你翻翻岗位需求你就可以看出来,大数据时代下,无论是什么岗位,其实都离不开数据分析,或多或少都有一点。要想做出一点成绩,这可以说是你必备的技能。
既然想做出成绩,那学会数据分析技能就很重要了。在我看来,数据分析技能包括思维和工具,思维这东西其实说起来是很虚的,得从实际工作中去体会和总结,文字里学不到什么。
能让你立刻成长的就只有工具,一个好的数据分析工具,可以事半功倍。
大数据分析工具都有什么?我在这里给你们稍微列举了一下:
工具类:Excel,FineBI
编程类:R、Python
按照难易程度来,前者偏业务,后者偏IT,肯定是后者比前者复杂很多,而且后者的强项在于处理数据,没有那种一站式的数据分析平台的作用。
对于IT部门来说,在取panel数据->手动清洗->手动分析->出数据结论->出报告中,R比Python方便很多。但在写工程部件->多线程/多进程/并发->CS/BS结构这个工作流中,R一无是处。
而且就论可视化而言,python是比R强的,毕竟没有一个老板会去关注你分析的过程,都是看最后的数据可视化结论。
说起 Python 中的可视化,我们一般用的最多的是 Matplotlib,绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库,尤其是在展示空间地图上的数据时:
不过上面的优缺点这些都说明,做数据分析,这两个工具还不能为所有大众接受,那有没有一款工具是兼具各种优点且能成为一站式数据分析平台的?
这就是我今天要讲的FineBI。
Excel的使用者可能是很多很多的,但是由于产品的功能和使用定位,用户也只是将它作为一个企业的办公数据处理工具来使用而已,最多做做报表层面的数据,厉害一点的会函数和VBA,也能让老板满意。
但是时间长了,企业的数据情况依然不会得到好转,被Excel打过耳光的人不在少数吧,所以企业数据管理千万不能做表面功夫。
FineBI表面上是敏捷BI工具,但是实际上,背后蕴藏着一套完整的数据解决方案,将企业的数据有效整合,快速制作可视化报表,以供业务决策。它一般涉及数据仓库(现也和很多大数据方案对接)、ETL、OLAP分析,权限控制等模块。
下面我就从FineBI和Excel的对比来说说真正的数据分析工具,这两款工具都定义为简洁易用,那到底有什么不同呢?
而FineBI是一种新型的IT-业务模式,明确IT与业务分工,IT人员负责建立数据连接和业务报表,并开放数据权限,业务人员直接取表分析,减少不必要的沟通消耗。
而FineBI需要通过鼠标点击和字段拖拽操作即可完成对数据的整个探索分析过程,图表组件一键即可切换,所见即所得。
在自助数据集和仪表盘界面,内含丰富的函数库,支持各类复杂运算持下钻、联动和跳转,深度挖掘数据隐藏的价值。
开源的工具并不一定就是好的,而且开源的后续成本并不低。虽然FineBI是一款企业级应用,但是对于个人来说是不花钱的,也完全够用,如果想做出一些改变,可以试试。
长期来看,我们应该将精力更多的放到数据本身以及具体业务上,工具只不过是工具罢了。
通过FineDataLink作为中间件,简道云数据下云本地化,原库用于提供业务负载,本地库搭配FineReport用于数据分析展示,解决了数据分析人员无法完全取到简道云数据的问题,在FineDataLink侧进行简单的配置,同步数据和附件,即可完成简道云数据的迁移。通过FineDataLink作为中间件,简道云数据下云本地化,原库用于提供业务负载,本地库搭配FineReport用于数据分析展示,解决了数据分析人员无法完全取到简道云数据的问题,在FineDataLink侧进行简单的配置,同步数据和附件,即可完成简道云数据的迁移。
整合了MES、ERP、SQS、APS、PLM等系统,建立了公司级别的数据仓库,统一数据源,统一数据分析出口。
FineDataLink和6节点的FineData相结合,自动把4个厂的MES、ERP、WMS、PLM等业务系统,通过数据库logminer、消息等进行实时采集同步;通过对ODS层的数据加工作转换进行分层建设,完成分布式数仓的搭建,10分钟内即可完成从业务库,到ODS的ELT的整个数据链条处理。