听说最近车厘子的价格突然猛跌，之前很多人梦寐以求的“车厘子自由”，现在都能实现了。其实车厘子的价格下降，主要原因是进口货运成本的大大降低，为了找到车厘子最佳的购买方式，我决定用python+BI进行数据分析。
谈起当今最受欢迎的数据分析工具，可能很多人都会想到国外的Tableau和国内的代表自助式工具FineBI，但其实很多人都不知道他们之间的差异，那么这两个产品究竟谁优谁劣呢？
经常在后台收到粉丝留言，说公司准备上BI了，但苦于市面上BI工具太多，不知道该怎么选，让我帮忙出出主意。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI，还有国产的FineBI。
对于程序员来说，开源的东西都是好的，别的不说，因为可以自己自己随意开发，毕竟每个人都喜欢自己写的代码嘛，也或者，就是不想花钱哈哈哈哈（扎心了）
在搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
特色：Tableau是小火龙接触的第一款开源可视化BI工具，其涵盖个人电脑Desktop软件及云端数据共享Server两种形态，可在其中切换配合应用。
替换 finebi_x.x.x.tar.gz为您下载的FineBI安装包的实际文件名。
BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析，全部过程大约耗时30分钟。
目前，无论是大企业还是小企业，都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力，有效改善用户体验，同时达到优化生产力的效果。在这个过程中，BI工具起到了举足轻重的作用。面对市场上众多的BI工具，许多企业不知道到底选择哪一款，笔者在此盘点了几款现在比较流行的BI工具，也是在各行各业中应用得最多的。
大家已经可以看到，在 Excel120.com 和这里的公众号，我们已经不断抽出自助商务智能分析的思想，心法和招式，使用什么工具完全是依赖于场景。我们也会更多地和大家一起分享新的学习感悟。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
1881年，英国出版的《机械与成绩》一书中曾写道：现在一千人当中，没有一个人不穿袜子。工业革命的伟大之处，就在于机器大生产解放了劳动力，让成千上万的英国女工穿上了女王同款丝袜。
国企制造业的IT领导是真的不懂技术，前几天让我做一下工具调研，说想买一套报表工具，让业务人员直接自己做数据分析。我想了很久，报表工具主要是给IT人员使用的，业务人员也就看看数据，哪个公司的业务这么牛还能干起开发了？ 后来在调研的过程中，我就发现了，他说的是BI工具，能够让业务人员进行自助分析，助力决策。难怪领导搞不懂，这得是接触过两种工具的，才能说清个所以然。这边给大家介绍一下，帮大家分清楚。 这里我用FineBI和FineReport来举例说明，两个都是帆软公司的数据分析类工具，侧重点不太一样。 用一张图
初入大数据行业，大家肯定会听到“BI”“报表”这俩词，“BI”出现的地方一般都会出现“报表”，以至于很多人直接认为他们是一个东西。其实不然，虽然BI的结果通常需要报表来呈现，但是“BI”和“报表”并不是一个东西。
随着业务的发展，越来越多的政企机构上了BI系统，通过数据分析辅助经营决策。国内外已经有不少发展相当不错的产品，作为一名资深的BI爱好者，这次我认真试用了目前市面上比较热门的2款国产BI工具，写下这篇测评。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
经常跟数据打交道的人，应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦，痛苦的来源大部分都来自于领导和老板，不管是大公司还是小公司，几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。
“Excel在过去、现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具，无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门，而我却并不在其中了。”
伴随着数字经济的加快推进和企业数字化转型的不断深入，数据时代正在朝我们走来。越来越多的企业管理者已经意识到数据的重要性，数据分析和商业智能也成为管理决策的重要辅助工具，由此而生的BI（商业智能）正成为企业的刚需产品。通过BI工具的运用，企业可以进行数据分析，挖掘数据的价值，从而为企业业务的发展、运营和企业管理提供支持。
电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。可以帮助用户制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格，同时它还能形象地将大量枯燥无味的数据变为多种漂亮的彩色商业图表显示出来，极大地增强了数据的可视性。本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能，为表格优化打基础。
官方文档：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-363.html
最近的市场行情有点好，很多人都出来梭哈了，无论是互联网公司的腾讯员工，还传统企业的大爷大妈，有的甚至拿出自己的积蓄，一下子都投入....
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
大屏可视化工具有很多，例如：腾讯云图，帆软Finebi,阿里DataV,百度Sugar,思迈特SmartBi,免费的积木报表等工具。我们这里选择腾讯云图来实现数据可视化，
前几天给大家分享了一些可视化图表的应用场景——《想做出让老板瞬间傻眼的数据可视化，先学会这几个高大上图表！》，很多同学都私信我想让我分享一下这些图表的制作方法，其中呼声最高的无疑就是可视化地图的制作了。
如今，数据化转型已经成为了企业进行精细化管理的重头戏，十年前我们有OA、ERP，但是随着企业管理质量和要求的不断提高，单一的ERP系统可能已经满足不了一些大型企业的管理需求，难以支持现代化的企业数据运营。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
先听我这个职场老油条给大家讲个故事吧：从传统行业业务员转成大数据分析师，你知道我这些年怎么过的吗？
FineBI是一款商业智能产品，定位于自助大数据分析的BI工具，能够帮助企业的业务人员和数据分析师，开展以问题导向的探索式分析；
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
不知道大家有没有听过一个段子，入职3天，公司倒闭了，由此，我想到了一个话题：如果可以提前知道什么样的公司会被淘汰，哪些因素会使员工离职，是不是能起到一些帮助？
这是腾讯旗下的产品，里面有多种图标，选择适合的图标定制数据，做完后可以发手机上看。操作快捷方便，最重要是免费。
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。
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。 下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。 但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升
市场上有许多以BI为旗帜的产品，但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时，很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类，以便于理解。
提个问题：数据分析要发展到什么程度，才能渗透到企业的管理中？做了近十年的数据分析工作，也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目，谈一谈我的看法：
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
不管什么样的产品，都是为了解决业务问题而存在，数据产品也不例外。数据产品，种类繁多，不同数据产品，所具有的数据功能组件不同。
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