國內(nèi)處理大數(shù)據(jù)哪個BI分析軟件做的不錯？在哪里處理大數(shù)據(jù)，我們需要到處尋找軟件。Excel是最常用的。不要認為excel對行數(shù)有限制并且運行緩慢。那是因為你沒找到合適的地方。你需要在Excel中使用p

國內(nèi)處理大數(shù)據(jù)哪個BI分析軟件做的不錯？

在哪里處理大數(shù)據(jù)，我們需要到處尋找軟件。Excel是最常用的。

不要認為excel對行數(shù)有限制并且運行緩慢。那是因為你沒找到合適的地方。你需要在Excel中使用powerquery來處理大數(shù)據(jù)。在excel2010/2013中，您可以從Microsoft的官方網(wǎng)站下載該插件。在excel2016中，可以直接嵌入函數(shù)，使用起來更方便。

它可以滿足從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化、共享和交互全過程的數(shù)據(jù)需求，以及微軟自己與Excel的無縫對接。

不會Python只會Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因為互聯(lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實上，即使你會編程，你也不會在實際工作中使用它。很少有人真正使用Python進行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫，建立數(shù)據(jù)倉庫，使用Bi可視化工具獲取全局數(shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因為有不同的改進方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉庫）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實是很好做的基礎(chǔ)，特別是對于金融公司來說。

數(shù)據(jù)分析師需要懂編程嗎？

感謝您的邀請

！數(shù)據(jù)分析員通常分為兩種類型，一種是應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析員，另一種是研發(fā)級數(shù)據(jù)分析員。區(qū)別在于他們是否具有算法設(shè)計和實現(xiàn)的能力。

應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具，將業(yè)務(wù)模型映射到數(shù)據(jù)分析工具，從而得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具很多，如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。為了充分掌握這些工具的使用，我們需要有一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)。通常，BI數(shù)據(jù)分析人員需要進一步掌握數(shù)據(jù)庫的基本知識，但難度往往不大。

研發(fā)級數(shù)據(jù)分析師需要掌握編程知識。R、 python、C、MATLAB等語言廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。目前，通過Python等語言完成數(shù)據(jù)分析是一種常見的做法。事實上，Matlab也是一種在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占有重要地位的軟件（語言），其功能非常強大。

在大數(shù)據(jù)時代，通過機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是一種常見的方式，python語言是一種常見的選擇。一方面python語言易學(xué)，另一方面python語言有豐富的庫支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。這些庫的使用將大大提高算法的實現(xiàn)難度。

簡而言之，對于數(shù)據(jù)分析師來說，如果他們想在數(shù)據(jù)分析的道路上走得更遠，就必須掌握編程。事實上，編程語言本身并不是數(shù)據(jù)分析的難點。例如，學(xué)習(xí)Python仍然是一個相對容易的過程。！對于基礎(chǔ)薄弱的學(xué)習(xí)者來說，開始使用工具學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是一個現(xiàn)實的選擇。

BI數(shù)據(jù)分析軟件異軍突起，它真能取代傳統(tǒng)分析軟件嗎？

從目前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求的發(fā)展趨勢來看，BI數(shù)據(jù)分析取代傳統(tǒng)分析軟件是一種趨勢。

怎么看待數(shù)據(jù)可視化這個行業(yè)以及BI報表開發(fā)的前景？

數(shù)據(jù)可視化并不是一項新技術(shù)，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也在不斷發(fā)展，特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的可視化分析越來越受到重視。通過建立數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的集成，并基于數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的潛在價值，為企業(yè)經(jīng)營決策、戰(zhàn)略分析提供數(shù)據(jù)支持，因此未來的數(shù)據(jù)可視化仍有很大的發(fā)展前景，特別是基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以數(shù)據(jù)采集和處理為核心的交互式數(shù)據(jù)可視化必將受到各行各業(yè)的歡迎。

數(shù)據(jù)報表是企業(yè)運營中數(shù)據(jù)管理的重要手段。目前，許多企業(yè)通過Excel建立數(shù)據(jù)報表。然而，隨著數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)Bi等手段的發(fā)展，報表開發(fā)逐漸轉(zhuǎn)向平臺化，通過平臺配置可以快速生成數(shù)據(jù)報表，實現(xiàn)線上線下的實時交互。同時，通過建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，將數(shù)據(jù)可視化分析與數(shù)據(jù)報表相結(jié)合，使數(shù)據(jù)報表更加靈活多樣，更加貼近企業(yè)業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)報告不是新技術(shù)，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，它們正在迅速發(fā)展。它們通過整合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等手段不斷升級，在企業(yè)運營、管理、決策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它們的發(fā)展前景比較廣闊。

什么是bi分析？

Bi對數(shù)據(jù)的分析和處理主要包括：建立數(shù)據(jù)倉庫，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，根據(jù)企業(yè)管理的需要，根據(jù)不同的分析主題，提取和合并有效數(shù)據(jù)，形成全局視圖。然后進行“智能操作”——在線分析處理，通過建模等形式對數(shù)據(jù)進行多維分析；數(shù)據(jù)挖掘，在數(shù)據(jù)中尋找“規(guī)則”，并將其轉(zhuǎn)化為信息和知識。最后，將知識系統(tǒng)直觀地展示給管理者。在相應(yīng)的產(chǎn)品層面，Bi軟件功能包括交互信息儀表板、即席查詢、OLAP分析、通知與報警、企業(yè)與財務(wù)報表編制、記分卡與戰(zhàn)略管理、業(yè)務(wù)流程調(diào)用、搜索與協(xié)作、移動應(yīng)用、集成系統(tǒng)管理等是一個輕量級的Bi工具，易于部署和多維化。后期采用jar包升級，維護方便，性價比最高。