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编程问答

7个理由,给你推荐这款“秒杀Excel”的分析神器!

發布時間:2025/3/15 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 7个理由,给你推荐这款“秒杀Excel”的分析神器! 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

談到數據分析,自然離不開賴以使用的數據分析工具。

可用于數據分析的工具有很多,Python、R......還有各式各樣的專業工具。其中,Excel也是推薦的比較多的一種,尤其是剛入門時,能幫助快速建立數據分析思維的,很有用,何況Excel的基礎技能都是大家必會的了。

但是!最近小編上手了一BI工具——FineBI,瞬間棄用了用Excel做數據透視表,各種寫公式,各種百度VBA代碼的“無奈”操作。尤其是最新版,無論是對剛入門數據分析的,自己捯飭數據做業務分析的,出數據可視化的,還是專業的數據分析師,都是絕佳的好工具。

而且個人使用免費,沒有閹割功能,大贊!

先透露一張圖

一開始讓學習FineBI,我是拒絕的。因為習慣了一個工具(Excel)就不太想花時間去學習另一個,總覺得學習成本太高,二者擇其一就可以了。但當我同事每次月報半天就能做完,而我吭哧吭哧需要兩天,意識到自己需要跳出現有思維了。

為了讓大家更好地理解這個工具,這里不妨拿它和Excel做對比!

VS Excel

Excel作為一直是使用最廣泛的數據表格工具,擁有龐大的模塊體系,從簡單的表格制作,數據透視表,寫公式,再到VBA語言,還有無數的插件供使用。從數據計算能力上來說,Excel可謂是無所不能、獨領風騷了。

但是商業的數據分析,放在復雜的業務環境里,Excel還是有所其不能的:

1、Excel數據清洗和計算效率低下,需要進行大量重復性、低附加值的人工操作。(所以之前每個月都要花兩天時間處理月報,更別說周報了。)

2、Excel雖然引入了數據透視表,可以進行一些簡單的拖拽統計操作,但是性能瓶頸太過明顯,幾萬條數據就會把一般性能的電腦弄卡。(這一點深有體會,打開Excel就死機)

3、Excel入門容易,精通困難,尤其是做專業的數據分析,還能自動篩選,聯動可視化勢必要寫大量的VBA。(這一點直接pass掉大部分人)

那么有沒有一款工具能夠自動化、簡單的實現從“數據處理——>整理清洗——>數據建模——>數據可視化——>構建故事性數據分析報告”,進而數據分析報告看出業務問題所在呢?這就是今天想給大家推薦的FineBI,嚴格來講是它的 5.0版本。

1、Excel:一個人的數據處理——>FineBI:一群人的數據分析

前面說到,Excel更多是個人用,雖然擁有者全球最大體量的用戶群體,但是由于產品的功能和使用定位,只能是將它作為一個辦公數據處理工具。

做企業級的商業數據分析,通常數據來自不同的業務系統,需要數據工程師整合到數據倉庫或者介入大數據平臺,然后清洗、在輸出到數據層工前端的數據分析。整個過程涉及到業務部分——業務數據庫——數據倉庫——數據/BI部門——業務部門。

而BI工具,在這里相對于Excel的好處是,可以做為一個平臺整合數據、分發數據、在上面做數據分析,在上面分發報表,領導層能查看結果,甚至結果可以自動導出成報告。

這里,作為相對成熟的商業數據分析工具FineBI,發揮的則是讓企業IT人員和數據分析師或者是有數據分析需求的業務人員各司其職的能力:

IT人做擅長的數據準備工作,用FineBI整合數據,統一口徑,給不同部分不同人員按照權限分配好數據。

數據分析師或者是業務同事,借助FineBI做數據清洗,包括“列重命名、缺失值處理 、數據類型轉換、異常值處理、新增數據字段等等”,而后可視化探索分析,深入數據挖掘,建立分析模型,形成可視化報告。

2、Excel:公式、VBA——>FineBI:無代碼拖拽分析

我們使用excel做數據計算的時候,往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算,操作界面是這樣的:

而用FineBI進行數據分析時,我們將整個界面分為7大區域,分別為維度字段區域、指標字段區域、圖表類型區域、屬性樣式區域、橫縱軸分析區域、圖表預覽區域、數據挖掘深度分析區域。

用戶的操作界面是這樣的:

當你分析一張數據表/數據庫時,導入的時候回自動幫你區分出那些事維度,那些是指標。比如地區、時間、國家這些事維度;銷售額、回款額、利潤、重量等等是指標。后者是可以有值去量化的。

然后,開始分析。怎么分析,在分析區域有兩個軸,橫軸和縱軸,把所要分析的指標和維度拖拽到兩個軸,就會自動出可視化圖,圖表也是根據分析情況自動給推薦的。(譬如下圖)

FineBI是基于著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計,以“形狀“和對應的“顏色“,“大小“,“提示“,“標簽“等屬性(除支持自由設置之外還支持與字段綁定動態展現)進行圖表類型替代。

3、Excel:表格、簡單圖形報表——>FineBI:具有分析意義的可視化報告(Dashboard)

我們在使用excel做報表時,通常就是做表格,行展現什么,縱展現什么,很難直觀展現數據變化的規律,也更加難以分析數據變化是由于哪些指標引起的。

比如下圖,密密麻麻的文字和指標,讓人看了抓不住重點:

稍微懂數據分析的人知道要做可視化圖表才能直觀看出,是的,但是Excel的可視化表現力有些弱,圖表也就那幾個。(啥,裝插件,銀行單位用著Excel2003的傷不起)

FineBI除了提供無限的圖表分析之外,儀表板還可供用戶進行靈活地數據圖表布局分析,輕松構建出你的數據圖表思維邏輯,讓你擁有獨到的洞察性數據見解,進而達到有效溝通或者數據匯報的目的。

因此FineBI做出來的故事儀表板是下圖這樣的,數據之間可進行任意聯動、鉆取、跳轉等OLAP分析操作。重點突出,邏輯清晰,具有深度見解和洞察力,可讀性極高!

如果你是上圖報告中的數據分析師Rebecca,給領導匯報完畢之后,想必升職加薪已經指日可待了吧~

4、Excel:數據趨勢擬合——>FineBI:深度的數據挖掘

在一些數據需要進行深度分析預測的場景時,excel只提供了一些簡單的數據線性、多項式、對數等擬合方式,做一些簡單的數據預測。專業的數據分析挖掘,如分類、聚類、邏輯回歸算法還得靠專業的工具,譬如R和Python。但是不會寫代碼傷不起,有沒有現成的數據挖掘工具,FineBI就有。

在5.0版本中,FineBI增加了五類挖掘算法,分別為時間序列、聚類、分類、回歸和關聯規則。如果你想預測未來的銷售額,你想智能的給用戶群分類,或者你想知道短信發給哪個用戶獲得的反饋可能性比較大,想建立商品關聯銷售模型。這些如果用FineBI,都只要點點按鈕就可以實現。

有數據挖掘算法沒什么,關鍵用了算法還能出相應的可視化,不懂的人都能看懂,就很厲害了。FineBI將時間序列算法、聚類算法和圖表分析相結合,也就是大家不止可以實現預測和聚類,更進一步,只需要簡單的拖拖拽著就可以立即看到預測和聚類的結果。

5、Excel:重復copy報表——>FineBI :自動出報表

我們以往在使用excel做一些數據統計時,一旦數據要更新,比如做了8月份的財務報表,到了9月份,又要費力去copy一份。這時候想,能自動更新多好呀!

如果是FineBI是直接連接數據源的,數據庫的數據更新了,這邊的數據報表也能一起更新。如果說數據量比較大,千萬級億級的,可以直接通過內置的Spider大數據引擎和數據倉庫、大數據平臺對接,并且提供實時和抽取(提高大數據性能)數據的兩大模式供自由選擇,支持的數據庫類型多達30多種,不可謂不豐富。

6、手機版Excel——>FineBI:移動數據報表

手機版的Excel很雞肋哎,用起來很不方便,小編出神入化的快捷鍵技能根本無法施展身手。如今很多數據報告都可以在手機平板甚至LED電子大屏上看。

之前我吧數據分析報告適在手機上展示,領導看了大為贊賞。

7、FineBI:不只是個人數據分析工具,更是企業數據價值挖掘平臺

最后,Excel在實際應用中主要提高個人辦公效率,而FineBI最大的貢獻應該是對企業整體,這是單純作為辦公工具的Excel永遠都無法比擬的。

依托FineBI數據決策系統,企業可以建成數據分析體系,方便的進行儀表板管理、用戶管理、定時調度、權限管理以及系統個性化設置,進而支撐起各種業務主題分析。

在商業用途上,我們要考慮效率,人員的培訓成本,協同性,還要考慮對企業業務的支撐、貢獻,這幾點Excel是比較難發揮貢獻的。有人說“Excel用得再溜,老板也不會給你漲工資,可能還革了其他同事的命”。那是因為Excel處理了數據,但沒有得到有效結果去服務于業務帶來效益。那如果在FineBI之后,基于業務基于指標去做特定主題的數據分析,站在公司角度做數據化管理,為領導的業務決策提供有效意見,這樣的高度就別有不同了。

最后,感情興趣的朋友可以去官網免費體驗啦!
下載地址:http://www.finebi.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的7个理由,给你推荐这款“秒杀Excel”的分析神器!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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