这大概是今年最值得推荐的“数据分析工具”

前言

"数据可视化工具，可爱者甚番。分析师独爱R，自 Python 以来，世人盛爱matplotlib。余独爱BI之出分析而不拖沓，做可视化还算酷炫......."。

BI是什么？

BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。

分析师刚上手往往更多的是做报表，而做报表更多用到的是BI。

在学习数据分析的初级阶段，为了培养分析思维，快速了解数据分析。我通常会推荐大家用BI上手分析。因为BI上手简单，避免了大部分人因为 工具 的羁绊而让数据分析之路止步不前。R和Python这类高级工具，可以边分析边学习。

关于BI，最为人津津乐道的就属Tableau和PoerBI，百度上搜他们的介绍一搜一大把。但是本文想分享另一个BI工具，FineBI，一个被雪藏的利器。

我在之前的文章中有过推荐，不过我更爱他的"兄弟"FineReport，企业报表必备，以至于换了两家公司都连续推荐采购，功能丰富且强大，只不过我不懂开发，只知皮毛。FineBI和它都是一个公司的，新出的5.1版本着实让我惊艳了一把，给人的感觉，比PowerBI更成熟稳定功能更多，平价版的Tableau替代！

接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。

下一篇还会用BI做一个详细深入的实操分析。

阅读目录

• 前言
• FineBI的主要功能
• FineBI的主要特点
• FineBI Vs 其他同类产品
• FineBI的分析思想
• 小结

FineBI的主要功能

先来说说BI，BI全称商业智能（Business Intelligence），是一套完整的数据解决方案，将企业的数据有效整合，快速制作可视化报表，以供业务决策。它一般涉及数据仓库（现也和很多大数据方案对接）、ETL、OLAP分析，权限控制等模块。

顾名思义，FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。

所以，它主要完成下面几个工作：

1. 数据的整合

2. 数据的分析和可视化

3. 报表制作与发布

FineBI的主要特点

BI工具那么多，为何我要重点推荐这款BI工具呢？

Tableau和PowerBI的好自不用我多说，知乎上大家都议论了很多。

但这款BI做为国产，不由得让我产生好奇和好感，值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析，不虚于那两者，且具备下面几大特点：

1、打通各类数据源

FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、 MySQL 等数据库，还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库。

大数据前端分析，FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、 Mongodb 等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。

下图是FineBI的数据连接窗口：

还支持导入Excel数据，支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源，打通并整合。

2. 易用性(无需编程)

笔者给自己的定位是一枚数据科学家，因此不会也不能将过多精力放在可视化工作上。毕竟数据库/数据仓库系统架构，数据挖掘算法研究等工作更是重中之重。而FineBI采用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，将我从可视化的泥潭中解放出来，把更多精力投放到数据管理，算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。

易用性还体现在数据处理方面。

要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。

比如时间过滤，大家觉得还要手写公式么。各种现成的计算公式，基本告别 SQL 和代码。

各种现成的计算公式，基本告别SQL和代码。

这里展示的仅仅是一小个方面，绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。

3、可视化颜值高

一些图表（出自官方）

下面这些图是笔者20分钟不到就做好的，稍加美化，估计也能达到大部分客户在颜值上的要求了：

要知道同样的工作使用R语言的ggplot2至少要2小时(含调试)，使用Python的matplotlib就更久了。

4、数据权限管控

FineBI的数据权限管控，可以说是很专业了，这也是开源和商业不能比的。

笔者是FineReport的深度用户，FineReport是报表应用工具，应用面更广，数据安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员，进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲，你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。

嗯，暂时就说这几点，再说有打广告嫌疑了......

FineBI Vs 其他同类产品

1. FineBI VS Excel

两者是不太一样的产品，Excel更全面更加注重数据处理，而FineBI比较精简更注重报表及可视化，FineBI更像是数据透视表+少量VBA。不过两者结合用相得益彰。

2. FineBI VS R语言ggplot2

ggplot2其实是R语言的可视化包，因此对于熟悉R语言的人来说，使用ggplot2会非常得心应手。同时由于ggplot2是由编程语言R驱动，因此它在定制化方面肯定做得比FineBI要好。但是要写一定量代码，这个不是每个人都擅长，毕竟如果是简单的分析，大可不必入R的门。

3. FineBI VS Echarts等开源图表

Echarts一般是给前端 程序员 用的，需要编程语言JS驱动，不推荐没有编程基础的分析师使用，虽然Echarts可视化更丰富。

4. FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)

功能方面都没有太大差异，就是你多一个，我少一个的区别。对大部分人来说日常的数据分析足够了。

使用感都有所不同，FineBI有个建立业务包环节，对数据做业务/场景区分。PowerBI属于组件拖拽式风；Tableau在分析时和FineBI差不多，探索式分析，调整可视化样式。

实际企业级商用有差异，因为要考虑得更多。企业级应用出产品使用上还要更多关注平台对接，架构方案，数据抽取方式还有性能，包括之前提的权限管控等，FineBI和Tableau更有商用基因，具体要看自己的实际需求和使用环境。

综上所述，以上的工具都没有单纯的优劣之分，具体问题具体分析，什么需求用什么工具。不过，如果你想快速地做美观的可视化报表，那FineBI值得一学。

FineBI的数据分析思想

用FineBI做数据分析，总体的思路是这样的，和Tableau有点像：

1.先连接数据库，导入数据源。支持的数据源类型前文已说过。

2.然后初步处理数据，选择要分析的字段，分组汇总、新增列、合并表、行列转换等等。

3.接着进行数据分析。如果没目的，可以先根据自己的假设拖拽数据字段，看看数据是什么趋势是否有规律，渐渐摸清楚思路，所谓探索性分析。如果有目的，直接可视化就行。

4.最后形成可视化分析报告，导出或分享。

这里，我后面会出个一个详细的案例，可能会更容易理解。

小结

有些人可能会对商业软件带有一种排斥观念，个人觉得完全没要。商业软件固然需要花钱，但劣质的开源软件更可能浪费大家的宝贵时间。显然我们应该将精力更多的投放到数据和算法本身以及具体业务上，工具只不过是工具罢了。

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