維度欄位區域、指標欄位區域、圖表類型區域、屬性樣式區域、橫縱軸分析區域、圖表預覽區域、資料探勘深度分析區域。
7個理由,給你推薦這款「秒殺Excel」的分析神器!

使用者的操作介面是這樣的:

當你分析一張資料表/資料庫時,匯入的時候回自動幫你區分出那些事維度,那些是指標。比如地區、時間、國家這些事維度;銷售額、回款額、利潤、重量等等是指標。後者是可以有值去量化的。

然後,開始分析。怎麼分析,在分析區域有兩個軸,橫軸和縱軸,把所要分析的指標和維度拖拽到兩個軸,就會自動出視覺化圖,圖表也是根據分析情況自動給推薦的。(譬如下圖)

FineBI是基於著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計,以「形狀」和對應的「顏色」,「大小」,「提示」,「標籤」等屬性(除支援自由設置之外還支援與欄位綁定動態展現)進行圖表類型替代。

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3、Excel:表格、簡單圖形報表——>FineBI:具有分析意義的視覺化報告(Dashboard)

我們在使用excel做報表時,通常就是做表格,列展現什麼,縱展現什麼,很難直觀展現資料變化的規律,也更加難以分析資料變化是由於哪些指標引起的。
比如下圖,密密麻麻的文字和指標,讓人看了抓不住重點:

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稍微懂資料分析的人知道要做視覺化圖表才能直觀看出,是的,但是Excel的視覺化表現力有些弱,圖表也就那幾個。(啥,裝插件,銀行單位用著Excel2003的傷不起)

FineBI除了提供無限的圖表分析之外,儀錶板還可供使用者進行靈活地資料圖表佈局分析,輕鬆構建出你的資料圖表思維邏輯,讓你擁有獨到的洞察性資料見解,進而達到有效溝通或者資料彙報的目的。
因此FineBI做出來的故事儀錶板是下圖這樣的,資料之間可進行任意聯動、鑽取、跳轉等OLAP分析操作。重點突出,邏輯清晰,具有深度見解和洞察力,可讀性極高!

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如果你是上圖報告中的資料分析師Rebecca,給領導彙報完畢之後,想必升職加薪已經指日可待了吧~

4、Excel:資料趨勢擬合——>FineBI:深度的資料探勘

在一些資料需要進行深度分析預測的場景時,excel只提供了一些簡單的資料線性、多項式、對數等擬合方式,做一些簡單的資料預測。專業的資料分析挖掘,如分類、聚類、邏輯回歸演算法還得靠專業的工具,譬如R和Python。但是不會寫程式碼傷不起,有沒有現成的資料探勘工具,FineBI就有。

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在5.0版本中,FineBI增加了五類挖掘演算法,分別為時間序列、聚類、分類、回歸和關聯規則。如果你想預測未來的銷售額,你想智慧的給使用者群分類,或者你想知道簡訊發給哪個使用者獲得的反饋可能性比較大,想建立商品關聯銷售模型。這些如果用FineBI,都只要點點按鈕就可以實現。

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有資料探勘演算法沒什麼,關鍵用了演算法還能出相應的視覺化,不懂的人都能看懂,就很厲害了。FineBI將時間序列演算法、聚類演算法和圖表分析相結合,也就是大家不止可以實現預測和聚類,更進一步,只需要簡單的拖拖拽著就可以立即看到預測和聚類的結果。

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5、Excel:重複copy報表——>FineBI :自動出報表

我們以往在使用excel做一些資料統計時,一旦資料要更新,比如做了8月份的財務報表,到了9月份,又要費力去copy一份。這時候想,能自動更新多好呀!

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如果是FineBI是直接連接資料源的,資料庫的資料更新了,這邊的資料報表也能一起更新。如果說資料量比較大,千萬級億級的,可以直接通過內置的Spider大數據引擎和資料倉儲、大數據平台對接,並且提供實時和抽取(提高大數據性能)資料的兩大模式供自由選擇,支援的資料庫類型多達30多種,不可謂不豐富。

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6、手機版Excel——>FineBI:行動資料報表

手機版的Excel很機車哎,用起來很不方便,小編出神入化的快捷鍵技能根本無法施展身手。如今很多資料報告都可以在手機平板甚至LED電子大熒幕上看。
之前我吧資料分析報告適在手機上展示,領導看了大為讚賞。

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7、FineBI:不只是個人資料分析工具,更是企業資料價值挖掘平台

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最後,Excel在實際應用中主要提高個人辦公效率,而FineBI最大的貢獻應該是對企業整體,這是單純作為辦公工具的Excel永遠都無法比擬的。

依託FineBI資料決策系統,企業可以建成資料分析體系,方便的進行儀錶板管理、使用者管理、定時調度、許可權管理以及系統個性化設置,進而支撐起各種業務主題分析。

在商業用途上,我們要考慮效率,人員的培訓成本,協同性,還要考慮對企業業務的支撐、貢獻,這幾點Excel是比較難發揮貢獻的。有人說「Excel用得再溜,老闆也不會給你漲工資,可能還革了其他同事的命」。那是因為Excel處理了資料,但沒有得到有效結果去服務於業務帶來效益。那如果在FineBI之後,基於業務基於指標去做特定主題的資料分析,站在公司角度做資料化管理,為領導的業務決策提供有效意見,這樣的高度就別有不同了。

最後,關於這個工具,感興趣的夥伴們可以點擊鏈接先瞭解中文簡體版本。繁體版本將在12月7日帆軟新品發佈暨用戶體驗日活動當天上綫!

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