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本文是上一篇文章《全国及重点城市“数据分析”岗位需求量及工资水平分析》的续篇，从“数据分析”职位招聘单位给出的职位描述中分析各种工具的热门程度。

1.整体概览

经常看见有网友争论R和python谁才是主流的数据分析工具，网友们分门别派各抒己见。今天我们从实际需求出发，在招聘单位的职位描述中用正则表达式匹配统计常用的数据分析工具出现的频率，看看谁才是你最应该掌握的工具。

话不多说，先上图

毫无疑问，excel才是最主流的数据分析工具，在招聘单位的职位描述中出现频率远远高于其他工具（实际上居第八位的office也含有excel，其真实数据应该比这还高），作为最基础的工具，excel是一个数据分析工作者的必备技能。excel之后的4门工具分别是sqlsever、spss、sas和r，其中排名第二位的sqlsever频率高出另外两门主流数据库语言mysql、oracle近两倍，spss作为无需编程的专业统计软件也在职位描述中有较高的频率，sas则是编程类统计软件的代表，今年来火热的r语言也水涨船高，另一门火热的程序语言python在数据分析方面则要稍稍落后。

2.各职位具体情况

数据分析也有细分很多具体职位，那么不同的职位以上各种工具的要求是否存在差异呢？

表中数据显示“大数据分析师”需掌握的工具主要是r、python、hadoop、spark和java；“数据分析工程师”需要掌握的工具主要是sqlsever、r、python和hadoop，这两个职位都很看重编程开发能力。

“数据分析经理”、“高级数据分析师”和“数据分析师”需要掌握的工具大体一致，均为excel、sqlsever、spss、sas和r。

“数据分析主管”、“数据分析”、“数据分析专员”和“数据分析员”等职位对基础技能的要求更为突出，excel、ppt、word等office办公软件出现的频率较其他工具明显更高。

作为一名数据分析从业者或者想转行过来的人来说，要想有好的职业发展，首先，必须熟练掌握office办公软件，尤其是excel（不要瞧不起excel，你不一定玩得转）；其次，还需要学习一门数据库语言，sqlsever是不错的选择（mysql、oracle与sqlsever较为类似，通一门后，其他的学起来也很容易）；专业的统计分析工具也需要掌握一门，如果讨厌编程，可以选择spss，如果有编程能力那么sas和r可以选择一个学习，如果你精通python也可以用python做统计分析；如果想往大数据方向发展，或者是做数据分析工程师那就还需要掌握python、hadoop等工具。

最后附上一张数据分析职位描述的词云图，可以看出招聘单位除了看重工具的使用外，也很注重分析、业务、经验、沟通、团队等方面的能力。

本文作者：Mr.Hu，转自：一胡诌先生

1.百度统计

地址：

百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。目前主要提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析等多种统计分析服功能。

2.LeanCloud统计

地址：

LeanCloud统计内置稳定实时的数据统计分析服务，从用户量，用户行为，渠道效果，自定义事件等多个维度，帮助您更清楚的了解用户习惯，提高用户黏性和活跃度。(原名AVOS Cloud，现更名为LeanCloud)。主要亮点是AVOS Cloud 提供一流的 web 管理后台，可以通过它看到各个维度的统计结果。

3.Appsee

地址：https://

Appsee是一个简单而强大的视觉应用分析平台,在我们的移动应用程序中，使我们能够测试,了解和改善用户体验。通过Appsee平台，我们将能够准确了解用户如何与移动应用程序进行交互。

4.Segment.io

地址：

Segment.io允许我们将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，我们只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。

5.有数

地址：

有数简称data.u，是一种可以灵活内置于手机应用运行过程的简单、透明的分析手段。data.u实现了高效采集分析数据，并初步整理减少冗余数据，压缩封装数据，利用智能策略传输数据，不挤占用户的网速。开发者可基于此开发包分析应用程序的运行情况，包括页面停留时长、页面跳转率、按时间或地理位置分析用户量、用户的发展情况等信息，同时为用户提供了在线配置参数获取等实用功能。

本文转载自SEM联盟

直入主题。以下是一些用于“大数据分析”的必备工具，其中很多功能非常强大，希望大家各取所需，找到对自己有用的帮助工具。

兔子能做的只有这些了~

1

数据可视化工具

01. 百度ECharts

网址：http://echarts.baidu/

内容介绍：可制作可视化图表，功能极其强大。但需要对代码有一定的了解

02. Cytoscape：

网址：

内容介绍：一款图形化显示网络并进行分析和编辑的软件。且网站为全英文展示，底子弱的就不要尝试了

03. 图表秀

网址：

内容介绍：一款在线图表制作产品，操作简单易懂，且图表种类也较多，支持自由编辑和Excel、Csv等表格一键导入。

04. 数据观

网址：http://shujuguan/

内容介绍：一款企业数据整合网站，不仅功能较为强大，而且适用人群范围也较广。

05. BDP个人版

网址：https://me.bdp/home.html

内容介绍：适合小白，只需将内容进行拖拽即可自动生成可视化图表，一键对接和处理、整合分析。

06. 魔镜

网址：

内容介绍：适合中小企业，且支持多种文本数据，无需写代码，拖拽即可完成分析。

2

新媒体数据分析工具

01. 新媒体大数据平台

网址：

内容介绍：可了解现下最火的内容信息，且对于一些依赖于公众号推广的企业主有极大的帮助

3

词频分析工具

01. 图悦

网址：

内容介绍：一款热词权重分析图。只需在左侧文本框中输入文本或URL，即可进行分析。

02. Tagul

网址：https://tagul/

内容介绍：简单来说就是一款可制作文字版的创意图片网站。由于是英文版本，所以各取所需吧。

03. 腾讯文智

网址：http://nlp.qq/semantic.cgi

内容介绍：一款包含词法类API、句法类API、篇章类API、下载类API分析的网站。

4

舆情分析工具

01. 清博舆情系统

网址：http://yuqing.gsdata/

5

PPT模板工具

01. 我图网

网址：http://so.ooopic/

内容介绍：很多人知道我图网是做图片下载的，而PPT模板鲜有人知。其实，里面的模板质量还可以，但需要付费

02. 51PPT模板

网址：

内容介绍：模板质量还是可以的，而且免费。其中，还有很多教程、图片、图表等资源

03. PPTMind

网址：

内容介绍：里面有很多设计师作品，且有一部分是免费的，感兴趣可以去看看一个分享高质量PPT和KEYNOTE模板的网站，但数量有限

04. 稻壳儿PPT

网址：

内容介绍：里面有很多设计师作品，且有一部分是免费的，感兴趣可以去看看

05. 设计师网址导航

网址：

内容介绍：各大网站整合，很实用

6

行业趋势分析工具

01. 微博指数

网址：http://data.weibo/index

网站内容：可对相关关键词进行分析，是一款针对微博信息流很实用的工具

02. 百度指数

网址：http://index.baidu/

网站内容：可对关键词搜索指数、搜索需求、搜索人群进行分析；很实用的一款分析工具

03. 好搜指数

网址：http://index.so/#index

内容介绍：和百度指数功能相似

04. 搜狗指数

网址：http://zhishu.sogou/

网站内容：和百度指数功能相近，都是一款关键词分析指数，但功能没有百度、360的强大；各取所需

05. 百度预测

网址：http://trends.baidu/

7

在线调研工具

01. 腾讯问卷调查

网址：http://wj.qq/

内容介绍：提供了强大的编辑问卷与统计分析功能，并具备丰富的题型与多维度的统计图表

02. 麦客

网址：

内容介绍：制作起来较为方便，适合需求不是很多的人群

04. 问道网

网址：

05. 问卷星

网址：

内容介绍：提供便捷问卷、收集数据、统计分析和样本服务等功能，且专业版收费水平相对较高

06. 调查派

网址：

内容介绍：可帮用户快速制作相关在线问卷，且具备永久免费的大众版

07. 问卷网

网址：

内容介绍：适合深入对问卷有研究的人

8

网站分析监测工具

01. H5传播分析工具

网址：http://chuanbo.datastory/

内容介绍：可对传播效果进行全程监测，并生成H5页面的PV、UV、IP分析数据，全面掌握H5活动的整体表现效果

02. 百度统计

网址：http://tongji.baidu/web/welcome/login

内容介绍：此款是推广人员常用工具，在此就不介绍了

03. 腾讯云分析

网址：http://mta.qq/

04. 51.la

网址：

9

社交媒体分析工具

01. 孔明社会化媒体管理

网址：

内容介绍：一款微博舆情趋势和分析工具

10

其他数据网站

01. 媒体微博排行榜

网址：http://v6.bang.weibo/xmt

内容介绍：可查看微博各大媒体的势力

02. 友盟

网址：

内容介绍：第三方数据服务商，拥有全域数据资源、7亿消费者画像以及数据技术和算法能力

03. 中国票房榜

网址：

04. 中国综合社会调查

网址：

05. Alexa

网址：

内容介绍：Alexa是当前拥有URL数量最庞大、各大网站排名信息最详尽的网站

06. 易车汽车指数

网址：http://index.bitauto/

内容介绍：相当于是一个汽车行业的人群分析以及产品指数分析，适用于汽车行业的广告主

以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备工具”。在一定程度上，它可以帮助我们大幅度提升工作效率，希望大家可从中找到对自己有帮助的工具。

关于iCDO

internet Chief Data Officer (iCDO)，中文全称互联网数据官，中国专业化的学习型媒体平台，专注数据驱动的互联网营销和运营。

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互联网时代，我们的身边充斥着各种各样的信息，大量的信息以一种巧妙的形式呈现——数据。数据分析是获取和了解信息的重要渠道。想运营好微信小程序，同样离不开各种数据分析。离开了数据分享，你的小程序就像没了目标的航船，随风漂泊，达到不了目标，没有任何意义。

今天分别从激活用户、提高留存、获利变现和推荐传播四个方面谈谈小程序的数据分析。

激活用户：

我们要围绕有效行为的相关指标去做更加深入的分析，从而找到激活用户的关键；或者说我们要去分析，用户激活失败的最大原因在哪里。

小程序激活过程

以一个用户在线购物为例，这个过程可以分为三个大的步骤：

第一步，用户扫二维码进入小程序页面

第二步，用户选好商品下单

第三步，用户支付成功

基于这三大步骤所产生的数据，我们可以通过科学的分析得到一些很有针对性的信息。比如我可以知道用户在那个流程流失最快，然后找到解决的方法，提出优化改进的策略，弥补各个环节的缺点和不足，从而提高用户的激活率。

提高留存：

多少人苦恼于，新的用户没增加多少，旧的用户却在不断减少。如何提高用户留存是个值得探讨的话题。留存是指用户首次访问之后还会继续访问你的产品，相关指标有次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等等。

找到小程序留存的魔法数字

留存分析中有一个非常重要的概念-魔法数字（Magic Number），这是最先由 Facebook、LinkedIn 等社交巨头发现的。

比如 LinkedIn 发现新用户第一周内添加 5 个社交关系的话，它的次周留存率高达 85%，是一般用户活跃度的三倍。

这个在我们生活中也很常见，比如信用卡发卡方规定，两个月内完成 5 笔 100 + 以上的消费，信用卡免年费、送礼品等等。

其目的在于让用户形成使用产品的习惯、提高用户的留存度和活跃度。

对于小程序，也可以很好的运用魔法数字。

获利变现：

不以变现为目的，都是耍流氓！对于小程序而言，如果不能变现，小程序是很难发展下去的。如何实现高效变现？需要正确的变现模式，需要有效的数据分析进行指引。

从数据分析的角度思考小程序的变现模式，我们可以采取 A/B 测试的方式来探索盈利模式。

如果你是一个内容型的小程序，那么你可以尝试在一部分用户的信息流中加入商业广告，商业广告势必造成部分用户的反感。那么你可以通过数据分析不断优化广告的内容、形式、投放人群，从而在商业变现和用户体验之中取得平衡。

推荐传播：

通过数据分析，得知群组中用户点击率等信息；通过不断测试以及数据分析，我们可以找出最佳的图文组合，提升小程序在微信群中的打开率和分享可能性。同时，我们可以按照维度进行切分。

第一，都是哪些人在分享小程序，他们有哪些特点？

第二，分享小程序的这些人都有哪些共同的有效用户行为，在分享小程序之前他们都有哪些共性的操作。

这些特征应该是我们提升用户分享可能的关键点。

用数据作为秘密武器，激活用户，提高留存，然后实现变现，用户还可以通过推荐进行二次传播。作为小程序运营者，懂得数据之战，才能在激烈的竞争中站稳脚跟。

小程序今年推出以来，追随者不在少数。但是真正懂得用数据加持的少之又少。这就是为什么很多人吐槽小程序雷声大雨点小，实际上是小程序在他手上变成了一个烂工具。

以下是一些用于大数据分析的“必备神器”，其中很多功能非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。全选地址，拷贝到浏览器中，即可。

01

微信大数据分析工具

新媒体指数：http://gsdata

02

数据可视化工具

百度ECharts：http://echarts.baidu/

Cytoscape：http://cytoscape.org/

图表秀：http://tubiaoxiu/

数据观：http://shujuguan/

微博足迹可视化：http://vis.pku.edu/weibova/weibogeo_footprint/index.html

BDP个人版：https://me.bdp/home.html

ICHarts：http://icharts.in/

魔镜：http://moojnn/

03

词频分析工具

Rost：http://cncrk/downinfo/54638.html

图悦：http://picdata/

语义分析系统：http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

Tagul：https://tagul/

腾讯文智：http://nlp.qq/semantic.cgi

Tagxedo词云：http://tagxedo/

04

舆情分析工具

清博舆情系统：http://yuqing.gsdata/

云相：http://weidata/

05

PPT模板工具

我图网：http://so.ooopic/

51PPT模板：http://51pptmoban/ppt/

无忧PPT：http://51ppt/

第1PPT：http://1ppt/

站长之家：http://sc.chinaz/ppt/

设计师网址导航：http://userinterface/

06

互联网趋势分析工具

微博指数：http://data.weibo/index

百度指数：http://index.baidu/

好搜指数：http://index.so/#index

搜狗指数：http://zhishu.sogou/

百度预测：http://trends.baidu/

07

在线调查工具

腾讯问卷调查：http://wj.qq/

麦客：http://mikecrm/

ICTR：http://cn2.ictr/

问道网：http://askform/

问卷星：http://sojump/

调查派：http://diaochapai/

问卷网：http://wenjuan/

SurveyMonkey：https://zh.surveymonkey/

08

网站分析监测工具

H5传播分析工具：http://chuanbo.datastory/

百度统计：http://tongji.baidu/web/welcome/login

腾讯云分析：http://mta.qq/

51.la：http://51.la/

09

社交媒体监测工具

孔明社会化媒体管理：http://kmsocial/

企业微博管理中心：http://e.weibo/

知乎用户深度分析：http://kanzhihu/useranalysis

10

其他数据网站

媒体微博排行榜：http://v6.bang.weibo/xmt

友盟：http://umeng/

中国新闻地图：http://vis.360/open/cnnews/

中国票房榜：http://cbooo/

收视率排行：http://tvtv.hk/archives/category/tv

农业大数据云平台：http://dataagri/agriculture/gis.action

房价指数：http://industry.fang/data/datacenter.aspx

中国统计局：http://data.stats.gov/

中国主要城市拥堵排名：http://report.amap/traffic/

中国综合社会调查：http://chinagss.org/

中国P2P网贷指数：http://p2p001/wdzs/wdzs_p2pline.html

Alexa：http://alexa/

易车汽车指数：http://index.bitauto/

旅游预测：http://trends.baidu/tour/

以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。

作者：CDA数据分析师

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，不容儿戏，更不容怠慢。下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么！

大数据分析：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，因此不用考虑数据的分布状态（抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏，是否与总体一致）也不用考虑假设检验，这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。

【数据分析师的要求】

数据分析师的理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

工具要求：必要：Excel、SQL可选：SPSS MODELER、R、Python、SAS等

分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树，聚类分析法，关联规则，时间序列，支持向量机，集成学习等）和可视化技术。

业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标；熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息；通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

【大数据分析师的要求】

理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

工具要求：必要： SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等

分析方法要求：熟练掌握hadoop集群搭建；熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景；熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括聚类（kmeans算法、canopy算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于物品的推荐、基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围。

业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同。大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在，以及自己的能力更适合在哪个领域发挥，还有自己所在城市对两者的职业需求，综合天时地利人和三个条件，我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。

知乎上，关于商业数据分析和可视化，有两个网红工具：Tableau、PowerBI。在如今数据分析行业快速火热的今天，用它们来生成可视化dashboard，做数据探索分析，绝逼便捷。

小编也是数据分析爱好者，时常把弄一些工具。Tableau的可视化很人性，个人用就像是Excel的智能版。但如果针对业态多样，数据量大而庞杂的企业数据分析，尤其是面临数据建模、数据清洗等耗费很多人力的操作，其实有款国产工具能和Tableau扛上一扛——FineBI。

可能是企业级应用的缘故，比较低调，推荐的不是很多，今天小编就来给他正个名。

（BI工程师、DBA、IT人可以关注下，职业利益相关）

在正式介绍它之前，先介绍一下什么是自助式BI。

自助式BI VS传统意识中的BI

Tableau和FineBI都属于自助式BI，最大特点是用起来简单。

在自助式BI出现之前，BI通常只有具备IT技术背景的研发人员和数据科学家能用，他们多集中在企业技术部门，通常也称为企业级BI，典型工具如SAP的BO、IBM的cognos。它们最大的问题是使用门槛高，让懂业务却不懂技术的业务分析师望而却步，只能向IT提需求，并不能对数据做统筹。而且传统BI工具效率低，完成一个需求要经过数据建模、ETL架构设计、报表开发等一系列工作，通常3~15个人天，如果需求一改，这些工作又得重做。

同样的工作用自助式BI，数据没有大问题的话，1~2个人天。

为什么差距这么大？技术上主要：自助式BI是自动建模，传统BI是手动建模。

手动建模建出的模型是死的，使用聚合存储，建模之前必须把全部需求调查清楚，一旦需求有变，需要打回信息部重新沟通、建模、做模板，一前一后都有较高的沟通成本。自动建模是以表间关联为依据，多维数据库中存储明细数据，以深度优化的索引等技术保证即席运算性能。得到的模型灵活多变，需求变化的响应可以在OLAP层面，而非建模层面实现，免去了大量沟通和建模工作。这样的好处就是信息部可以授人以渔：信息部准备数据，教授业务部门做数据分析，立刻就知道问题出在哪里。

那么，作为自助式BI的FineBI，其高效又体现在哪里？这里从工作效率、制作难度、需求应付率、可视化和数据处理性能上来介绍下。

如何让IT &业务配合更高效？

先来看一下FineBI的使用流程（如下图）:分别为管理员创建业务包(准备数据)，业务人员新建仪表板（可视化和探索性分析），业务人员新建螺旋分析（前端再处理数据），领导查看分析（对外分享报告）。

创建业务包就是准备数据，这个工作一般让信息部去做，把数据转化成业务分析人员可理解的数据（一般会准备大而全的明细数据）。

然后，业务人员拿着业务包里的明细数据，根据需求做分析，比如做一个销售dashboard，分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断。在没有分析目标的情况下，可以尝试探索性分析：聚合、预测、帕累托等，都有现成的模型。

螺旋分析就是有些情况下，一些字段没有现成的，比如环比、同比，你可以在前端创建新的公式。

这些都完成后，基本的可视化就算完成了，然后将你的数据报告分享给领导，或者是定时出日报、月报，自动推送给指定人群。

相比以前整天向信息部要催报告，修改报告的模式，流程配合上也就不再迂回，反复推锅了。

如何10分钟做出一张dashboard？

说了这么多，FineBI到底如何做dashboard ?

流程

简单来讲就是，数据准备好了之后，选图表——添加数据字段——没有现成字段的就设置一个——添加分析元素（钻取、联动）——美化图表——分享。

如何做一份让人眼前一亮的可视化分析？

比如下面这个大屏，通常应用在展厅、领导办公室、政务掌控中心。通常掌握上述的dashboard制作，30分钟就可以搞定。原理就是构建每一块图表，然后拼接在一起，美化一下背景，增加一些科技的元素。至于展示哪些数据，这个考量你的内功，需要根据你分析的思路来布局，最终能讲好一个故事。

具体教程：30分钟，教你零基础用BI搭建可视化大屏

除了分析，还能搞定复杂式中国报表！

之前有网友评价，诸如此类的BI工具无法制作复杂的中国式报表。这里喊一下冤，BI工具和报表工具还是不一样的，前者是为了数据分析，快速出报告；后者就是做报表的，就是数据展示。使用BI是对同一个问题从不同的角度进行分析、以多种形式展现分析结果、通过管理驾驶舱突出业务问题的本质。使用报表就是制作中国式复杂报表、固定格式报表、周报、月报等。

如果非要说两个需求都要的话，FineBI是可以搭配FineReport，做复杂式中国报表。

FineReport是什么？它的本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，主要制作中国式复杂报表、固定格式的报表。参考这款效率远超Excel的表格工具，没用过就可惜了！你用过Excel，却不知还有一款神器“FineReport”

怎么搭配使用？

FineReport可以借助FineBI对大数据处理的性能，连接数仓和多维数据库，出表更快。

同样的FineBI也可以借助FineReport，制作表格式报表，报表形式也不受局限。

数据处理性能如何？

刚有提到FineBI在大数据方面处理性能较佳，对于处理千万级、上亿级的数据，可以看下图：

这工具的性能主要分为FineIndex性能和数据分析性能。

FineIndex性能

FineIndex本身作为数据仓库到自定义分析的中间层，它是将数据仓库中抽取的数据作为缓存数据生成文件放置到硬盘上的，它本身构建的是数据立方体，需要切片、分组索引。因此其性能参数主要在于如下：

（1）内存

FineIndex在抽取数据、分组写入索引、写入关联生成缓存数据的过程中，均会将数据在内存中去操作，内存越大其速度越快。

FineIndex在数据计算的过程，采用的是java计算（一般优于sql计算），也是消耗内存的资源，因此内存越大其运算的速度越快。

（2）硬盘

FineIndex的生成是写入硬盘的文件。因此写入速度越快，性能越高。在被读取数据时，系统执行的是文件级读取（性能上优于数据库读取），读取文件的速度越快，则性能越优。

数据分析性能

数据分析是前端新建仪表板模块加载FineIndex的数据进入内存中进行计算。因此仍然是FineIndex的数据读取进行加载，然后在内存中运算。

但是，区别于由于建立了业务包，数据仓库的数据定时更新，比如夜里更新，第二天处理数据就直接拿着本地的业务包里的数据做处理，也避免重复计算，像Tableau每次都是重新读取全部数据，数据量大会卡顿，运行速度高效快速。

数据&分析协同

FineBI有类似办公协同软件OA的一套流程管理和权限控制，主要出于数据安全考虑。可以设置部门只能看部门内的数据，个人只能看个人权限范围内的数据，dashboard制作完分享给别人时，也可以指定分享给谁，被分享者收到通知后登录门户时，可以看到报表出现在桌面中，然后修改、批注。

小编觉得这点比tableau好太多，尤其是出于数据安全的考虑，更能适应本土化的需求。

总结：

总得来说，业务部门更关注底层数据处理的可信度，是否真实反映业务状况，是否能高效便捷低成本的完成数据分析，指导业务经营。在底层数据处理上，FineBI建立业务包这些操作，tableau要完善功能和易用性，让IT部门的人能互动，协同数据准备，高效而准确。

最后，关于这工具，个人免费，真的随便用，并没有阉割功能，只是有两个并发限制，毕竟是商业软件嘛。

大家都知道，选购可视化大数据分析软件就是为了通过数字化运营来促进收益。一款出色的可视化分析软件会将各个指标的数据都分析到位，帮助领导做出良好正确的决策。然而，不是所有可视化大数据分析软件都能发挥该发挥的作用。其实，在使用可视化大数据分析软件的过程中，学会几招重要技巧，可以帮助最大程度发挥可视化分析软件的功能。

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择自助式可视化大数据分析软件，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

一个良好的商业智能解决方案应该让用户随时随地访问信息。移动应用的增长和智能手机的能力已经导致移动商业智能(Mobile BI)的兴起。

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

行业的认可

企业应该检查自己正在考虑的商业智能提供商是否具有良好的信誉。 包括业务价值，客户满意度，以及供应商支持。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。

以上就是一款出色的可视化大数据分析软件该具备的几个被人忽视的功能。好好掌握这几招，将对你的企业决策有一定的帮助。

在经过自己的努力开发和后台数据运营，在上个月累计用户UV终于达到了1000，在之后的一个星期里，开始考虑接入微信广告。于是就开启了自己在小程序上的第一桶金。

首先还是要说明一下，我这里除了每日查看小程序统计助手外，还接入了百度移动统计。为什么会再接入一个统计平台呢？因为是第一次使用统计，所有还是想两个平台统计的数据能够对比一下。在使用下来看，两家的数据还是有一点点差别的。特别是每日的新增用户上，百度统计到的新增用户会比较多一点。但是总用户数是几乎相等的。在这里以百度统计到的数据，然后进行分析：

1、在哪些页面加入广告呢？

加入广告是为了什么呢？当然是能够变现赚钱啊。但是我不想为了能够有广告收益，就在所有页面都加入广告，这样就影响了用户体验了。还有可能影响到用户的留存率，对吧。以下说说我的想法吧：

a.首页我不想在首页加入广告，我希望用户一进来就可以先让用户感受以下整个app的整体风格和功能，让用户找到自己真正想用的功能。另外一个我想吐槽一下的是，微信广告高度真心占用空间，高度老高了。

b.其次我希望广告点击率高，因为这样才能有收益啊，你说是不是。根据后台统计到的数据，除了首页的曝光率会高之后，那就是单词详情页面了。因为单词详情页面是用户停留时长最长的页面（平均约1分钟）

c.根据小程序提供的广告位规范原则，不希望开发者直接把广告放在页面的头部以及有误导操作的行为等等。我还是考虑用户的体验出发，把广告放在了页面的最底部。

总之，把广告放在页面访问次数最多（增加曝光率）、访问时长最长（增加点击率）的页面我觉得这才是最合理的选择。

2、访问率太低的页面功能是否考虑移除呢？

在之前的版本，我的首页是没用轮播图的功能的。但是当时心想，为了能让我的应用能够看起来高大上一点，我是不是要加个轮播图的功能呢？于是花了几天的时间自己设计轮播图的UI和后台数据配置等等。然后在上线一周发现，事情并没有自己想象的完美，轮播图详情页面停留时长短（平均约5秒），退出率排名第一。看到这样的数据之后，我还是果断的关闭了这个功能。在之后的一个星期里，用户的平均时长又回升了一点。

总之，功能不是越多越好，给用户最想要的才是最重要的。

以上是我最近两周运营小程序的一些想法。不知道是否合理，欢迎指正。

如果你也有小程序且想相互换量的话，可以关注我哦。

如果你看对运营有不一样的想法，欢迎在本页面进行评论或者关注我一起交流哦。

　　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!