2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。

在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。

一、QlikView

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。

QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。

1.产品差异化

Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。

2.特征

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。

其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。

另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善

用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。又有点也有缺点，内存型的BI工具，数据处理速度很大程度上依赖内存大小，对硬件要求较高，一般企业的配置，数据处理起来较慢，而且Qlikview对于复杂业务需求，必须写qlikview的脚本。

3.可用性

QlikView的仪表板和报告很容易浏览，但是对于构建报表可能有点挑战，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言（qlikview脚本）进行训练以构建数据库交互。

4.定价

QlikView被评为BI领域最昂贵的平台之一，完整的价格政策可在官网上找到，定价方案比较复杂。许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该文档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件。最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”（.tde文件）。许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍。与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接。

总是QlikView更像是是一个BI可视化展现的工具，相比其他可视化工具（非BI类）图形展现方便，性能也还可以。但如果是探索性的数据分析，比如你想

拖一些数据看看结论与猜想是否正确，有时候可能要做20多个仪表盘才能验证自己的猜想，qlikview可能就不太合适了，它比较适合一开始就知道怎么分析展现。

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面，并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生，那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然，您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

二、Tableau

可视化BI神器Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。

与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式（CSV，JSON，XML，MS Excel等）组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统（PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等），云系统（AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure）。

比较特别的是Tableau有几种方法可以共享数据报告，具有一定的协作性。将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限。这种选择的大小可以带来

很大的灵活性并消除许多限制。缺点就是，这种方式起码对于笔者坐在公司的办公习惯不太适应，反而更习惯登录门户去查看下载或者邮件推送（有点老掉渣），本土化有些水土不服。

1.产品差异化

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能，实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”，可为Tableau 提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息。后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息。

Tableau仪表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板，这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工作工具，其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力，甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看，Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁，因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能力。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流。Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程。

2.特性

免费共享能力(有一定的限制)支持连接到30多个数据源类型混合数据源支持多维数据集与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序领导社区建设工作(各种培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

功能上Tableau和Qlikview产品的功能重合度非常高。不过Tableau相比qlikview可视化更美观，分析也更方便，可以做探索性的分析，数据量少时非常快。两个工具都有强悍的分析功能，但是数据抓取功能都非常弱。比如增量很麻烦，假如数据源删数据，两种工具都要重新导数据。这两种工具的侧重点都是在获取一堆历史数据，然后进行分析，想分析实时数据还很欠缺。尤其像Tableau，ETL功能并没有集成，得有个非常好的数据仓库作为基础。

3.可用性

非常容易使用，从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具。考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便的用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据。对于一个普通的业务用户来说，这很容易，而且与开发工具一样强大。导入数据、构建有吸引力的可视化，共享并以简单明了的形式发布它们。

4.定价

Tableau有不同的许可计划，类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品，价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器，它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到。

Tableau桌面是为大多数的个人用户设计的，每年为个人用户提供$999，企业使用$1,999，覆盖支持。个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源。企业使用意味着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源。

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面。Tableau 可以免费使用它的公共选项，但重要的是要记住，这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的，这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自己服务器的公司来说是一个成熟的业务工具，它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性。然而，它的价格是每10个用户$10000。客户的支持还提供额外的25%的年成本。

三、FineBI

FineBI是列表中唯一上榜的国产BI工具，帆软公司出品。

FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案，意思是在具备可视化BI功能的同时，又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。从其使用流程中可以看出: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。

1.产品差异化

FineBI有两种抓取数据的方式，一种是FineIndex（原cube）的方式取数分析，也就是“数据库-FineIndex-前端分析”的方式，这个是tableau和qlikview 没有的。这里的FineIndex相当于一个中间的多维数据库，用于存储数据表，对数据关联转义，这些都对之后的前端分析处理数据效率有很大的提升。因为直接sql取数，效率受数据库本身的限制，数据量大时，一般分析工具很容易就卡死甚至内存溢出导致系统无响应，这也是FineIndex方案的初衷。FineIndex存在有两个意义，一个是提升效率，一个是对数据进行二次整合处理。

另一种是FineDirect，通过FineDirect直连引擎，可以直接对接关系型数据库（Oracle，Sqlserver）以及hadoop、kylin、greenplum、vertica等大数据平台，支持10亿至百亿的数据访问，实时数据分析。FineBI已有FineIndex引擎（原cube）和新的FineDirect直连引擎，可以搭配使用满足不同的场景。企业可根据实际需求的不同准备两种类型的数据，通过FineIndex模式配置那些不经常更新，实时性要求不高的数据；通过FineDirect引擎来配置大数据量且有实时分析需求的数据。

2.特性

FineBI可以自动关联数据表之间的关系，通过键，自动建模。

再者与其他不同BI工具不同的是，FineBI有移动端、PAD端、以及大屏。

FineBI还有类似办公协同软件OA的一套数据协同管理，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。笔者觉得这一点好太多，尤其是出于数据安全的考虑，更能适应本土化的需求。

3.可用性

FineBI属于自助式BI，使用简单，具有丰富的可视化和前端分析操作。能可视化地进行数据钻取，数据切片和数据旋转等多维分析操作。SPA螺旋式聚合分析功能可对前端数据进行再次处理，类似于Tableau的新建数据字段。配合帮助文档和教学视频能轻松上手，无需付额外培训费用驻场培训。

4.定价

FineBI的定价不同于其他产品按年按人数付费，FineBI是按照功能模块买断，多维数据库引擎、决策门户、OLAP分析组件、管理驾驶舱等功能组件，类似于移动电信的自选套餐，一般企业的产品整体打包价格在几十万不等。

四、Power BI

Power BI是由微软开发和支持的软件解决方案，用于商业智能和分析需求。Power BI的核心是一个提供多种交互选项的在线服务，还提供了多个连接第三方软件和服务提供的数据的网点。

Power BI提供了一个简单的基于Web的界面，具有丰富的实用功能，从定制的可视化到对数据源的有限控制。桌面应用程序通过添加数据清理和规范化工具，将可用功能扩展到更大程度。

在旅途中工作和制定数据驱动决策的另一种方式是通过移动应用程序，该应用程序可用于多个平台。通过将您的工作发布到Power BI服务，并通过组合报告形成生动的仪表板，使数据通信集中化并易于跟踪所有参与者，分享见解也非常简单。

Power BI简洁，但功能强大。但是，像其他软件一样，它也有其起伏，目前并不是非常成熟，商业选型必须仔细考虑。

1.产品差异化

Power BI与其他解决方案有何不同？

首先，由于它是微软产品，它遵循与其他主要微软产品相似的理念、原则和体系结构。它也为Windows用户提供了一个熟悉的界面。

Power BI的创建和设计旨在构建MS Excel的功能，将其升级到下一个级别，进一步扩展其可操作性以解锁新的用例，覆盖更多的平台并接触到云。

作为微软的产品，Power BI与微软工具带中的其他软件有联系，但远比利用一整套全新的业务分析工具更有效。因此，Power BI不仅与其他产品有关，它与微软的主要工具（包括MS Excel，Azure Cloud Service和SQL Server）紧密集成。

2.特征

Power BI有一个免费的基本版本，让用户有机会首先探索它

它支持多种方式来整合或导入数据（流数据、云服务、Excel电子表格和第三方连接）它具有实时馈送数据的交互式仪表盘用于将Power BI与应用程序集成的简单API分享报告和仪表板的不同方式多平台支持（Web，桌面，移动）

3.可用性

所有熟悉Windows的用户（即几乎所有人）都可以直接使用该界面，因此使用Power BI通常非常直观。

许多控件和描述对MS Excel和其他MS Office产品都有类似的看法，这些产品在处理报表时可深刻理解您的进度。

可视化是使用良好的旧式拖放创建的。您只需要将一个可视类型拖放到报表的空白区域，即可构建新图表或可视化数据。这将以默认外观的空白视觉形式创建未来可视化的占位符。通过简单地将数据字段拖放到占位符本身或其属性中（这些数据在高亮显示时它们将可用），您选择要在此视觉中呈现的数据（确切字段或数据片段））。

4.定价

微软Power BI被认为是一个体面的分析工具，其定价政策非常民主。

定价结构非常简单，提供了两种选择：功能有限的免费版Power BI，以及具有全套服务的Power BI Pro企业版。

免费选项适用于任何单个用户，并具有1 GB的数据容量限制，仪表盘和报告总共有10K行/小时的数据流数据，以及有限的数据刷新和协作功能。

Power BI Pro每月为一位用户提供9.99美元的费用，并将每个用户的容量限制扩展到10GB数据，每小时流量数据高达每小时1M行，这是其API的最大速率）。

它还支持直接连接到数据源，并使用Data Connectivity Gateway访问您的本地数据，以及高级协作工具，如Office 365组、内容包、Active Directory组、行级安全措施以及数据目录。

五、Google Data Studio

Google Data Studio

今天列表中最年轻的工具是Google分析解决方案的一部分。在这个领域相对较新，它力求通过易用性，简单而漂亮的设计，创新的解决问题以及简单，习惯的方式来共享仪表板（就像您通常共享文档一样），从而在众多竞争对手中站稳脚跟。在测试版中，Google Data Studio提供了一个关于如何处理数据的有趣视角。这是一个完全基于Web的解决方案，没有桌面版本（不像其他BI解决方案）。这个工具开始时相当不错，但时间会显示它是否会长期运行良好。

1.产品差异化

谷歌希望在市场上找到正确的位置，不仅仅是单一的商务智能工具，还可以通过将他们方便地结合到谷歌分析解决方案数据工具包（一种用于分析数据和促进数据驱动的解决方案。

Google通常会努力在所有产品中实现最大的简单性和直观性。你会惊喜地发现一个简单的仪表板可以放在一起。但是，有些部分可能仍然颇具挑战性，特别是在数据处理方面。请注意，该工具仍处于测试阶段，所以很多事情可能不被支持，并且不清楚这是否仅仅是早期版本的限制或工具的永久性缺陷。

Google Data Studio允许将原始数据转换为交互式可视化，并将其编译到仪表板中。此外，该工具完美适用于Google特定的数据源。它通过数据连接器的便利设施提供了对数据的轻松访问。

最后，最好的部分之一涉及Google Data Studio中使用的协作技术，使开发团队能够共同处理单个问题。借助Data Studio，您可以让其他人按照Google文档中的相同方式查看和编辑您正在处理的信息中心。

2.特征

Google数据源的连接器用于处理原始数据的转换工具内置视觉类型的体面库强大的团队合作能力。

3.可用性

正如我们已经讨论过的那样，该工具非常易于使用。快速连接数据并找出界面的工作方式。您会喜欢创建报告和仪表板，因为它非常简单而有趣。它通过三个简单的步骤完成：选择视觉类型，将其拖放到将其放置在所需位置的报告区域中，然后设置可视化度量。

尽管如此，某些零件并不是很容易完成。弄清楚如何个性化和调整视觉效果和图表的格式可能是相当令人费解的。不过，虽然这可能不是第一次，但你可能会在练习几次之后才能掌握它。

共享很简单，功能类似于Google Drive，因此您不必再次习惯它，因为您可能拥有相同的体验。访问级别的控制也类似：您可以通过电子邮件或可共享链接发送邀请来访问报告或报告文件夹，并选择授予仅查看或允许编辑的权限。

但是，请注意，整体功能仍然有限。尤其是，您不会发现任何支持丰富的报告交互功能，例如让用户钻取数据的某些部分，或者点击并聚焦视觉效果突出显示他

们想要查看的部分。此外，自定义视觉效果的能力很窄，因为您只能捏住一些设置。最后，计算仅提供大约50个函数，与其他BI工具相比，这是一个很小的选择。

4.定价

Google Data Studio是免费发布的。最初，在推出Data Studio时，每个用户只有5个报告的限制，但从2017年2月起，此栏已被解除，现在用户可以无限制地使用该工具。

总结

所有可视化BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的，希望这样的选型对大家有帮助！

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报

敏捷BI比传统BI的比较

敏捷BI比传统BI的比较 关于大数据的资讯铺天盖地而来，让人眼花缭乱。虽然资讯很精彩，我们也看到了大数据背后的价值，很多企业选择了商业智能BI产品。商业智能在使用上可分为敏捷BI与传统BI，从名字来看敏捷BI要比传统BI显得利索强大，事实是否如此呢？ 我们来探究一下传统BI与敏捷BI的数据分析模式。 传统BI 在对大数据进行分析的过程中，传统BI的做法是，IT人员事先根据分析需求来进行建模（以及做二次表或打Cube），提前汇总好数据，业务人员在前端查看分析结果报表。 这种做法很成熟，持续了很多年，但是也存在着一些问题。 1.业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均数，想改成求方差必须回去修改模型。 2.分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较久。 造成这些的问题的本质原因是，过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足，需通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。 敏捷BI 随着技术的发展和演进，BI领域已经迎来了新一代敏捷BI的革新。以BI工具FineBI 为例： 基于大数据的处理技术，其对TB-PB级的数据可实现秒级响应。敏捷BI的数据展现是起点，而不是终点。看到了数据，能交互式分析，能深入向下挖掘，能发现问题找到答案。 敏捷BI的分析报告能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。敏捷BI的实施和操作相比传统BI都要来得更为简单，可以说是以业务人员为使用对象的BI。 分析报告需求经常需要数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统BI 平台需要一两个月去梳理模型。敏捷BI无需事先建模，可在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。 与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，数据连进来直接可以进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大增加灵活性，真正做到和数据对话。

怎样评价大数据分析工具FineBI

怎样评价大数据分析工具FineBI FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品，FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，预测模拟企业将来的发展，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争性。下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。 1. 特点及优势 1.1 特点 1）敏捷型BI是近年来新的发展趋势，FineBI属于敏捷型BI，区别的本质是手动建模和自动建模，这是与过去的重型BI有明显区别的。 2）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，实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。FineBI的自动建模以表间关联为依据，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，也就是真正解放信息部，盘活业务部，让业务部门做分析。 3）由以上问题进一步导致重型BI项目周期长（半年或年为单位），项目风险高（实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等），对比FineBI以周或月为单位，操作界面友好，项目风险很小。 1.2 FineBI的实施周期 由于FineBI特有的数据准备模块，除去原始需求沟通时间，技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理，而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础

国内外主流BI工具介绍和点评

国内外主流BI工具介绍和点评 商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。 从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。 这几类产品各有何优劣势呢？ ●国外 SAP BO:SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。 Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。 Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。 MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。 Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。 Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。 ●国内 FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。 亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。发展时间不长，整体还比较粗糙，需要继续磨练和完善。 永洪BI:敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

常见BI工具对比分析

常见BI工具对比分析 现代社会，随着数据时代的发展，大量的BI工具涌现，主要原因是企业越来越重视对于数据的有效利用，需要通过BI工具，辅助分析业务数据，从而实现业务推动决策。 本文，主要对比了QlikView与DataFocus。这也是近两年在市场比较火热的，也相对比较成熟的BI工具，通过对比一些主要功能，为企业或者个人选型提供一个参考。 QlikView QlikView采用拖拽的狡猾方式，比较灵活，展示的样式也比较多样，可以自定义可视化大屏等，其可以对数据进行清洗操作，QlikView的一个特性，就是将数据输入保存在多个用户的内存中，这样可以加快查询速度，但是这个速度很大程度上依赖于内存大小，所以对硬件的要求很高，一般的企业配置，数据处理起来速度会比较慢，而且对于一些复杂的业务需要，需要高水平的开发人员参与，通过写脚本的方式实现。QlikView被誉为最昂贵的BI工具之一，定价高，性价比一般。 DataFocus DataFocus是国内首个采用中文自然语言搜索的BI工具，其使用的交互方式不是传统的拖拽式，而是搜索式，类似于谷歌搜索的方式，这个功能非常智能，可以降低数据分析的难度，而且不需要任何代码，只需要搜索，就能进行简单的或者复杂的分析，图表样式也比较丰富，有30多种，而且图表制作也很简单，支持个性化设置大屏以及单个图表。DataFocus可以根据数据自动适配图表。 DataFocus性价比更高，功能齐全，图表丰富，但是价格却不高。而且其新颖的搜索式分析，吸引了很多关注。

最后我想说，所有的BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的，希望这上述的功能对比对大家有帮助！

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。

商业智能(BI)选型手册(简版)

商业智能(BI)选型手册（简版） 1、前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长，全面考验着企业的数据处理和分析能力。面对大容量、多样性、高增长的数据很多企业往往无所适从，除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值，大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战。然而数据已经渗透到了企业内外各个层面，因此想要从庞大的企业数据中“掘金”就必须有信息化应用强有力的支撑。 近年来大数据、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡全球，技术的创新以及环境的成熟给予了企业在信息化应用上更多元化的选择。随着中国制造企业信息化应用的不断深入，在寻求业务管理精益的同时，信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多企业深化应用的方向。根据Gartner数据，2013年全球商务智能(Business Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台，企业绩效管理CPM套件，分析应用和先进的分析方法)营收总计达到144亿美元，与2012年的133亿美元相比，增长8%。2013年中国区商务智能与分析软件总营收达到11亿7千580万元，较2012年增长13.5%。2014年以来，商务智能进入了一个基础性变革阶段，根据Gartner 2015年BI魔力象限研究报告显示，商业智能分析市场正处于全面过渡时期。大多数公司都在选择新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。尽管市场增幅放缓，但是多年来企业需求一直维持稳定。 目前中国BI市场仍然存在很多不明朗的因素，技术层面也有很多混沌之处，细分市场的发展趋势也存在很大的差异，随着大数据、移动等应用的普及，以及海量的数据都加速了BI的变革。因此，企业在选择BI产品的时候亟需梳理出清晰的思路，找到满足需求的合适产品。为此，e-works本着客观、中立、公正的原则，发布商业智能(BI)选型手册，分析BI软件选型的要点及步骤，介绍主流BI软件的核心功能和产品特点，为广大企业进行BI软件选型提供指南。 2、商业智能(BI)概述

主流BI工具对比分析

主流BI工具对比分析 Cognos Cognos开发流程抵债资产系统在三个部分用到了Cognos的产品，第一部分是固定报表，这一部分主要用到的产品是PowerPlay和Impromptu；第二部分是统计分析，这一部分主要用到的产品是Transformer和PowerPlay Enterprise Server；第三部分是灵活查询，这一部分用到的产品是Impromptu和Impromptu Web Report。1、即席查询报表工具Impromptu。Cognos Impromptu 是即席数据库查询工具，它能帮助用户摆脱SQL语言的困扰，提供一个极具亲和力的图形化操作界面，通过鼠标的拖拽和点击就能够获取所需数据的展现。Impromptu提供了许多预定义的模板，方便用户创建标准格式的报表，包括A4大小的普通报表、交叉报表甚至是信封等等。如果用户不满足于这些预定的格式，还可以选择“Blank”模版，用Impromptu 提供的报表格式设计工具设计自定义格式的报表。报表的内容来源于Impromptu 连接的关系型数据库。2、OLAP（联机分析处理）数据立方体制作工具Transformer。Transformer 是基于图形界面的模型制作工具。它能读取多种数据源，包括由Impromptu 产生的关系型数据库查询文件IQD、文本数据、dBase 表等等。用户设计模型的操作基本上用鼠标拖拽来完成，只需将所需维度、度量从数据源窗口拖拽到维度窗口和度量窗口，就能形成基本的模型结构。Transformer 是Cognos 应用开发过程中的核心部分。3、OLAP展现工具报表制作工具Powerplay。Cognos Powerplay 是业界领先的OLAP 多维分析和报表工具。利用Powerplay，可以从任意角度、按任何组合的方式来探索数据，从而轻松地对KPI 或收支进行报表。Powerplay一体化主要的报表活动，并经过优化，将报表信息广泛地分发给用户。4、Cognos报表和分析包括Cognos Visualizer 的高级数据可视化功能。用户可以通过使用高度可视化的、协调的图形察看复杂的指标，快速理解业务绩效趋势、问题和机会。 BO（Business Objects）平台产品§ Business Objects Enterprise Professional 6.5 （BOE 6.5 平台）? BO Designer (语义层设计) ? BO Supervisor (安全管理) ? Info view (商业智能门户) ? RDBMS Access (关系数据库访问) ? BO SDK (开发集成) ? BCA Scheduler (报表定时) Options: （选件）? Business Objects Publisher (报表EMAIL/HTML方式发布) ? BOE Auditor (审计) ? BOE Explorer (HTML 报表分析，如图表转换，钻取) ? B OE OLAP Access (连接OLAP，如Hyperion Essbase) 分析工具§ Business Objects 6.5 (C/S 分析工具) § Web Intelligence 6.5 (B/S 分析工具) Business Objects Enterprise作为一个整体套件，提供了包括报表设计、查询分析、监控管理等功能组件，通过这些组件来实现商业智能的具体功能：1、Business Objects 客户端分析工具Business Objects可以为您的企业提供完整的咨询，报表制作及分析功能。2、Web Intelligence Web分析工具通过WebIntelligence，用户可经由内联网和外联网，对传统关系数据库以及在线分析处理（OLAP）服务器中的战略数据进行访问、分析和共享。3、InfoView 商业智能信息门户InfoView 是一个企业级的商业智能信息门户，是能够在企业的内部及外部以安全的，集中的，个性化的方式表现给用户的商业智能信息门户。InfoView 不仅让用户可以个性化地管理、查看及分配它们的BI 内容，而且它还是一个独立的商业智能入口4、Designer 语义层设计Business Objects的所有解决方案在设计上都是为了能够让非技术用户采用一种简单的拖拽界面对其公司信息进行独立地查

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

多维分析 工具FineBI如何实现图表功能

多维分析工具FineBI如何实现图表功能 1. 描述 FineBI分析除了可以用表格来分析各个指标并展现数据外，还可以用图表来进行指标分析，相较于表格，图表分析数据看起来更加直观。 FineBI支持的图表有坐标轴图（包括柱形图，堆积柱形图，折线图，面积图）、条形图、堆积条形图、饼图、地图、仪表盘、圆环图、气泡图和散点图。 下面为大家简单介绍下，图表在dashbroad以及详细配置界面上各个部分的组成以及基础通用功能介绍。 2. dashbroad 2.1 添加组件 在dashbroad界面上，拖拽适合的组件。 2.2 基础操作 基础界面的操作与其他组件一样，如设置联动，去掉联动产生的过滤条件等。联动的具体操作可以查看图表联动章节。也可以复制，删除，或者导出组件。 3. 详细配置界面 3.1 字段选择

页面左边部分为字段选取的窗口，顶部可以切换不同的业务包，然后选择展开每个数据表，然后单击选择或者直接拖动字段到右边需要的区域即可，如下图所示： 3.2 样式，属性 在组件名称下面，有2个TAB页可以切换，即切换样式和属性。属性就是默认展示界面，可以添加字段，设置字段的属性等。 样式界面的功能主要是调整图表的值轴单位，值轴显示名称；调整图例位置，数据标签是否显示。而且也可以为每个图表配置不同的颜色即风格。具体每个图表样式设置说

明，可以去每个图表的说明章节中查看。 3.3 图表类型切换 在TAB页下面，有一行各个图表的缩略图小图标。 该行图标用来设置查看模板时，该组件支持切换的图表样式种类。当任何一个小图标左上角的复选框处于选中状态时，即保存了当前这种图表样式下的指标，维度等信息，切换该种图表样式时会按照之前设定的数据结果展示。如下图所示，即为汇总表与柱状图的样式切换：

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1?什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等 6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分 析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户 的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段 也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前 必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数 据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、 使用围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1 + 1种数据分析 工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的 分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建 模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

主流BI产品对比

国际主流BI产品对比

厂商产品及简介 国际厂商（主要） MicroStrategy MSTR ，国际专业BI 产品，覆盖BI 全部领域 IBM DB2以及Cognos 、SPSS 、DataStage ，覆盖BI 全部领域Oracle BIEE 、Hyperion ，覆盖BI 全部领域，数据挖掘领域有待加强 Microsoft SQLServer ，覆盖BI 全部领域，适合中小型企业，性价比高 SAP BusinessObjects 、CrystalReports 主要是报表领域和数据集成领域 国际BI 市场主要厂商

BI 产品纷纷嫁入豪门： 2007年11月，IBM收购Cognos 2008年4月，Oracle收购Hyperion 2010年10月，SAP收购Business Objects BI 产品国际阵营谁是幸存者： 目前BI产品第一阵营的唯一幸存者只有MicroStrategy，超过20年的专业技术和市场积累，让这个在巨头环伺下的BI行业领军产品一直保持着一枝独秀的良好态势。

厂商名称目标客户群 MicroStrategy金融、电信、政府、石油、电力等高端行业的高端应用，尤 其适合于数据量大，用户分布广泛的行业应用特点 SAP/BO BO定位于SAP ERP的已有用户优先实施，其它则通过OEM或 各种集成商，价格较高，不适用于中小企业 IBM/Cognos通过OEM和集成商进军企业客户，公司本身则注重已有的金 融、电信、政务领域客户 Microsoft适用于中小企业，依靠合作伙伴 Oracle基于Oracle数据库庞大的客户群，注重大型用户，但内部产 品有竞争关系 国际主流BI产品基本都已被IT业界巨头并购，技术路线及商务策略缺乏独立性，除MicroStrategy之外都缺乏BI产品技术发展方向的独立规划。

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts

大数据可视化分析工具FineBI使用中常见问题处理方案

大数据可视化分析工具FineBI使用中常见问题处理方案 注册常见问题处理方案 1. 确认信息 版本、并发数不对，这些信息会严格按照订货单进行注册，注意标准版和企业版的区别客户那边的商务部和技术部需要沟通协调好。 2. MAC地址 MAC地址必须是服务器的MAC地址，多网卡服务器，任意选择一个MAC地址即可。 Linux或Unix系统的MAC地址格式和一般的MAC形式不一样，比如为0*001F296EFD64。 3. 服务器同时包含lic授权文件和加密锁 当服务器同时拥有lic授权文件和加密锁则以lic授权文件为主，因为服务器首先回去读取lic授权文件，若授权文件不存在才会读取加密锁，因此mac地址注册的优先级高于加密锁注册。 4. lic文件没有生效导致图表显示空白 使用新的lic文件后，设计器预览图表显示空白？ 因为将获取的FineBI.lic文件放到报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下，没有重新启动Web服务器，导致图表不能预览，所以使用lic文件必须重启启动Web 服务器，lic才能生效。 5. 8.0注册问题 在对应目录下已放置注册lic文件，但是购买的某些功能无法使用。 因为您的报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下存放了一个过期的lic文

件，解决方案就是删除这个过期的lic文件，重启web服务器，再重新点击注册即可正确弹出注册界面。 6. 报空指针错误 在预览一些模板时，报https://www.sodocs.net/doc/2c9050953.html,ng.NullPointException空指针异常。 因为该模板中包含了一些lic文件中不包含的功能。 7. 已注册的应用提示需要注册 在预览已注册应用下的模板时，提示需要注册。 原因一：更换了应用所在的服务器，造成当前应用所在的服务器的mac地址与注册时的mac地址不同。 原因二：对报表应用进行了升级，有些版本升级是需要重新注册的，具体的可查看版本升级后是否影响授权文件章节查看。 注册信息页面提示请以root身份运行web工程 1. 问题描述 对FineBI工程进行正式注册之后，发现在注册信息页面机器码处提示请以root身份运行web服务器，如下图：

BI工具选型指南

BI工具选型指南 BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。 不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水 平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。 因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。 1.BI工具选型要素 具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。 从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。 企业选择BI工具时的参考因素

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。