BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，重庆IT培训的老师将为大家介绍数说立方、数据观、BDP等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!

　　1、数说立方

　　数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

　　优点：

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据;

　　功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

　　可视化视图展现、友好的客户感知页面;

　　支持SAAS，私有化部署，有权限管理;

　　缺点：

　　产品新上市，操作指导页不太完善;

　　体验过程中有一些小bug;

　　2、数加平台

　　数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

　　优点：

　　有完整的产品规划，功能完善;

　　图形展示和客户感知良好;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来;

　　部分体验功能一般，有一定的学习成本;

　　3、Tableau

　　Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

　　优点：

　　处于行业领导者地位，功能完善;

　　有较好的图形展现与客户感知;

　　新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持;

　　缺点：

　　相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具;

　　处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

　　无法处理大量数据;

　　国内网络连接Online版速度较慢;

　　4、Qlik

　　QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

　　优点：

　　产品功能完善，图形展现和客户感知良好;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　有一定的学习成本;

　　报表规范性要求很高;

　　数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础;

　　5、Spotfire

　　Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

　　优点：

　　交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

　　不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢;

　　不适合中国式的固定报表;

　　进军中国市场较晚，国内案例较少;

　　工具的适应性范围广，但是难易跨度大;

　　6、神策分析

　　神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

　　优点：

　　专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全;

　　有详细的产品使用文档以及案例;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　更多的是demo示例，不能开箱即用;

　　纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析;

　　7、BDP

　　BDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

　　优点：

　　产品支持移动端;手机同步呈现最新数据

　　用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源;

　　操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品;

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作;

　　缺点：

　　官网的介绍比较简单;

　　8、永洪BI

　　永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

　　优点：

　　商业流程完善，给人专业的感觉;

　　产品定制化的版本效果不错;

　　支持的数据接入较多;

　　缺点：

　　SAAS版体验很差，有一定的学习成本;

　　UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化;

　　9、数据观

　　数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

　　优点：

　　注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆;

　　使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入;

　　分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本;

　　缺点：

　　不支持超过20MB的数据上传;

　　数据导入后，数据分析体验方面存在bug;

　　产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作;

　　10、FineBI

　　FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

　　优点：

　　有较为详细的行业案例与技术方案;

　　产品演示和资源中心也较为清晰

　　缺点：

　　需要使用客户端，增加了使用的不便利性

　　只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品;

　　无法处理大量的数据;

　　11、魔镜

　　魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

　　优点：

　　产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

　　官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢;

　　工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细;

　　缺点：

　　产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋;

　　部分产品模块并不能切实用于数据分析;

　　选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧!

经常看到有些人在汇报时会拿出一大串的数据与图表，看着很高大上而且很有说服力。

但却没人告诉我那些数据与图表是如何获取的。

不告诉我又怎么样，我可以自己找啊！今天就将他们公之于众，看你们以后还怎么装！

举个例子，为了更好的说明，我们现在假设一个竞争对手“清风”，可别以为我被收买了。

首先我们可以通过百度指数查看竞争对手近期的大致状况。

这里，系统自动给出了几个峰值，但更重要的是低谷开始上升的时候，因为对手在低谷发了力，才会出现峰值。（这里我只截了一张图，在顶部标红线的地方还可以选择查看需求图谱、用户画像等内容）

当然，百度指数很好用，但还需要配合一个更高级的：微指数（大家不要着急，文章结尾我会将这些各种工具与使用方法打包给大家）

在这个图表中，点击每一个节点都可以看到波动原因。

然而仅仅靠这个来推测波动原因还是不够的，我们还可以在百度指数那一栏，点击资讯关注

也可以看到，每一次波动对应的数据，百度指数和微指数相结合，就差不多把握住大致方向了。

但仅仅做这些，还是有点low。

我们还可以用 百 度 新 闻 与微博搜索 （对手任何发动顾客做的事，都会在微博体现）， 网络 广 告 监 测 数 据 与 新 闻 监 测 数 据，以竞争对手品牌名为关键词搜索，看竞争对手用付费媒体做了哪些事，用用户口碑做了哪些事。

然而我们忘了一件事……

微信！

不担心，这个直接用搜狗微信搜索就可以了

然后全部是公号文章，再加一个工具：新榜，直接就可以看出每篇文章或公号的影响力有多大，还可以实时监测操作、对比分析等。

然而以上这些学会了也没啥用，用这些工具得出来的东西于你而言顶多装一下格调！

土鸡瓦狗！

带不来实质性的改变与效果，下篇文章带大家在这些基础之上来一些更深层次的东西。

谢谢大家的阅读，我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化、理性化。

亿信华辰报表软件i@Report支持各种类型的报表，如基本表、变长表、中国式复杂报表、套打、问卷调查等。可灵活地设置各单元格风格，包括：文本、数字、图片、日历、附件、下拉框、下拉复选框、输入复选框、单选按钮等

1、制作基本表

基本表拥有固定的行与列，假设制作一张六行三列的基本表，下面以该表为例，介绍如何制作基本表。

首先新建一张6×3的基本表，

选中A1表元，输入"证件类型"，以此类推，在B1、C1表元中分别输入"证件代码"、"股东名称"，输入完毕，A1、B1、C1均自动变为固定表元。

选中A2~A6表元，右键点击选中区域，打开表元属性对话框，将数据类型修改为"字符串"，并使用代码组"股东证件类型"，修改完毕，A2~A6表元自动变为代码组表元。

选中B2~B6表元，右键点击选中区域，打开表元属性对话框，将数据类型修改为"字符串"，数据长度修改为"18"，设置完毕，B2~B6表元均变为18位的字符串型变量表元。

选中C2表元，点击

，在弹出的公式定义向导对话框内输入公式if(B2=null,"",self())，表示若B2表元为空，C2表元值为空，否则返回C2表元自身的值，同样为C3~C6表元定义公式，定义完毕。

点击

，在表体上方拖动鼠标，在拖动区域内输入表头"股东信息表"，

编辑报表文字的字体、颜色、居中等。点击

，在弹出的审核公式对话框内为当前报表添加审核公式。

右键点击报表的空白区域，打开报表属性对话框，为报表设置报表代号、报表简称、报表详细名称等信息。

2、制作审核情况说明表

用户进行数据填报时，某些未通过审核的数据填写审核说明后，系统将该审核信息记入审核情况说明表，记入审核情况说明表的数据即使未通过审核也能上报。

首先新建一张8×3的变长表，

第一行表元内输入相应的文字，

将表元视图切换为字段名，第二行表元内分别输入字段名RPNAME、PLANARKEY、AUDITTAG、AUDITEXP、AUDITNOTE、AUDITINFO、AUDITOK与AUIDTTIME，各表元的数据类型和字段长度要求参考下表 ，

其中，字段AUDITOK表示不删除审核说明记录，该字段为"0"时，表示审核未通过；该字段为"1"时，表示审核通过。

将表元视图切换为正常，为第二行表元均定义公式：self( )。

添加表头，并隐藏第三行，即合计行。

右键点击报表空白区域，打开报表属性对话框，切换至变长表选项卡，点击自定义关键字处的

，将A2、B2、C2表元设置为关键字表元。

打开任务属性，切换至“审核设置”选项卡，选择审核明细表，定义审核标记前缀，勾选“需要填写审核说明”与“忽略已填写审核说明公式”。

编辑允许填写审核说明的审核公式，打开对应的审核公式定义对话框，勾选“允许填写审核说明”。当用户填报数据时，如果未通过审核，填写审核说明后对应未通过审核的数据将记入审核情况说明表。

3、制作视图表

视图表是一种分析表，是一种能将某一报表户的分散在多张报表中的数据集中在一张报表中的分析表，方便打印输出。

与其他分析表不同，视图表只从单个报表户取数。一个视图表可以从多个基本表中取数，也可以包含多个变长表。由于是一个分析表，所以视图表的行列数可以很多。视图表的数据会随着当前报表户的变化而不同，因为它总是实时地从当前用户的一套报表中取值分析的；而其他类别的分析表都是对下级单位数据的统计分析，不管当前报表户是哪一户，分析数据总是根据分析表中设定的条件统计产生。

以一张4×7的视图表为例，介绍如何制作视图表。

新建一张4×7的基本表，选定全表表元，点击

将所有表元设置为固定表元，合并A1~G1表元、A3~B3表元、A4~G4表元。

右键点击A1表元，选择属性，打开表元属性对话框，在链接报表处选择需要链接的报表B0，同理，为A4表元设置链接报表B1。

为视图表添加按钮表元，通过点击按钮表元，可以控制其他链接报表表元的新增记录、保存记录、删除记录等操作。以A2表元为例，该表元处需要定义一个"新增记录"按钮，打开表元属性，在"url链接"处输入脚本，输入完毕保存表元属性。

分别为功能按钮表元定义"url链接"，相关按钮的脚本的设置可参考下表。

所有的功能按钮表元链接定义完成后，一张视图表制作完成。

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

在亿信华辰报表软件i@Report中，变长表是经常被使用的一种报表。但是你了解变长表的结构特点吗，你知道变长表怎么样设计更为合理吗？别着急，小亿带你快速学习怎样设计变长表更为合理。

变长表结构特点

变长表不同于其他类型的报表，变长表有固定表元、变量表元行、合计行。变长表的列数固定，行数变化。

变长表的变量表元中的任一表元，不能为固定表元、备注型表元、时间型表元、附件型表元、图像型表元。

变长表的每一行在数据库中则为一条记录。

变长表设计

1、汇 总 方 式

汇总方式类型有多种，每一种的汇总方式都有所不同。

【所有数据行合计】数据汇总后系统将各下级单位的的各张变长表中的数据累加，并以一个单位一行的形式出现在汇总表中。【列出所有数据行】系统将所有下级单位的变长表中的数据行全部罗列到汇总表中。【列出直接下级合计行】仅将直接下级单位的数据合计值罗列到汇总表中。【按顶级子代码汇总】将各下级单位的数据根据代码中的顶级代码汇总，以此方式汇总时必须设置代码表元。【按整个代码汇总】将各下级单位的数据根据代码中不同代码累加到一起，以此方式汇总时必须设置代码表元；如果设置的“自动多级合计”，则汇总后可产生多级合计数据。【关键字汇总】将各下级单位的数据根据关键字相同的累加到一起汇总。

2、多 级 合 计

汇总方式选择为按顶级子代码汇总，按整个代码汇总，关键字汇总，才能勾选自动多级合计，并且需要配合代码组一起使用。

录入数据后会自动产生多级合计行，多计合计行颜色用淡黄色表示。

系统可以设置关键字，根据关键字表元来唯一区分变长表中的每一条记录，关键字表元可以为空。

可以设置代码表元，具体规则：

如果存在代码表元，该代码表元为关键字，可以只设置代码表元关键字可以设置多个可以即设置代码表元又设置关键字表元

勾选“不允许代码表元/关键字重复”，当只设置代码表元或者只设置关键字表元，那么代码表元或者关键字表元不能重复，当即设置代码表元又设置关键字表元，关键字字表元不能重复，代码表元可以重复。

3、合 计 行

合计行是对变长表中数据行中表元为整型表元或者浮点型表元的每一行数据的累计值统计的行，合计行表元只能是固定表元。

【查看是合计行】可以查看当前变长表的合计行为哪一行。

【设置合计行】选中需要设置为合计行的变长表的整行右键点击设置为合计行。

【取消合计行】选中需要取消的变长表的合计行的整行右键点击取消合计行。

4、排序设置

变长表可以设置根据代码表元排序和根据数据表元排序，设置代码表元后可以勾选按代码表元排序，而设置了排序表元后，变表表中的数据根据排序表元的升序或降序排列。

说明：

即设置代码表元排序又设置排序表元排序，系统优先按照代码表元排序；

排序表元可以设置多个。

同时变长表可以设置流水号表元，录入变长表数据时，流水号表元的值系统自动生成，并且根据流水号排序。

那该如何设置流水号呢？首先需要设置流水号表元为字符型，长度为16，在设置该表元的计算公式为：self()，设该表元为关键字表元，并且不允许关键字表元重复，在选择该表元为流水号表元。

5、显示设置

变长表中录入的数据只显示满足显示条件的数据，条件可以设置条件公式。

说明：

只显示通过审核的数据的勾选项与只显示未通过审核的数据的勾选项只能二选一

显示条件表达式与只显示通过（不通过）审核的数据是并且的关系。

在设计变长表时，为了填报的时候更为直观简洁，可以设置多级代码缩进显示。

变长表定义了代码组表元并且代码组是多级代码组，才可以设置代码缩进显示。

变化表可以为每一行设置序号，设置了序号表元后，系统会在变长表中的每一行数据的序号表元中自动加上类似1，2，3的序号。

6、高级设置

【允许手工增删变长表数据】去掉该选项，在变长表中录入数据不允许用户手工增加、删除变长表数据、复制、粘贴数据。

【变长区固定显示】勾选该选项，变长表中区域的长度是固定显示，不会随着电脑屏幕的大小来撑大。

1.SAS

是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。

2.SPSS

SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。

3.Excel

它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。

4.S-plus

这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。

5.Minitab

这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

6.Statistica

也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。

7.Eviews

这是一个主要处理回归和时间序列的软件。

（本文内容由百度知道网友了不起的小芳儿贡献）

SPSS 被称为全球领先的统计分析与数据挖掘大牛，因其精湛的统计产品与服务解决方案而执业界牛耳，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件。2009年 IBM 全资收购 SPSS 公司，正式更名为“IBM SPSS”。SPSS 提供了执行全程分析所需的核心功能，易于使用，分析结果清晰、直观，可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，可见其影响之大和信誉之高。

SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。仅SPSS Base模块就提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、一元方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析等常见的分析方法。SPSS 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。

SPSS 对初学者、熟练者及精通者都比较适用。界面友好，易于操作，您只需适当的练习，就能够掌握简单的操作分析，因此SPSS特别受专业和非统计专业数据分析人员的青睐。

前言

近来报表软件、商业智能、OLAP、数据分析等概念非常火热，作为关键基础环节的报表软件在市场上也是层出不穷，让人眼花缭乱，国内外的加起来细数一下，大概有二三十种之多。这些产品看起来实现的功能都差不多，那么，应当怎样选一款满足自己需求的报表软件? 在选型过程中不被厂商的宣传和演示牵着鼻子走？

在多年的报表经营过程中，我们发现许多用户在选择报表软件时会有许多认知误区，本篇将主要针对这些问题提供一些意见和建议供参考。

一个最常见的误区就是报表中间件和报表平台分不清楚，在演示过程中被平台类产品丰富的功能吸引，但其实需求却是要在项目中嵌入使用的报表工具。这一方面可能为多余的功能买单，另一方面还会带来难以集成的问题，多余的功能也如鸡肋一般，很难发挥作用。

要想避免这个问题，首先应该弄清楚需求（敲黑板，需求，需求，需求要明确）。是用于在业务系统中做报表，还是要上跨业务系统的报表管理平台？这两种需求看起来都是要做报表，但其实差别却巨大。

需求为前者时，我们要选中间件型报表工具。报表中间件的特点是报表和中间件，除了要有足够强大的功能将数据以报表和统计图的方式呈现外，还有个很重要的使命是 - 被 ~ 集 ~ 成 ~，快速被集成，为我们完善业务系统的报表模块提供便利。而当需求为后者的情况下，则需要关注报表平台型产品。报表平台是指提供报表、统计图及其他 BI 组件（仪表盘、数据看板等）的组织管理、权限控制等功能的软件系统，重点是功能全面的系统。

在报表行业，厂商提供的产品也大体分为这两类：以中间件形式提交的报表工具和以报表为中心的外围解决方案即报表平台。选择报表软件时，一定先要搞清备选产品是哪一类的，和需求目标不匹配的，做得再炫也不必考虑了。

报表工具

报表工具是细分领域“专而精”的产物，主要解决固定报表的制作。所谓固定报表，是指由技术人员预先定义好取数规则，运算逻辑的报表，后台会有一些较复杂的运算；业务人员只在 web 端查看或简单的增删改数据，不涉及报表结构的修改。固定报表是日常报表开发工作中最常用且工作量最大的报表形式。而对应的，另一种报表形式，自助报表，可由业务人员在 web 端自由拖拽指标字段生成不预先定义好表结构的报表，它能应对一些临时性的简单查询需求。这两种形式从目标用户到应用方式两者都有巨大不同，在选型时一定把固定报表和自助报表分开考虑。本节先针对固定报表提供一些考察点，自助报表的问题在后面的章节会介绍。

表格布局

目前国内主流报表工具采用的表格布局都是类 Excel 的单元格式，其好处是绘制简单方便。而有些早期产品以及国外产品仍采用控件拖拽式布局，就很不好用，绘制带有合并格的复杂格式报表非常繁琐。而且，采用类 Excel 式布局的产品一般都能导入以前用 Excel 画的表，也可以不失真地将报表导出成 Excel，这都是控件式布局产品很难实现的但却非常必要的功能。

复杂报表

报表工具的主要任务就是减少开发工作量，而复杂报表是工作量的重头。

对于报表样式简单，数据来源单一的简单报表，如图 1。几乎所有的报表工具都可以轻松实现（毕竟一个成熟的工具，要是连这样的简单报表都搞不定，也就没啥存在的意义了），没有区分度。但有些报表样式复杂，数据来源多样，统计口径不规则的复杂报表，就不是每家报表工具都容易做出来的了。如图 2，用国外或开源的报表工具就很难做出来，代码量相当大，完全起不到减轻开发工作量的目的。相比之下，采用了非线性报表模型的国产报表工具对付复杂报表的能力要强大得多，报表工具可能是少有的几个国产软件远胜国外软件的企业软件领域了。不过，不同产品在模型细节的支持程度并不一致，还需要针对项目中的复杂报表仔细验证，弄不好工作进程就可能被一两个特别麻烦的报表给卡住。重点的考察模型功能有：多源关联分片、行称是否对称、跨行组的同比环比以及排名计算、重叠分组等不规则分组方案、动态分组层次等。

图 1

图 2

多数据源

报表工具也应该与时俱进，支持多样性数据源，信息化应用越来越广泛了，ERP、CRM、OA、BPM 等系统各种上马，企业数据越来越大，报表也通常需要取到多个数据库多个数据表的数据，所以最直接也是效果最好的，就是报表工具直接支持多数据源关联，而不是先 ETL 做数据仓库等工作之后再取数。

集成性

方便易用的集成性是报表工具的重要指标，也是特别容易在选型时被忽略的指标。有些报表工具（特别是国外的产品）功能很强大，独立使用也是六六六，但在国内跟各个业务系统集成的整体氛围下就水土不服，因为缺失集成性。方便易用的集成性要求报表工具能对应用程序提供友好全面的接口，方便用户与各业务系统无缝对接。能够适应各种环境，能以类库方式完全集成到应用系统中。这样不仅可以提高报表获取数据时与应用系统数据交互的性能，还可以利用服务器的负载均衡等能力提升用户体验。

开放性

灵活的开放性才能适应用户更多特殊的需求，不管是集成商还是终端用户都可以通过丰富的 API 接口，全面地对报表应用进行各种操作，以需要的方式灵活地使用报表。满足用户各种个性化需求的自定义。

性能与容量

决定报表工具生死的往往是性能和容量指标。随着大数据时代的到来，选择报表工具时，性能指标越来越被用户所关注。网络，报表层等都可能成为性能瓶颈。而一款好的报表工具应该尽量绕开可以避免的瓶颈，如报表层就有很大的优化空间。对于报表内常用的多数据源对齐，排名等采用更高性能的 Hash 算法。报表提供缓存机制，包括模板缓存、结果缓存、分页缓存等多种方式，提升报表服务器性能。提供集群缓存同步机制，实现负载均衡的服务器之间跳转访问时的缓存自动同步。

移动端

现在，越来越多的用户想在移动端随时随地查看企业报表，第一时间掌握企业动态。他们往往是拿来主义，要求报表中间件厂商提供完整的移动端 APP 供他们直接使用。但其实这是一个误区，对于移动端 APP 往往是由系统集成商开发并在提供给用户时，适当的做一些客户定制化的功能。而报表只需要具备输出 HTML5 的能力，支持在移动端输出即可。作为中间件应用时，报表工具厂商直接提供的 APP 是没有意义的，没有必要去考察。

美观性

看似重要的美观性其实跟报表工具的直接关系不大。图表是用来直观的展示数据，方便管理者在纷杂的数据中快速判断出业务数据的分布、趋势、占比、同比、环比等变化规律，支持管理者决策。图表类型的数量及是否支持钻取、联动等功能也是评估报表工具的指标之一。美观性对于报表当然很重要，但由于有众多开源图形技术，这方面的比拼就已经不再是报表工具的重点了，报表工具厂商与其花时间精力去追赶，不如直接把好的东西为我所用，这就又回到了“专而精”的话题。所以与其用美观性衡量报表跟图表，不如衡量报表工具对第三方图表的集成性更实际。

价格

最后，但不是最不重要的是报表工具的价格。不过考察产品价格时要同时考察后续报表开发制作的成本，要对比实际拥有成本。比如开源的工具虽然没有购买成本，但实现复杂报表时，背后需要付出很大的工作量，在核算成本时往往是入不敷出，实际拥有成本更高。

报表平台

报表平台应该包括的基本功能包括：报表资源管理、用户管理、数据管理、权限管理、系统外观及报表样式管理、定时调度任务管理以及系统监控等；移动应用，流程填报，也是报表平台必不可少的功能；还有安全机制，运行报表平台时不安装插件、不改变用户的安全设置，这样才对用户是安全的。这些报表平台的常规功能基本每家厂商都具备，用户在考察这些内容时也很少有认知误区，一般不会踩雷，我们就不细说了。这里只介绍一些容易被忽略的功能点。

整合能力

不同企业，功能需求也是千差万别的，即使功能再全面的一款报表平台软件，也逃不开个性化行业定制以及跟现有系统的整合。对于报表平台的集成，主要考虑是否提供相关二次开发接口，可以修改系统风格样式以匹配现有业务系统，是否提供多种单点登录接口，可以使用现有业务系统的组织机构权限机制等。

可组装性

要求平台中的各个功能模块低耦合，可以像积木一样随意拆装。 这样“报表 + 的功能太多了，有很多我都不需要，或者我预算有限，买不起这么多功能怎么办？“的顾虑就可以很愉快的解决了。

后续开发方案

报表业务有天生的不稳定性，导致报表总是没完没了地要修改和新增，不可能一次性做完。那么问题来了：如果有新的报表需求或者原有报表的维护工作由谁负责？厂商？集成商？用户？这个一定要在选型时就考虑清楚这个问题，不然很容易被项目后期维护费用惊到或者出现报表平台不能真正用起来的情况。这里要强调一下，不要寄希望于自助报表（后面会讲到原因）。

交付方式

对于报表平台类产品，有两种交付方式，即产品交付和项目交付。而项目交付，定制解决方案，为平台类产品的主要交付方式。在当下大环境下，IT 实施团队的选型已经成为企业信息化建设成败的关键。但国内供应商不少是报表工具厂商扩大业务而形成的，产品本身还可以，但项目经验少，管理能力弱，所以需要考察的就不仅仅是报表软件的功能点，更多是的要考察做实施项目团队的技术能力，相关行业经验以及项目管理体系和质量。而国外的供应商实施能力就更弱了，可能是由于国外定制服务成本高导致的吧，在缺乏市场定制化解决方案的需求的前提下，缺乏集成性，难以适应国内需求。

自助报表

最后我们来谈一下自助报表。

自助报表也是近年内特别热门的需求，几乎所有的报表平台都提供有这个功能，各大厂商纷纷宣称可以让业务人员拖拽制表，不需要技术人员参与了。

但这里有个巨大的误区。目前市场上的自助报表（或交互式 BI）虽然可以在页面上轻松实现钻取、切片、旋转、分页、自定义指标、排序、各种基本计算（求和，求平均，最大最小值等），与此同时兼具页面友好美观，使用流畅等特点。但是，自助报表能够解决的业务人员需求其实相当少，例如自助报表完全解决不了过程性计算，而大多数报表都需要过程计算来准备数据，比如报表数据模型支持多源运算就是过程计算的一种。不支持关联查询的自助报表，一般只能解决 10% 的业务人员需求，即使有了关联查询也只能解决 20% 到 30%。所以不能对自助报表的期望过高。

关联查询是绝大多数自助报表产品都不支持的能力。所谓关联查询就是需要查询的数据不在数据库的一张物理表中，通过某个主外键关系关联才能获得需要的信息，例如：查询存储金额在 10 万以上的本地储户信息，就需要做多个表的关联运算。传统自助报表不支持关联查询，需要事先建立逻辑或物理宽表把表间关系做死，一旦关联需要发生变化时，只能重新建模，但这就要求有 IT 人员再次参与，业务人员的自助就失去意义了，而这个功能缺失又很可能被炫酷的界面掩盖而被忽略。能否支持关联查询是是考察自助报表功能的关键指标。

有些报表工具也提供自助报表的能力，也可以作为报表中间件的功能组件被集成，这时候就要考察其可集成的能力，即也能像报表中间件一样集成到其他应用系统中使用。如果有集成需求，则要重点考察这方面的能力。

个人考勤记录软件报表查询统计

1 个人考勤记录软件下载考勤记录信息：当需要考勤查询统计时需要将考勤记录信息从设备下载之电脑才能统计

-连接设备-选中待下载设备-下载设备记录信息

2 查看个人考勤记录软件考勤记录

3 个人考勤记录软件报表统计：根据自己的需求可在查询计算后选择合适自己公司的报表导出或打印

排班软件统计报表

排班软件统计报表：班次明细统计前提条件:

1. 设置排班软件时间段

2. 设置排班软件班次

3. 员工自动排班

4. 设置排班软件考勤规则

5. 员工在排班日期内没有考勤记录 步骤：

选择菜单项“查看/打印->统计报表“

2。 选择“班次明细统计”标签页

3. 选择人员，选择时间段，点击查询

排班软件期望结果：

1. 如果用户在签到时间内有记录并在迟到时间段内（如上班时间5分钟后）才有签到记录，则显示迟到状态

2. 如果用户最后签退时间在签退时间段内并在早退时间段（如下班前5分钟）内有最后的签退记录，则应显示早退状态

3. 如用户在正常排班日期内没有考勤记录则显示矿工状态

4. 如用户在排班时间段内有请假，则有相应的公出/请假类型状态（例外列）