數(shù)據(jù)分析免費bi工具(免費的數(shù)據(jù)分析常用軟件)
國外BI工具有tableau,這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會提的工具,內(nèi)置常用的分析圖表,和一些數(shù)據(jù)分析模型,可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析,制作數(shù)據(jù)分析報告。 因為是商業(yè)智能,解決的問題更偏向商業(yè)分析,用 Tableau可以快速地做出動態(tài)交互圖,并且圖表和配色也拿得出手。
國內(nèi)廠商帆軟,性價比很高,自助式BI工具,也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表,不需要代碼調(diào)用,可直接拖拽生成,包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是??捎糜跇I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析,制作dashboard,也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價替代,有別于Tableau的是,企業(yè)級數(shù)據(jù)分析的功能更多。可與大數(shù)據(jù)平臺,各類多維數(shù)據(jù)庫結(jié)合,所以在企業(yè)級BI應(yīng)用上廣泛,個人使用免費。
4.推薦幾種比較好用的BI產(chǎn)品
tableau,這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會提的工具,內(nèi)置常用的分析圖表,和一些數(shù)據(jù)分析模型,可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析,制作數(shù)據(jù)分析報告。用 Tableau可以快速地做出動態(tài)交互圖,并且圖表和配色也拿得出手。
國內(nèi)廠商帆軟,F(xiàn)ineBI性價比很高,自助式BI工具,也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表,不需要代碼調(diào)用,可直接拖拽生成,包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是。可用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析,制作dashboard,也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價替代,有別于Tableau的是,企業(yè)級數(shù)據(jù)分析的功能更多。從內(nèi)置的ETL功能以及數(shù)據(jù)處理方式上看出,側(cè)重業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析以及可視化展現(xiàn)??膳c大數(shù)據(jù)平臺,各類多維數(shù)據(jù)庫結(jié)合,所以在企業(yè)級BI應(yīng)用上廣泛,個人用免費。
BI數(shù)據(jù)分析工具有很多,主要包括以下幾類:
一、Excel數(shù)據(jù)分析工具
Excel是一款常用的數(shù)據(jù)分析工具,它提供了數(shù)據(jù)透視表、圖表分析等功能,可以方便地進行數(shù)據(jù)的整理、排序、篩選和可視化展示。對于小規(guī)模的數(shù)據(jù)分析任務(wù),Excel是一個簡單實用的選擇。
二、Python數(shù)據(jù)分析工具
Python是一種編程語言,其中包含了多個數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫,如Pandas、NumPy和Matplotlib等。這些庫可以進行數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等操作,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)。
三、SQL數(shù)據(jù)庫查詢語言及數(shù)據(jù)分析工具
SQL是用于管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫的語言,它可以對大量數(shù)據(jù)進行高效的查詢、分析和處理。許多數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),如MySQL、Oracle等,都支持SQL語言進行數(shù)據(jù)分析。此外,還有一些基于SQL的數(shù)據(jù)分析工具,如Tableau、PowerBI等,可以方便地進行數(shù)據(jù)可視化分析。
四、專門的數(shù)據(jù)分析工具軟件
除了上述幾種工具,還有許多專門用于數(shù)據(jù)分析的工具軟件,如SPSS、SAS等。這些軟件提供了豐富的數(shù)據(jù)分析方法和模型,適用于各種行業(yè)和領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
舉例用FineBI操作
數(shù)據(jù)導(dǎo)入:第一步要通過連接數(shù)據(jù)庫或者導(dǎo)入EXCEL完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入,EXCEL比較好說,但是如果你想連接Oracle、MYSQL、SAPBW、HANA等數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),就要求你所使用的軟件能夠支持對接各類數(shù)據(jù)源,例如FineBI;
數(shù)據(jù)準備:第二步是對數(shù)據(jù)進行簡單的處理,選擇要分析的字段,然后按照你的需求進行分類、匯總、新增列、合并、行列轉(zhuǎn)換等等;
數(shù)據(jù)分析:第三步是通過創(chuàng)建組件進行數(shù)據(jù)分析,如果沒有目的,可以通過簡單的拖拽字段,看看自動生成的數(shù)據(jù)是什么趨勢,尋找規(guī)律,進行探索式分析;
數(shù)據(jù)可視化:第四步就是要將組件按照主題在儀表板上進行組合美化,然后完成收工,實現(xiàn)導(dǎo)出或者分享等功能;
工具介紹
1、前端展現(xiàn)
用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。
國內(nèi)的有BDP,國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)魔鏡),思邁特,F(xiàn)ineBI等等。
2、數(shù)據(jù)倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。
3、數(shù)據(jù)集市
有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。
擴展資料
大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面
1、Analytic Visualizations(可視化分析)
不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求??梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。
2.、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)
可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測性分析能力)
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。
4、Semantic Engines(語義引擎)
我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話,我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。
6、數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中,數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵,是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ),承擔對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù),為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL),并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問,為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。
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