国内报表及商业智能分析工具点评

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。

常用的报表工具的常用报表工具有：1. Microsoft Excel：Excel是电子表格软件，常用于创建报表和图表。

它可以轻松帮助用户将数据转换为易于理解的信息图表，并支持数据的统计分析。

Excel拥有大量的功能，可以自定义报表和图表，并集成到微软Office中。

它可以灵活处理各种复杂的报表及关联，让生成报表更容易。

2. Tableau：Tableau是可视化软件，它可以帮助用户可视化任何类型的数据，以帮助创建强大的报表。

Tableau拥有丰富的可视化功能，可以帮助用户更快速、更准确地识别细微数据趋势。

它还可以帮助用户构建复杂的报表，比如嵌套的表，带有提示性代码的报表等。

3. 数字化报表：数字化报表可以将复杂的数据简化为可直接阅读的格式，帮助用户更快、更有效地理解数据。

数字化报表的优势在于可以根据需要使用可视化功能，并可以进行完整的数据分析，以帮助决策者做出明智的决定。

4. QlikView： QlikView是专业的BI软件，可以帮助用户快速构建复杂的报表，整合多种数据源，并支持多种数据可视化技术。

它拥有透明的用户界面设计，使用户可以选择需要可视化或报表化的数据，并可以使用可视化图表将它们可视化。

QlikView还支持复杂的数据分析，可以自动生成报表，灵活应对各种复杂的报表要求。

5. Power BI：Power BI是微软的一种专业的商业智能工具，可以帮助用户从数据中挖掘出有用的信息，以便改善决策和业务成果。

Power BI 拥有大数据支持，可轻松地连接各种数据源，支持多种数据可视化，帮助用户跟踪业务指标，并支持复杂的数据分析。

Power BI还支持预测分析，可以自动分析数据，并预测未来的潜力。

国内自助式分析平台有哪些？自助式分析平台，即自助式BI工具。

不仅使用方便，让不懂软件技术的工作人员也能试用，而且使得数据产品的链条变得更加大众化，更能让人理解消化。

话都说到这儿了，那今天就给大家分享几个国内自助式分析平台，帮助大家进行BI工具的选择！1、亿信ABIABI，即ALL in one BI。

顾名思义，是一款全能型数据分析平台，功能太多反倒说不过来了，列举以下这五大类数据分析展现需求：（1）报表分析，用户通过ABI中的可视化设计工具，定义分析报表、查询模板和统计图模板等等，在企业需要的时候再刷新分析结果。

（2）敏捷分析，ABI提供灵活的操作界面，允许用户任意选择指标、维度和过滤条件等，快速生成多维分析表、查询结果、统计图形等。

（3）报告分析，ABI能将企业关心的数据图表结果汇集在报告中，便于开会演示汇报。

（4）酷屏分析，可自由地制作和展现酷炫的图表，方便开发和操作人员快捷地完成页面需求，支持在线编辑html/js/css 代码完成页面效果制作。

（5）数据挖掘，采用高级的数理统计以及人工智能等领域的分析方法，对数据仓库中的数据进行分析，以直观的统计图和其它展现结果来帮助企业了解数据的特性从而进行决策。

当然这么好的产品还是会有些微的瑕疵缺点，比如配色方案不够多，产品的操作手册和白皮书内容非常多，企业在初步开始研究学习的时候，会有点吃力。

不过亿信有专门的售前售后团队，就算是有一些学习障碍，都很好解决，毕竟花了钱的，服务还是要到位。

2、BDP海致BDP分为个人版和企业版，个人版是免费的，企业版则是收费的。

这个产品对我们这种打字的上班族还是蛮有诱惑力的，毕竟是不花钱的。

（1）BDP个人版，亿条数据秒级响应，数据分析体验。

（2）在BDP个人版，只需一键完成数据接入，原始数据和相应的报表结果都会自动更新，免去了重复性的工作，提高了效率。

（3）示例和视频教学都很仔细，产品定制化的成熟度和体验感都很不错。

报告分析的常用工具与技术报告分析在商业和学术领域中都扮演着重要的角色。

准确地分析报告可以帮助我们了解数据、发现问题、做出决策。

为了进行有效的报告分析，我们需要使用一系列常用的工具和技术。

本文将介绍六种常用的报告分析工具与技术，并详细论述其使用方式和优点。

1. 数据可视化工具数据可视化工具将数据转化为图形和图表，使数据更易于理解和解释。

常见的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图等。

通过使用这些工具，我们可以直观地展示数据的趋势、比较不同数据之间的差异，并发现隐藏在数据背后的模式和规律。

2. 文本挖掘技术文本挖掘技术可以帮助我们从大量文本数据中提取有价值的信息。

通过使用自然语言处理和机器学习算法，文本挖掘技术可以分析文本的结构、语义和情感，并提取出关键词、主题和情感倾向。

这些信息可以帮助我们快速了解文本的内容和意义。

3. 时间序列分析方法时间序列分析方法是一种用来研究随时间变化的数据的方法。

它可以揭示数据的季节性、趋势性和周期性，从而预测未来的变化。

常见的时间序列分析方法包括滑动平均、指数平滑和ARIMA模型等。

通过使用这些方法，我们可以更好地理解和预测数据的动态变化。

4. 关联分析技术关联分析技术可以帮助我们发现数据中的相关关系和规律。

通过分析数据之间的关联性，我们可以确定某些事件之间的相关性，并探索其背后的原因。

常见的关联分析技术包括关联规则挖掘和决策树算法等。

通过使用这些技术，我们可以在大量数据中挖掘出有用的关联信息。

5. 网络分析工具网络分析工具用于研究网络中的关系和结构。

通过绘制网络图、计算节点的中心性指标以及发现社群结构等，我们可以了解网络的拓扑结构和节点之间的关系。

网络分析工具常用于社交网络分析、机构关系图分析等领域，帮助我们发现网络中的关键节点和核心群体。

6. 预测模型建立方法预测模型建立方法是一种建立数学模型来预测未来事件的方法。

通过分析历史数据和发现变量之间的关系，我们可以建立预测模型，并用于预测未来的趋势和结果。

finebi的优点-回复finebi是一款强大的商业智能(BI)工具，它为企业提供了广泛的数据分析和可视化功能。

在这篇文章中，我将详细介绍finebi的优点，并说明为什么finebi是一个值得企业投资的优秀BI工具。

一、易于使用的用户界面finebi采用直观的用户界面设计，使得用户可以轻松地创建和定制各种报表和仪表板。

无需编程知识，用户只需简单地拖放和设置图表和数据输入，就可以生成高度可视化的数据分析结果。

这种用户友好的界面降低了使用门槛，使得不懂技术的员工也能方便地进行数据分析和可视化。

二、强大的数据处理和计算能力finebi支持大型数据集和多维数据分析，可以处理大规模的数据集并生成复杂的数据分析结果。

无论是在简单的数据汇总和汇总还是在复杂的数据挖掘和预测中，finebi都能提供快速和准确的计算能力，帮助企业更好地了解数据背后的故事，做出更明智的决策。

三、灵活的数据可视化支持finebi提供多种数据可视化选项，包括图表、仪表板、地图、滑动器等。

用户可以根据自己的需求选择适合的可视化方式，以更好地呈现数据和洞察。

此外，finebi还支持高度交互的可视化，用户可以通过交互式控件和过滤器来动态改变数据显示，从而更好地理解数据之间的关联和趋势。

四、多平台和多终端支持finebi支持不同的操作系统和终端设备，包括Windows、Linux、Mac 等。

无论是在PC、平板还是手机上，finebi都提供了适应各种终端的用户界面和功能，使用户可以随时随地访问和分析数据。

这种多平台和多终端的支持使得企业的数据分析变得更加灵活和便捷。

五、强大的企业级安全和管理功能finebi提供了严格的数据安全和访问控制功能，保护企业的数据不受未经授权的访问和泄露。

管理员可以根据企业的需求设置用户权限和角色，确保只有授权的人员可以访问敏感数据。

此外，finebi还提供了数据审计和日志功能，帮助企业更好地管理和监控数据使用情况。

六、丰富的扩展和集成功能finebi支持与其他企业应用和数据源的集成，如数据库、数据仓库、ERP 系统等。

商业智能工具与应用介绍第一章：商业智能工具概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术和方法，来帮助企业做出决策和提升业务效益的一种管理工具。

商业智能工具则是实现商业智能的辅助软件，能够通过数据处理、分析和可视化等功能来帮助企业进行数据-driven 的决策。

第二章：商业智能工具的类型2.1 报表工具报表工具是商业智能工具中最基础的一种应用，主要用于将数据展示为表格、图表等形式，并按需求定制报表格式和风格。

常见的报表工具有Microsoft Excel、Tableau、Power BI等。

2.2 数据仓库工具数据仓库工具用于将企业内部各大系统的数据整理、融合，并存储到一个统一的数据库中，供企业用户使用。

数据仓库工具的核心功能是数据的采集、加工和存储，常见的数据仓库工具包括Oracle Data Warehouse、IBM InfoSphere、Amazon Redshift等。

2.3 数据挖掘工具数据挖掘工具是商业智能工具中的高级应用，能够发现数据中潜藏的模式、关联性和规律，帮助企业实现预测、精准定位等功能，提供决策支持。

常见的数据挖掘工具有RapidMiner、KNIME、Weka等。

2.4 数据可视化工具数据可视化工具可以将复杂的数据通过图表、地图、仪表盘等形式进行可视化展示，使非专业人士也能轻松理解和分析数据。

常用的数据可视化工具包括Tableau、QlikView、Google Data Studio等。

第三章：商业智能应用场景3.1 销售预测与分析商业智能工具可以通过挖掘历史销售数据、市场需求等信息，进行销售预测，帮助企业合理制定销售计划。

同时，商业智能工具能够分析销售数据，找出销售瓶颈、优化销售渠道，提高企业的销售业绩。

3.2 客户关系管理商业智能工具能够在企业内部和客户之间建立起有效的桥梁，通过分析客户数据，了解客户的需求和行为，精准定位潜在客户，提高客户满意度和忠诚度。

商业报告中的实用数据分析工具数据分析在当今商业领域中扮演着重要的角色，帮助企业了解市场情况、优化业务流程并做出明智的决策。

为了更好地分析和呈现数据，商业报告常常需要借助实用的数据分析工具。

本文将介绍几种常用的数据分析工具，帮助读者提高商业报告的质量和效果。

一、Microsoft Excel作为数据分析领域最常用的工具之一，Microsoft Excel提供了丰富的功能和灵活的操作。

使用Excel，用户可以轻松处理和分析大量的数据，应用各种功能进行数据的透视、筛选、排序等操作。

除此之外，Excel还提供了丰富的图表选项，可以通过柱状图、折线图、饼图等形式将数据可视化呈现，使报告更加直观和可理解。

二、TableauTableau是一款功能强大的数据可视化工具，能够帮助用户快速生成交互式的数据图表。

借助Tableau，用户可以通过拖拽和放置的方式轻松创建各种类型的图表，并对数据进行多维度的分析和探索。

此外，Tableau还支持与其他工具的集成，如Excel、SQL Server等，使数据的导入和导出更加方便。

通过Tableau生成的数据可视化图表，可以使商业报告更加生动、直观，给读者留下深刻的印象。

三、Google Analytics对于在线业务而言，Google Analytics是不可或缺的数据分析工具。

作为一款免费的网络分析服务，Google Analytics可以追踪和分析网站的访问量、用户行为、转化率等关键指标。

通过Google Analytics提供的详细数据报告，用户可以深入了解用户群体特征、访问路径等信息，从而优化网站的内容和用户体验。

在商业报告中加入Google Analytics的数据分析结果，可以为企业决策提供更准确的依据。

四、Python作为一种广泛应用于数据科学和机器学习的编程语言，Python也是商业报告中常用的数据分析工具之一。

Python具有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可用于数据的清洗、转换、可视化等工作。

商务智能BIFineBI与FineReport的比较FineBI和Finereport是帆软软件旗下的两款数据分析工具。

那么肯定有很多用户不清楚两款产品的区别及各自的优势所在。

下面就为大家介绍两款产品的异同。

1. 概念简述1）BI是一款数据分析工具。

报表是数据展示工具。

2）使用BI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。

使用报表制作中国式复杂报表、固定格式报表、周报、月报等。

3）BI做出的分析是给决策者或业务部门对应负责人看的，报表所有人都有可能会看，但恰当的数据分析比报表对决策者更有价值。

2. 具体模块对比2.1 业务数据整合处理能力FineBI（以下简称BI）：自助查询服务平台，不需写SQL，即可从多个业务系统中取数，放到Olap业务包中，如下图所示：FineReport(以下简称FR）：跨系统取数，需要写大量的SQL进行数据关联，方可制作报表，如下图所示：2.2 大数据处理能力BI：独有的cube处理机制，列式存储数据仓库，对于处理千万级、上亿级的数据效率直很高，如下图所示为性能简述：FR：报表的查询速度受SQL查询影响很大，大数据量时性能很差，性能如下图所示：2.3 制作表格表样的方式BI：纯BS端自定义拖拽分析报表，不需写SQL和JS，IT人员只需维护多维数据库cube即可，业务人员可根据报表需求自行拖拽生成各类分析报表FR：CS设计器设计开发报表模板，需要大量的SQL和JS脚本等工作，制作报表局限于IT技术人员2.4 Dashboard管理驾驶舱支持决策BI：dashboard称之为管理驾驶舱，主要是把公司领导关心的指标，维度等放在一个页面展示，通过BI的汇总，OLAP，过滤等操作，我们可以很快地将关键指标展示出来，供企业领导决策分析做数据支撑FR：只能通过图表联动等功能实现固定式分析报表，无法进行切片分析，维度切换等转化工作，无法从多个维度助力企业领导做决策分析，在多维分析上具有一定的局限性2.5 OLAP（多维）分析BI：BI的后台构建的是多维数据库，多维数据库一是让数据运转地更快，二是能支持强大的OLAP多维度自由切换分析FR：报表连接的是二维关系型数据库，没有数据立方体等分析模型指标库，所以无法实现强大的OLAP多维度自由分析功能，对企业做决策分析有局限性2.6 移动端的服务支持响应BI：不单单支持在移动设备上查看分析数据，也可以进行问题数据的注释，批注，分享，邮件发送，识别手机号码等操作，这样对于决策者发现的问题，能够第一时间被相关负责人收到FR：只支持在手机上查看做好的各种报表模板，无法对于发现的数据问题进行及时有效的信息反馈等工作。

常用分析工具有哪些分析工具在现代数据驱动的世界中扮演着至关重要的角色。

通过使用这些工具，人们能够将大量的数据进行整理、分析和解释，从而得出有意义的结论和洞见。

本文将介绍一些常用的分析工具，帮助读者了解和选定适合自己需要的工具。

1. Microsoft ExcelMicrosoft Excel是最常见和广泛使用的办公软件之一。

它不仅可以用于创建和管理电子表格，还具备强大的数据分析功能。

通过使用Excel，用户可以进行数据的整理、排序、过滤和聚合。

此外，Excel还提供了一系列的统计函数，能够进行基本的统计计算和图表生成。

优点： - 简单易用，几乎每个人都能上手操作； - 巨大的用户群体，方便在社区中获取帮助和解答问题； - 强大的数据处理和分析功能。

缺点： - 无法处理大规模数据集，性能有限； - 不适合进行复杂的分析模型构建和统计推断； - 缺乏自动化和批量化处理的能力。

2. PythonPython是一种高级编程语言，在数据科学和分析领域非常流行。

Python拥有丰富的开源库和工具，可用于数据处理、分析和可视化。

其中，一些常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。

优点： - 强大的数据处理和分析能力； - 庞大的生态系统，社区贡献了大量的开源库和工具； - 良好的可扩展性和定制性； - 方便进行复杂的分析模型和算法构建。

缺点： - 学习曲线较陡峭，对编程基础要求较高； - 大规模数据集处理可能需要额外的计算资源； - 与其他商业软件的兼容性可能存在问题。

3. TableauTableau是一款流行的商业智能工具，用于数据可视化和分析。

它提供了丰富的图表和交互式仪表板，可以将复杂的数据转化为易于理解和分享的形式。

Tableau支持多种数据源的连接，包括Excel、数据库和API等。

优点： - 视觉化效果出色，非常适合制作漂亮的数据可视化工作； - 非常适合快速生成仪表板和报表，方便数据的交互和共享； - 用户友好的界面和易于学习的操作。

商业智能软件的数据可视化和报表制作章节一：商业智能软件的概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）软件是一种通过收集、整理和分析企业内部和外部数据来提供有关业务决策支持的技术和工具。

数据可视化和报表制作是商业智能软件中至关重要的一环，它可以以直观的方式将庞大的数据集转化为易于理解和分析的可视化图形和报表。

章节二：数据可视化的基本原则数据可视化的目标是以图表、图形、地图等形式展示数据，帮助用户更好地理解和分析复杂的信息。

在进行数据可视化设计时，需要遵循以下基本原则：1. 简洁明了：图表和图形应该尽可能简洁明了，避免过多的图例和标签，以免分散用户的注意力。

2. 一目了然：图形要能够快速地传递信息，用户应该能够在短时间内获得关键洞察。

3. 有效使用颜色：颜色可以用来突出重点或区分不同的数据类别，但过多的颜色会造成混乱。

应该选择恰当的颜色组合。

4. 可交互性：数据可视化工具应该具备交互性，用户可以通过悬停、点击等方式获取更详细的信息。

章节三：常用的数据可视化图形和图表商业智能软件通常提供多种数据可视化图形和图表类型，以满足不同的分析需求。

以下是一些常见的数据可视化图形和图表类型：1. 饼图：用于显示各种类别占比的情况，适用于表示百分比数据。

2. 条形图：用于比较不同类别的数量，可横向或纵向排列。

3. 折线图：用于显示随时间变化的趋势，适用于展示连续数据。

4. 散点图：用于展示两个变量之间的关系，适合发现变量之间的相关性。

5. 地图：用于展示地理位置相关的数据，可以通过着色或气泡大小等方式表示不同的数据指标。

章节四：报表制作的流程报表是商业智能软件中常用的输出形式，用于汇总和呈现数据分析的结果。

以下是报表制作的基本流程：1. 确定报表需求：明确报表的目标和受众群体，了解他们关注的指标和内容。

2. 数据收集与整理：收集所需的数据并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

3. 设计报表布局：根据报表内容和目标，设计报表的布局，包括标题、表格、图表等元素的位置和样式。