數(shù)據(jù)分析工具其實(shí)有很多種，對(duì)應(yīng)不同類(lèi)型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂?dāng)?shù)據(jù)算法計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的人，可能給他一款，填寫(xiě)算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)技能的人，強(qiáng)大的分析功能能將工作做到事半功倍，不管看著功能多復(fù)雜。還有就是我這種非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)出身，非統(tǒng)計(jì)學(xué)出身，但工作做還需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的人。

如果你跟我一樣，那么可以看下我的回答。

我總結(jié)了下，我以前找分析工具的時(shí)候，自己先想了幾個(gè)方向點(diǎn)：

1、好上手。一看板面就知道怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)，怎么做圖表，怎么排版的。這樣的高效。

2、功能還得強(qiáng)大的.畢竟是非專(zhuān)業(yè)人士了，找分析工具就是為了充分發(fā)揮工具自身能動(dòng)性，和強(qiáng)大功能，來(lái)給我們創(chuàng)造價(jià)值的，特別是涉及到數(shù)據(jù)大量、復(fù)雜，必須有給力的功能支撐才能是良心工具。

3、可視化呈現(xiàn)要好一點(diǎn)，就是圖表要高大上的。數(shù)據(jù)分析報(bào)告得拿出手，圖表的展現(xiàn)就是第一門(mén)面。包裝的意識(shí)還是要有的。

所以結(jié)論就是找一些操作容易、功能強(qiáng)大、圖表顏值還得好的工具了。我就是照著這個(gè)思路找的，也用過(guò)幾個(gè)，可以給大家說(shuō)說(shuō)。像東軟做的Dataviz，是用著比較順手的了。具體介紹我就摘抄下，自己懶得碼那么多字

DataViz數(shù)據(jù)可視化分析工具，不需要編寫(xiě)代碼，也不需要任何程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，用戶(hù)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示與分析。DataViz使用簡(jiǎn)單，但是實(shí)現(xiàn)的功能卻不簡(jiǎn)單，上百種豐富的炫酷圖表，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度多層次分析。

上圖先，先看些基本圖

各種數(shù)據(jù)分析好后，可以做成組合圖冊(cè)：

重點(diǎn)就是操作起來(lái)簡(jiǎn)單，拖拖拽拽的，看起來(lái)特別復(fù)雜的圖表，其實(shí)拼貼一下就能搞定了。操作面板基本本國(guó)人都可以分分鐘用起來(lái)。

如果是專(zhuān)業(yè)人士或者計(jì)算機(jī)大拿的，估計(jì)可以尋找更復(fù)雜的工具進(jìn)行嘗試了。但不適合我，所以我這里就不進(jìn)行推薦了。

SPSS、SAS都是用于統(tǒng)計(jì)分析，圍繞統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的一些基本應(yīng)用，包括描述統(tǒng)計(jì)，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回歸，分布的檢驗(yàn)等等。SPSS用于市場(chǎng)研究較多，SAS銀行金融和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)較多，有一些難度。

R語(yǔ)言像是綜合性較強(qiáng)的一類(lèi)數(shù)據(jù)分析工具，集統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化。展開(kāi)來(lái)，講講數(shù)據(jù)分析~這些數(shù)據(jù)分析工具的使用還是看需求，每個(gè)企業(yè)應(yīng)用的選擇和方式都不同。

數(shù)據(jù)分析的概念很廣，站在IT的角度，實(shí)際應(yīng)用中可以把數(shù)據(jù)分析工具分成兩個(gè)維度：第一維度：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層——數(shù)據(jù)報(bào)表層——數(shù)據(jù)分析層——數(shù)據(jù)展現(xiàn)層

第二維度：用戶(hù)級(jí)——部門(mén)級(jí)——企業(yè)級(jí)——BI級(jí)

1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式，數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類(lèi)型。SQL查詢(xún)語(yǔ)言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢(xún)，update修改，delete刪除，insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)常用于個(gè)人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)對(duì)于部門(mén)級(jí)或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用是必要的，這個(gè)時(shí)候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語(yǔ)言的數(shù)據(jù)查詢(xún)能力；

SQL Server2005或更高版本，對(duì)中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)這個(gè)時(shí)候本身除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也包括了數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析了，甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)都是大型數(shù)據(jù)庫(kù)，主要是企業(yè)級(jí)，特別是大型企業(yè)或者對(duì)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái)；

BI級(jí)別，實(shí)際上這個(gè)不是數(shù)據(jù)庫(kù)，而是建立在前面數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上的，企業(yè)級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Data Warehouse，建立在DW機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是商業(yè)智能平臺(tái)，整合了各種數(shù)據(jù)分析，報(bào)表、分析和展現(xiàn)，BI級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合BI產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢(shì)。

2、報(bào)表/BI層

企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取，需要展現(xiàn)，報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具，尤其是在國(guó)內(nèi)。過(guò)去傳統(tǒng)報(bào)表大多解決的是展現(xiàn)問(wèn)題，如今像帆軟報(bào)表FineReport也會(huì)和其他應(yīng)用交叉，做數(shù)據(jù)分析報(bào)表，通過(guò)接口開(kāi)放功能、填報(bào)、決策報(bào)表功能，能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出，涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI這類(lèi)BI工具，可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層，涵蓋了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。FineBI和Tableau同屬于近年來(lái)非常棒的軟件，可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件，可常用FineBI從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言，可視化Tableau更優(yōu)，但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能，所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。

說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，其實(shí)很多人都用過(guò)excel做過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，也都知道用excel來(lái)做數(shù)據(jù)分析還是有一定缺陷，一是分析類(lèi)型不夠豐富，二是數(shù)據(jù)量過(guò)多時(shí)excel不給力，三是圖表的制作比較復(fù)雜。

那有沒(méi)有更專(zhuān)業(yè)的可視化工具呢？

今天給大家推薦一款很有意思可很好用的數(shù)據(jù)分析工具：DataFocus。

DataFocus是一款集齊數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，報(bào)表系統(tǒng)于一身的“神器”。它的實(shí)現(xiàn)方式與眾不同，有自己的特色，不隨大眾，你肯定見(jiàn)過(guò)很多工具都是通過(guò)拖拽來(lái)實(shí)現(xiàn)的，也有通過(guò)程序代碼、SQL語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)的，但是你肯定沒(méi)有見(jiàn)過(guò)無(wú)需任何代碼、通過(guò)自然語(yǔ)言搜索來(lái)實(shí)現(xiàn)的，沒(méi)錯(cuò)，就是跟谷歌搜索一樣的搜索方式。除此之外這也是國(guó)內(nèi)首個(gè)利用搜索來(lái)進(jìn)行可視化分析的數(shù)據(jù)分析工具。

聽(tīng)到這里是不是覺(jué)得很好奇，搜索式到底是怎么樣的？

創(chuàng)新的搜索式分析到底是什么？

別急，下面就給你展示。

搜索框內(nèi)輸入關(guān)鍵語(yǔ)句，系統(tǒng)即時(shí)返回結(jié)果，并智能適配圖表，什么樣的數(shù)據(jù)，最合適什么樣的圖表，系統(tǒng)會(huì)告訴你。

因?yàn)镈ataFocus智能搜索，并且適配圖表，無(wú)需你再做其他復(fù)雜的配置，也不要任何的代碼、SQL語(yǔ)句等等，系統(tǒng)全部會(huì)在后臺(tái)自動(dòng)處理好，而你只需要等待結(jié)果就行，簡(jiǎn)而言之，就是操作非常簡(jiǎn)單，過(guò)程非常智能，結(jié)果非常完美。

有人就會(huì)問(wèn)了，那如果想要的報(bào)表很復(fù)雜呢，也能搜索出結(jié)果嗎？

報(bào)表復(fù)雜，很大原因是輸入的內(nèi)容多了，限制條件多了，其實(shí)操作也是一樣。

例如現(xiàn)在有一份銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，在同一個(gè)圖表中，我既想顯示銷(xiāo)售數(shù)量的增長(zhǎng)率，又想顯示銷(xiāo)售額的增長(zhǎng)率，還想顯示原始銷(xiāo)售額和銷(xiāo)售數(shù)量，那DataFocus可以實(shí)現(xiàn)嗎？

當(dāng)然可以，而且一次搜索就可以得到結(jié)果。

DataFocus其性?xún)r(jià)比高，制作簡(jiǎn)單，圖表豐富且美觀。支持各種本地?cái)?shù)據(jù)文件或連接數(shù)據(jù)庫(kù)，還有可以滿足即席分析的直連數(shù)據(jù)功能，無(wú)論是導(dǎo)入數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)處理都簡(jiǎn)單方便易操作且功能全面。除此之外，DataFocus不需要那么多的額外配置，也不需要任何代碼，分分鐘就能完成一個(gè)好看的可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

那么如何制作呢？

首先必須要了解DataFocus，只有熟悉了工具，才能更好地運(yùn)用工具。DataFocus擁有30多種圖表樣式，分基礎(chǔ)圖形和高級(jí)圖形，基本涵蓋市場(chǎng)對(duì)圖表的所有需求。

不同圖表還可以自定義配置，比如主題、字體、樣式等；

DataFocus還完美匹配移動(dòng)端，隨時(shí)隨地都可以查看大屏，其有一個(gè)很大的特點(diǎn)也是它的優(yōu)勢(shì)之一，DataFocus制作圖表采用搜索的方式，而不是傳統(tǒng)的拖拽方式，制作方式的改變，大大地降低了可視化的難度以及復(fù)雜程度，提高了制圖效率。

其次，了解DataFocus如何使用。

1、搜索出圖，搜索想要可視化展示的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)智能適配圖表；

2、圖表保存，加入大屏；

3、數(shù)據(jù)看板（可視化大屏）自定義配置，看板展示；

怎么樣，這個(gè)是不是十分方便？有需要的可以get起來(lái)了~

如果希望了解自助敏捷數(shù)據(jù)分析、數(shù)字大屏或者BI解決方案，請(qǐng)移步DataFocus官網(wǎng)，我們誠(chéng)摯地歡迎您的咨詢(xún)來(lái)訪。

東軟平臺(tái)云(https://cloud.neusoft.com/)的DataViz就可以，DataViz支持多種數(shù)據(jù)源，而且簡(jiǎn)單易用，業(yè)務(wù)人員通過(guò)拖拽就可以創(chuàng)建豐富的圖表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。還支持圖表聯(lián)動(dòng)、大屏展示等。

另外還支持動(dòng)態(tài)傳統(tǒng)圖表和高級(jí)可視化圖表，多種科技、商務(wù)主題自由切換。

做自媒體，“蹭熱點(diǎn)”“卡熱詞”是快速爆文的好方法，要想內(nèi)容獲得最大的流量，就要善于利用捕捉熱點(diǎn)的工具，分析數(shù)據(jù)，提升文章黏度。

推薦的熱點(diǎn)追蹤工具有百度指數(shù)、微信指數(shù)、頭條指數(shù)、微博熱搜榜、百度風(fēng)云榜等。聰明的自媒體人都會(huì)將自己的領(lǐng)域與熱點(diǎn)相結(jié)合進(jìn)行創(chuàng)作，這樣往往出爆文的概率會(huì)非常高，所以我們就需要用到熱點(diǎn)追蹤工具。

發(fā)一些我用過(guò)或見(jiàn)過(guò)的工具：

1、excel：這個(gè)不用多說(shuō)了，既能夠存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，又可以做分析圖表，如果會(huì)vba還可以發(fā)揮更大功力。想對(duì)excel有深入理解的話可以關(guān)注一下Jorge Camoes（excel大神）。他的作品渾身都在咆哮“誰(shuí)說(shuō)excel不好看來(lái)著？？？”

2、tableau：這個(gè)是不是也不用多說(shuō)？第一個(gè)改寫(xiě)商業(yè)智能笨重難學(xué)的工具。通過(guò)鼠標(biāo)拖拽，在較短的時(shí)間內(nèi)就能跟數(shù)據(jù)說(shuō)上話。商業(yè)智能界的概念王，金句制造者，雞血池。看它家官網(wǎng)經(jīng)常會(huì)熱血沸騰。最近改版了，一個(gè)大橫播是這樣的：

像喝了一倍橙汁一樣充滿了refreshment。

不過(guò)比起后來(lái)出現(xiàn)的更易上手的challengers，tableau學(xué)起來(lái)還是需要較長(zhǎng)時(shí)間成本的，我一同事在韓國(guó)念研究生的時(shí)候用了一個(gè)學(xué)期的時(shí)間學(xué)它。

3、domo：在gartner上的排名越來(lái)越高了。也是tableau的挑戰(zhàn)者。在易用性上真的強(qiáng)很多。我個(gè)人覺(jué)得是“功能性”與“用戶(hù)友好性”平衡的最好的國(guó)外的產(chǎn)品了。如果你英文夠強(qiáng)的話絕對(duì)要推薦了。

4、sisense：同樣很友好的產(chǎn)品，domo的競(jìng)爭(zhēng)者，以色列的產(chǎn)品，試用的話，會(huì)有英文說(shuō)的怪怪的小哥打電話來(lái)跟你溝通需求。

5、looker：同樣做的非常好的一款產(chǎn)品，輕盈而不失強(qiáng)大。

下面來(lái)國(guó)內(nèi)陣營(yíng)：

6、數(shù)據(jù)觀：如果說(shuō)“英語(yǔ)夠強(qiáng)用domo”的話，那么“英語(yǔ)夠嗆”的第一選擇就是數(shù)據(jù)觀啦。連接多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的能力、etl數(shù)據(jù)處理的能力、可視化數(shù)據(jù)分析的能力，都很強(qiáng)。而且上手非常容易，國(guó)內(nèi)像浦發(fā)銀行、今麥郎這樣的企業(yè)都是在用這一款。而且是有免費(fèi)試用版本的，一般業(yè)務(wù)人員自己分析也可以用的，上個(gè)制作圖表嗖嗖快的gif來(lái)示意一下：

6、stratifyd：那如果你覺(jué)得需要一個(gè)概念上來(lái)說(shuō)更“fashion”一點(diǎn)的，比如“AI數(shù)據(jù)分析平臺(tái)”，就推薦這個(gè)了。總部是在美國(guó)，但創(chuàng)始人是中國(guó)人，北郵畢業(yè)的。看起來(lái)很高大上，我沒(méi)有試用過(guò)。

7、永洪BI：這個(gè)也不得不說(shuō)，國(guó)內(nèi)的老牌商業(yè)智能工具～

8、FineBI：帆軟旗下的，有finebi，finereport等等～

9、bdp：專(zhuān)注做公安領(lǐng)域了，但免費(fèi)版貌似還有；

暫時(shí)就是這些啦，希望能夠幫到你。

數(shù)據(jù)分析工具針對(duì)不同的受眾;數(shù)據(jù)量的大小;分析的目的;數(shù)據(jù)的形式及復(fù)雜性的不同而不同。

但是這改變不了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)質(zhì)量條件，處理流程，數(shù)據(jù)可視化，運(yùn)用的數(shù)理知識(shí)等。只是對(duì)于現(xiàn)在目前的市場(chǎng)上的各種的分析工具可能只是側(cè)重于其中的一點(diǎn)或幾點(diǎn)，從狹隘的方面來(lái)說(shuō)，大眾對(duì)于數(shù)據(jù)分析工具是在最終呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)圖表或匯總數(shù)據(jù)。所以現(xiàn)在依據(jù)前面提到的幾個(gè)方面進(jìn)行說(shuō)明：

• 對(duì)于要分析數(shù)據(jù)，首先需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的載體
  

1 數(shù)據(jù)量不太大，請(qǐng)沒(méi)有信息化系統(tǒng)情況下，Excel是明智的選擇；使用人群多，且有較多的學(xué)習(xí)資料。

2 較大的數(shù)據(jù)量結(jié)婚信息化應(yīng)用系統(tǒng)，對(duì)應(yīng)的也就是各類(lèi)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合使用SQL，達(dá)到即席查詢(xún)

3 大量數(shù)據(jù)，使用Hadoop，Spark等大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)技術(shù)體系，這樣能處理海量數(shù)據(jù)

上述講述的3類(lèi)，也可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)分析工具，只是針對(duì)不同的處理場(chǎng)景選擇不同的工具，只是操作過(guò)程中的難易，維護(hù)方便與否。

• 受眾，目的，復(fù)雜性 等條件下的選擇

1 銷(xiāo)售經(jīng)理和業(yè)務(wù)分析員看的數(shù)據(jù)不同 ； 戰(zhàn)略分析師和財(cái)務(wù)看的數(shù)據(jù)也不同。不同受眾使用不同數(shù)據(jù)粒度和分析方向，其中就要選擇不同的數(shù)據(jù)分析工具。

2 分析目的是為了保持現(xiàn)有業(yè)務(wù)水平，還是為了挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵，保持前瞻性的抉擇；數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 。 這兩個(gè)方面決定了選擇工具的復(fù)雜性。

• 所以選擇工具是依據(jù)自己的情況進(jìn)行選擇，但是各行業(yè)內(nèi)還是有一些優(yōu)秀的通用性工具。
  

1. 微軟BI ： Excel作為體系中一環(huán)，可以整合PowerBI進(jìn)行自助BI分析
   
2. SQL : 靈活的使用SQL，有效的分析數(shù)據(jù)
3. Python： 分析數(shù)據(jù)，挖掘，展示都可以
4. kettle（SSIS） ：數(shù)據(jù)ETL，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理
5. Hadoop&Spark：針對(duì)大數(shù)據(jù)的處理，且有配套的清洗，分析，挖掘工具
6. 對(duì)于報(bào)表端的數(shù)據(jù)展示 ，有太多選擇

PowerBI ， FineReport ， Excel Power Pivot ，Power View 等。

過(guò)程軟件 FineReport 帆軟 ：

PowerBI

Excel

1、數(shù)據(jù)處理軟件：Excel和MySQL

Excel：在Excel，需要重點(diǎn)了解數(shù)據(jù)處理的重要技巧及函數(shù)的應(yīng)用，特別是數(shù)據(jù)清理技術(shù)的應(yīng)用。這項(xiàng)運(yùn)用能對(duì)數(shù)據(jù)去偽存真，掌握數(shù)據(jù)主動(dòng)權(quán)，全面掌控?cái)?shù)據(jù)，Excel數(shù)據(jù)透視表的應(yīng)用重在挖掘隱藏的數(shù)據(jù)價(jià)值，輕松整合海量數(shù)據(jù)，各種圖表類(lèi)型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的應(yīng)用可展現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化效果。

數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL：是一種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，而不是將所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)大倉(cāng)庫(kù)內(nèi)，這樣就增加了速度并提高了靈活性，MySQL所使用的SQL語(yǔ)言是用于訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的最常用標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言，MySQL軟件采用了雙授權(quán)政策，分為社區(qū)版和商業(yè)版，由于其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開(kāi)放源碼這一特點(diǎn)，一般中小型網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)都選擇MySQL作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)。

2、大數(shù)據(jù)分析：SPSS、Python、HiveSQL等

SPSS：采用類(lèi)似EXCEL表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便地從其他數(shù)據(jù)庫(kù)中讀入數(shù)據(jù)，其統(tǒng)計(jì)過(guò)程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計(jì)過(guò)程，完全可以滿足非統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)人士的工作需要，輸出結(jié)果十分美觀，存儲(chǔ)時(shí)則是專(zhuān)用的SPO格式，可以轉(zhuǎn)存為HTML格式和文本格式。

Python：是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言，最初被設(shè)計(jì)用于編寫(xiě)自動(dòng)化腳本（shell），隨著版本的不斷更新和語(yǔ)言新功能的添加，越來(lái)越多被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。

HiveSQL：是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢(xún)功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。

北明數(shù)科，系北明軟件有限公司子公司。公司利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，和實(shí)體產(chǎn)業(yè)高度融合，構(gòu)建T2B2C產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式，助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，承擔(dān)深度參與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)數(shù)字中國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的重要使命。

伴隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，北明數(shù)科與ucloud云建立了長(zhǎng)期戰(zhàn)略合作關(guān)系，整合了北明數(shù)科在政府、企業(yè)、能源、教育、文旅、地產(chǎn)、交通、金融等方面的行業(yè)優(yōu)勢(shì)與ucloud的資源，通過(guò)技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了北明數(shù)科和ucloud優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)作共贏。

北明數(shù)科與ucloud深度合作共同拓展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的“研、產(chǎn)、供、銷(xiāo)、服”各個(gè)環(huán)節(jié)提供服務(wù)，重點(diǎn)包括智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸、數(shù)字化管理；同時(shí)提供線上教育培訓(xùn)、中小微企業(yè)金融服務(wù)、產(chǎn)業(yè)分析服務(wù)、工業(yè)電商服務(wù)、數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)、開(kāi)發(fā)者生態(tài)等綜合服務(wù)。目前已在佛山粵港澳大灣區(qū)、重慶兩江新區(qū)、遼寧沈撫等地落地工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基地。通過(guò)基地，深度賦能工業(yè)企業(yè)，優(yōu)化整合產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)可視化工具或產(chǎn)品很多，到底那個(gè)工具或者產(chǎn)品是最好的？看了很多數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品，總結(jié)下來(lái)分為幾大類(lèi)。

1. 數(shù)據(jù)可視化庫(kù)類(lèi)
2. 報(bào)表、BI類(lèi)
3. 大屏投放類(lèi)
4. 專(zhuān)業(yè)類(lèi)（地圖、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)）

下面我將一一分別進(jìn)行工具介紹：

• Echarts

一個(gè)純javascript的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，百度的產(chǎn)品，常應(yīng)用于軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)或者 系統(tǒng)的圖表模塊，圖表種類(lèi)多，動(dòng)態(tài)可視化效果，開(kāi)源免費(fèi)。

評(píng)價(jià)：非常好的一個(gè)可視化庫(kù)，圖表種類(lèi)多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)，如果有相關(guān)需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫(kù)。

• HighCharts

與echarts相似，同樣是可視化庫(kù)，不過(guò)是國(guó)外的產(chǎn)品，商用需要付費(fèi)，文檔詳盡。

評(píng)價(jià)：同樣是非常好的一個(gè)可視化庫(kù)，圖表種類(lèi)多。但是同樣需要進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，,沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)。而且因?yàn)樯逃酶顿M(fèi)，所以能選擇echarts肯定不會(huì)選擇highcharts。

• AntV

Antv是螞蟻金服出品的一套數(shù)據(jù)可視化語(yǔ)法，是國(guó)內(nèi)第一個(gè)才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫(kù)。在提供可視化庫(kù)同時(shí)也提供簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)歸類(lèi)分析能力。

評(píng)價(jià)：是一個(gè)優(yōu)秀的可視化庫(kù)，需要進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。因?yàn)椴捎玫氖莟he grammar of Graphics 語(yǔ)法，和echarts相比各有千秋。

• 百度圖說(shuō)

由echarts衍生出來(lái)的子產(chǎn)品，同樣繼承了echarts的特點(diǎn)，圖表種類(lèi)多，沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)。Echarts接受json格式的數(shù)據(jù)，百度圖說(shuō)把數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了封裝，可以通過(guò)表格的形式組織數(shù)據(jù)。

評(píng)價(jià)：可以把表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖表展現(xiàn)形式的工具，支持excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入 ，適合做靜態(tài)的BI報(bào)告。因?yàn)閿?shù)據(jù)偏靜態(tài)，沒(méi)看到與數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合的部分，很難和第三方系統(tǒng)結(jié)合展現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)，如日?qǐng)?bào)表、月報(bào)表、周報(bào)表等。

• FineReport

FineReport報(bào)表軟件是一款純Java編寫(xiě)的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，它“專(zhuān)業(yè)、簡(jiǎn)捷、靈活”的特點(diǎn)和無(wú)碼理念，僅需簡(jiǎn)單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

評(píng)價(jià)：FineReport可以直連數(shù)據(jù)庫(kù)，方便快捷的定制各種復(fù)雜表樣，用來(lái)做出固定格式的周報(bào)、月報(bào)等。它的格式類(lèi)似于excel界面，特色功能報(bào)表制作，報(bào)表權(quán)限分配，報(bào)表管理還有填報(bào)，支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)。

• Tableau

Tableau 是桌面系統(tǒng)中最簡(jiǎn)單的商業(yè)智能工具軟件，Tableau 沒(méi)有強(qiáng)迫用戶(hù)編寫(xiě)自定義代碼，新的控制臺(tái)也可完全自定義配置。在控制臺(tái)上，不僅能夠監(jiān)測(cè)信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制臺(tái)靈活，具有高度的動(dòng)態(tài)性。

評(píng)價(jià)：全球知名的BI工具，價(jià)格6000元/年/人左右，但是國(guó)外產(chǎn)品不花錢(qián)不會(huì)為你做任何定制化改動(dòng)，售后很有問(wèn)題。

• FineBI

FineBI與FineReport都是帆軟的產(chǎn)品。首先FineReport作為一款報(bào)表工具，主要用于解決提升IT部門(mén)的常規(guī)/復(fù)雜報(bào)表開(kāi)發(fā)效率問(wèn)題；而FineBI是商業(yè)智能BI工具，在IT信息部門(mén)分類(lèi)準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包的前提下，給與數(shù)據(jù)，讓業(yè)務(wù)人員或領(lǐng)導(dǎo)自行分析，滿足即席數(shù)據(jù)分析需求，是分析型產(chǎn)品。

FineBI的使用感同Tableau類(lèi)似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡(jiǎn)單，可視化庫(kù)豐富。可以充當(dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門(mén)戶(hù)，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

評(píng)價(jià)：FineBI做到了自助式分析，圖表類(lèi)型豐富，數(shù)據(jù)分析功能較強(qiáng)大，鉆取，篩選，分組等功能都有。但是對(duì)于普通沒(méi)有IT基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，要想真正熟練地掌握f(shuō)inebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個(gè)難度相比Excel的VBA學(xué)習(xí)還是低不少的。

• Power BI

Power BI 是一套商業(yè)分析工具，用于在組織中提供見(jiàn)解。可連接數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)源、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備并提供即席分析。生成美觀的報(bào)表并進(jìn)行發(fā)布，供組織在 Web 和移動(dòng)設(shè)備上使用。每個(gè)人都可創(chuàng)建個(gè)性化儀表板，獲取針對(duì)其業(yè)務(wù)的全方位獨(dú)特見(jiàn)解。在企業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展，內(nèi)置管理和安全性。

評(píng)價(jià)：類(lèi)似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加強(qiáng)大。支持多種數(shù)據(jù)源。價(jià)格便宜。但是只能作為多帶帶的bi工具使用，沒(méi)辦法和現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)合到一起。

• ucloudDataV

提供豐富的模板與圖形，支持多數(shù)據(jù)源，拖拉式布局，支持服務(wù)化服務(wù)方式和本地部署。整體來(lái)說(shuō)是一款很好的大屏的產(chǎn)品。

評(píng)價(jià)：產(chǎn)品不錯(cuò)，就是價(jià)格服務(wù)版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬(wàn)，每年續(xù)費(fèi)也要37萬(wàn)。

• FineReport

前文有介紹過(guò)，finereport是一個(gè)企業(yè)級(jí)的報(bào)表工具，同時(shí)也提供大屏的服務(wù)。通過(guò)布局、色彩、綁定數(shù)據(jù)等環(huán)節(jié)完成大屏的制作。擁有很多自助開(kāi)發(fā)的可視化插件庫(kù)。

評(píng)價(jià)：很優(yōu)秀的軟件，性?xún)r(jià)比高。學(xué)習(xí)方面，掌握FineReport的dashboard制作，應(yīng)該也比較簡(jiǎn)單的。

• 地圖類(lèi)

很多工具都能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)地圖，比如echarts，finereport，tableau等。

• R-ggplot2

ggplot2是R語(yǔ)言最流行的第三方擴(kuò)展包，是RStudio首席科學(xué)家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語(yǔ)言一個(gè)獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷的特點(diǎn)。包名中“gg”是grammar of graphics的簡(jiǎn)稱(chēng)，是一套優(yōu)雅的繪圖語(yǔ)法。主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)繪圖。

評(píng)價(jià)：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語(yǔ)言。專(zhuān)業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專(zhuān)業(yè)搞機(jī)器學(xué)習(xí)或者科學(xué)計(jì)算的工程師，一般不會(huì)用到。

• Python

Python是一門(mén)編成語(yǔ)言,其周邊的繪圖庫(kù)也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點(diǎn)圖等； matplotlib主要是繪制數(shù)學(xué)函數(shù)相關(guān)的圖如三角函數(shù)圖、概率模型圖等。

評(píng)價(jià)：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語(yǔ)言。專(zhuān)業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專(zhuān)業(yè)搞機(jī)器學(xué)習(xí)或者科學(xué)計(jì)算的工程師，一般不會(huì)用到。

目前上這個(gè)很多，根據(jù)企業(yè)或者個(gè)人的需求不定。

如果是個(gè)人的話，最簡(jiǎn)單的就是EXCEL，也是很多報(bào)表的前身，甚至說(shuō)80%的數(shù)據(jù)分析都是可以用EXCEL解決，數(shù)據(jù)透視表絕對(duì)是職場(chǎng)數(shù)據(jù)分析的神器。

當(dāng)然也可以選擇一些報(bào)表工具，類(lèi)似于tableau等。

如果是企業(yè)的話，數(shù)據(jù)量有很大的話，那就要選擇專(zhuān)業(yè)的BI廠商，國(guó)內(nèi)的有觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，帆軟，永洪等。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析都是IT部門(mén)的事情，這里推薦的是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)。

原因有三；

1，操作無(wú)須IT基礎(chǔ)，基本上0代碼也可以完成初步的數(shù)據(jù)分析和整理，大大降低IT人員的工作量，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)活好不求人。

2，打通微信釘釘，定時(shí)推送看板，可以隨時(shí)隨地觀看數(shù)據(jù)報(bào)表，不用再給老板發(fā)郵件了。

3，有比較齊全的零售數(shù)據(jù)分析模版，對(duì)新人來(lái)說(shuō)，可以直接借鑒其他的分析場(chǎng)景，不用再摸索了。

當(dāng)然他們AI能力也比較強(qiáng)，合作了聯(lián)合利華，百威英博這些大客戶(hù)。