​入门Excel容易,想要精通就很难了,大部分人通过学习能掌握60%的基础操作,但是一些复杂数据可视化分析就需要用到各种技巧,操作理解难度加深

Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,在数据量日渐庞大的今天,开始出现它的短板。Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性、低附加值的人工操作,数据分析周期长;Excel几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡;Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA。那么有没有一款可以在业务上代替EXCEL的产品呢?

对普通的业务人员来说,主要目的是为了利用数据来发现并解决业务问题,重点在于业务数据的探索分析,而不在工具的使用,所以业务数据分析师来说,我建议选择专业的数据分析软件进行数据分析,操作简单,探索分析能力强,自带的可视化图表也很美观,我用过一个很好用的工具叫Smartbi,国内很多企业都在用,下面给大家说说我的使用体验。

什么是Smartbi?

先简单介绍一下,Smartbi的定位是一款商业智能工具,集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体,除了数据分析功能还拥有完善的企业级数据管控,数据分析挖掘能功能,是面向部门/企业的数据应用产品,一般在企业中被用作大数据前端展现的工具,对接hadoop、Spark等平台,IT部门只需要将数据按照业务模块分类准备好,业务部门就可以在前端进行自助分析。

Smartbi支持多种数据链接

BI软件可以连接不同各种数据库和文件的数据。

众所周知,无论是制作报表进行数据可视化还是挖掘数据更深次的内涵,获取数据是企业进行一切数据分析的前提。数据是不断更新的,目前实际大部分企业是将数据存储在数据库中,使用数据库数据来制作报表,并且报表内容会随着数据库的更新而更新。而数据分析工具则是通过数据连接来建立与各种数据库、文件到系统的连接,为后续处理和分析提供数据支持,所以数据连接则是数据分析软件不可或缺的能力。

Smartbi能打通各类数据源,丰富的数据连接能力能够从各种数据源中抓取数据进行分析,除了支持大家常用的oracle、sqlserver、mysql等关系型数据库,各种主流大数据库、非关系型数据库、多维数据库、本地文件如:excel、txt、csv。另外还支持自定义编写接口的java数据源。然后可以将数据源数据导入到业务包中,每当数据更新时,在Smartbi上制作的仪表板数据也是同步更新的,光这点就减轻了不少工作量,每次发数据周报,只需要用筛选组件过滤出需要的日期范围,然后截图或导出PDF就完事,一个模板代替无数张Excel。

从数据连接接能力来看,smartbi对企业数据平台的对接能力更强,并且在每个版本的发布还在不断更新中。如在2020年5月发布V9.5版本中又新增了支持Gauss100。

Smartbi支持大数量

刚才上面说了Excel的硬伤是不支持大数据量,对金融、零售等行业来说,一个数据库中的数据都是百万级的,记得之前有次领导让我分析季度销售额下降的原因,我找到数据管理员要来了600多万行的订单明细数据,用Excel打开都等了好久,好不容易打开了,后面的编辑步骤才是真正要跨的坎,每点一次等待三秒,效率太低了,以至于后面想做的分析步骤很难施展。

在支持大数据量性能上,Smartbi直接秒杀Excel,它采用的是Spider计算引擎,用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等,自由选择实时或抽取的方式,支持亿级以内的数据展示和编辑,相同行数的数据表展示速度相对Excel快很多,数据分析效率高。

Smartbi数据处理方便

数据处理指的是在数据分析之前对数据进行清洗(extract)、转换(transform)、加载(load),简称ETL。源数据可能来自不同的业务系统,它们有不同的数据格式,也包含一些冗余的信息。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后,进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。

Smartbi通过封装ETL算法,将技术分离,可以实现业务人员进行自助ETL操作。自助ETL以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义,通过易于操作的可视化工具,将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型,也可以增强自助数据集构建数据模型的能力。

自助ETL,无需单独部署,能够与Smartb无缝连接,允许将数据准备的结果,以数据表方式直接提供给BI使用。自助ETL采用分布式计算架构,同时单节点情况下支持多线程,这极大地提高了数据处理的性能,亿级的数据量处理时间可以达到分钟级。

Smartbi利用自助数据集,进行处理,每一步操作都会被记录,而且可以实时预览计算结果,可以进行排序、过滤、求和、同比、占比、分组汇总等计算,还可以对单个历史操作进行增加、删除和修改,十分灵活。

Smartbi数据可视化分析

数据处理完了,下一步就是进行探索分析,将数据以可视化的方式呈现,这一步用Smartbi做非常简单,把要分析的字段拖动到横纵坐标轴,图表就自动生成了,而且它会根据你选择的纬度和指标个数自动推荐合适的图表。在我用Excel制作一些复杂的数据可视化图表,比如动态图表,数据地图等,需要用到透视表、vba等,还有可能要用到各种图表插件,对于新手来说很难短时间上手这些技能,相比之下,Smartbi在图表制作方便是更佳选择,一是制作方便,二是它本省集成了丰富的可视化图表和效果,不需要再另外找图表插件工具。

这是我用Smartbi制作的一些仪表板和驾驶舱:

Smartbi分析结果在线分享

平时工作中,我们做完的数据分析报告要导出成文件分享给同事或者领导看,但我们无法控制数据文件的流向,这时候数据安全就难以保障,使用Smartbi可以有效解决这个问题,用Smartbi做成的仪表板可以支持平台内直接分享也可以支持以链接、pdf等形式进行分享,平台内可以对根据企业人员架构对用户设置数据权限,缺少数据权限的用户无法查看模板数据,保障数据安全。

在移动互联网时代,Excel缺少对移动端的适应就大大降低了便利性,很难快速响应数据查看或监控的需求。Smartbi支持移动端,直接在手机上点击链接查看报表,老板可以随时随地查看报告。

总结

对数据分析师来说,一款好用的工具能让分析工作事半功倍,总来说,业务分析人员在选择工具时要考虑以下几点:

工具的学习成本低,上手快

支持多数据源且数据处理方便

分析效率高,支持探索式分析,分析结果能直接应用到下一步工作中

综上,对业务分析来说,Smartbi是一个不错的选择,而且相比于市场上同类型的数据分析软件,Smartbi性价比是很高的,个人版免费,企业版才收费。

这个数据分析工具秒杀Excel,可视化分析神器!的更多相关文章

  1. OneAPM大讲堂 | 监控数据的可视化分析神器 Grafana 的告警实践

    文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用 ...

  2. 学机器学习,不会数据分析怎么行——数据可视化分析(matplotlib)

    前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的, ...

  3. web metrics dashboard 数据分析工具 看板 从可视化发现问题 避免sql重复写 调高效率

    <?php$todo = array();$done = array();$h = array();$v = $all['v'];$l = count($v);#19700101 08for ( ...

  4. 还在用Excel做数据分析?别人都在用数据分析工具啦!

    "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." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然 ...

  5. 都在用神器,只有你还在死磕excel做分析

    一.excel数据分析工具_EXCE弱点 EXCEL一直是非常流行的个人计算机数据处理工具,它可以处理多种多样的数据,操作非常简单,支持丰富的函数.统计图表,在工作中更是非常得力的生产力工具.然而随着 ...

  6. Excel制作图表太单调了,用哪些可视化分析工具?

    ​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 ...

  7. 《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一1.4 数据分析的流程

    本节书摘来华章计算机<数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践>一书中的第1章 ,第1.4节,纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区"华章计算机"公众号查 ...

  8. Excel入门简单,想要进阶实属不易?推荐这个数据分析工具

    大数据时代,数据分析在我们的日常生活和工作中应用越来越广泛,不管是公司的行政.人事.销售.运营还是专业的数据分析师,都经常需要通过数据来发现业务问题,因此数据分析正逐渐成为职场通用能力. 说到数据分析 ...

  9. 财务数据分析工具的选择:Excel还是大数据BI?

    ​财务数据分析一般都采用什么工具?跟财务数据分析的哪些指标有关?要怎样展现财务数据间的紧密关联? 财务报表分析比较复杂,一般来说主要包括以下项目: 1. 趋势:在多个时间段内为财务报表中的关键项目创建 ...

随机推荐

  1. 使用Cesium的地下渲染技术可视化瑞士的地质资源

    Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ Camptocamp为瑞士拓扑的孪生数字增加了地下可视化功能. ...

  2. jetson-nano opencv基础使用

    前言: jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料,今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章. OpenCV的全称是Open Source Compute ...

  3. 【Android】安卓四大组件之内容提供者

    [Android]安卓四大组件之内容提供者 1.关于内容提供者 1.1 什么是内容提供者 内容提供者就是contentProvider,作用有如下: 给多个应用提供数据 类似一个接口 可以和多个应用分 ...

  4. Open虚拟专用网络

    目录 一:OpenVPN虚拟网络专用 1.简介: 2.OpenVPN的作用 3.远程访问VPN服务 4.OpenVPN两种类型的VPN体系结构 5.全面解析OpenVPN执行流程 6.Openvpn定 ...

  5. Linux下升级py2.6到2.7

    python2.6版本有很多局限性:最重要的就是,当前最新的pip版本已经不再支持python2.6:这给我们安装很多python库增加了很多不便:所以这里把我升级python2.6--2.7的过程及 ...

  6. from 表单上传多个文件?

    和单个上传文件基本相同,就是需要在后台控制器中,用数组来接收 jsp页面提交过来的file数据. 也分为三个部分演示. 一.jsp <%-- Created by IntelliJ IDEA. ...

  7. 如何在pyqt中自定义SwitchButton

    前言 网上有很多 SwitchButton 的实现方式,大部分是通过重写 paintEvent() 来实现的,感觉灵活性不是很好.所以希望实现一个可以联合使用 qss 来更换样式的 SwitchBut ...

  8. ApacheCN 大数据译文集 20211206 更新

    PySpark 大数据分析实用指南 零.前言 一.安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二.使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三.Spark 笔记本的大数据清理和整理 四.将数据汇 ...

  9. 【第十三期】B站后端开发实习生一、二面经

    写在最前:非科班渣硕去年转码一年,不是什么大佬,纯小白(go语言开发). 一面(大概70min) 首先是自我介绍.(比较传统,就是描述下自己的技术栈) 线程和进程的关系. 线程之间如何进行通信. 死锁 ...

  10. AT2347 [ARC070C] NarrowRectangles

    首先不难看出一个暴力的 \(dp\) 解法,考虑令 \(dp_{i, j}\) 表示考虑完前 \(i\) 个矩形,第 \(i\) 个矩形左端点在 \(j\) 时所需要的最小花费. 不难有转移: \[d ...