派可数据
推荐人群：企业选型、数据分析师、相关业务人员、
派可数据是国内专业的低代码数据仓库开发平台 + 敏捷 BI 可视化分析平台，国产商业智能 BI 软件产品，具备端到端（ End-to-End ) 的产品与服务能力，包括：企业级数据仓库平台、三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）自助设计能力、中国式报表、填报与数据补录平台。
. 企业级数据仓库平台 - 快速原型可视化设计建模、零代码的数据仓库建模设计与开发、维度与指标体系管理、血缘分析、ETL 调度平台等，无需人工开发数据仓库，极大的提升了 BI 项目中数据仓库的开发效率，为企业构建一个高度可扩展的、专业的企业级数据仓库。
2. 三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）- 用户可以基于数据仓库的分析模型，快速的通过自助拖拉拽式的方式即可完成可视化分析页面的设计与开发，包括几十种常见可视化图表、颜色模板、主题模板、水印管理等。快速实现可视化图表的联动、钻取、切换等多维分析效果，无需任何的代码实现，可视化图表完全组件化。移动端可以快速与企业微信、钉钉、企业 APP 等实现集成，完美的用户体验。
3. 中国式报表 - 支持各种行列扩展二维报表、交叉报表、复杂中国式报表的设计与展现。
4. 填报与数据补录平台 - 快速实现数据填报的设计与流程审批功能。
可视化效果：
实际展示：
评论0
加载中...
现在市场上可视化工具多种多样，任人选择，但是，怎么样的可视化工具更好呢？
首先呢，一款出色的可视化工具要注意以下几点：
1、不展示无关紧要的数据。可视化工具可以展示很多各种各样的量化指标，但是出色专业的可视化工具，会避免展示无关紧要的数据，避免用户错过更有价值的信息。
2、不展示错误的数据信息。数据可视化工具可能会处理企业上百万或者上千万的数据量，虽然数据量大，但是在可视化制作过程中绝不能出现由于系统的原因造成展示的信息错误，因为数据可视化的结果会影响企业决策地制定，传达错误的信息会使制定的决策错误，导致企业造成损失。
3、图表样式不能单一。受欢迎的可视化工具，其可视化的图表样式必定很丰富，单一的图表样式，无法满足企业多样化的需求。
4、避免操作复杂专业人士才能使用。一款出色的可视化工具，要大多数人都可以很好地使用，而不是只服务于专业人士。
DataFocus，是一款既可以进行专业的数据分析，又可以实现出色的可视化功能。其可以快速地进行数据分析，并且可视化展示，展示的图表样式非常丰富，从简单的线图到复杂的分层树形图，还内置了图表的动画效果，DataFocus的主题配色也符合大多数人的审美习惯，其操作的简单程度出人意料，可以用“傻瓜式操作”来形容，不需要花费太多时间精力，十分钟就可以学会。
评论0
加载中...
很多企业都认识到了数据给企业带来的价值，通过对数据的挖掘，实现指导企业进行科学决策、达到推动业务增长的目的。但是对于中小企业来说，如何搭建数据分析体系？如何对数据有效利用？这些都是难题。
1:企业成立数据中心，搭建开发团队，自助开发数据分析后台。这样的成本极高，每名IT工程师年支出都至少10万+。
2:内部员工自己通过Excel进行数据分析。就目前来看，这是中小企业选择最多的一种方式。但是使用Excel进行数据分析，存在人工成本高、工作量大、人工操作导致的数据准性差、实时性差等问题。
3:定制开发商业智能软件。这是一个不错的选择，但是如何选择？能否与公司已有IT系统很好结合？随着企业发展、业务调整、组织结构调整，报表的维护成本也在上涨。
作为中小企业，最关键的是要形成大数据的理念，考虑投入产出比的同时，要选择适合公司发展需求、熟悉好用的“数据分析武器”。
对于中小企业而言，最重要的就是在有限的预算内实现数据分析平台的搭建，实现分析需求。相比于国外的BI产品，国内的数钥分析云产品价格可谓更加亲民化，高性价比。
分析云BI专家会充分结合企业信息化建设水平和需求，选择最适合的模块，助力企业低成本、快速使用上智能BI产品。
值得一提的是，分析云预置了U8、NC、K3、T+等市面上主流ERP财务、供应链主题分析，实施周期短、见效快，大大节约了实施成本，还能够快速呈现效果！
另外， 分析云产品具有较强的创新性与拓展性，支持在线免费更新，通过不断地优化升级，为用户带来更好的体验，帮助企业更加高效、流畅地分析数据。
很多中小企业在做数据分析时，往往是由业务人员提出需求，IT人员负责导出数据，再由业务人员在Excel中进行分析。
这种模式下，报表的及时性和数据的准确性都很难得到保障。
而，分析云则很好的解决了这一难题。基于语义层，业务人员不再是面对复杂的代码，业务人员可以通过简单的拖拉拽即可自主分析，IT人员只负责技术部分、维护好底表即可。由此，简化了数据分析流程，大大降低了人工成本的同时，提高了数据时效和质量，逐步转型智能数据分析。
企业信息化经过30年的发展，维护成本也逐渐被企业重视，作为信息化系统考评的一个重要系数。
对于市面上的一些BI产品而言，不断变化的报表，使得企业对报表的维护成本变得越来越高，报表的变化，就意味着BI产品的重新实施。原因就在于它们并没有在底层真正打通数据仓库的数据。
例如，企业的绩效考核指标调整了，对考核收入的考核从开票+回款即确认考核收入调整为开票+回款+发货。
IT人员要将使用到“考核收入“这一指标的所有报表重写取数规则，这也就意味着要重新制作数百张报表，所以，维护成本极高。
而在分析云中，语义层将后台数据库系统中的存储数据从技术人员的视角转向业务人员和管理人员的视角。后台由技术人员进行维护，前端分析由业务人员负责。在业务维度和数据口径之间的mapping规则稳定的前提下，变化对另一侧的延续影响被语义层隔离。
也就是说，IT人员在数据模型中只需更新考核收入指标的取数规则即可，业务部分无需调整，大大降低了报表的维护难度和维护成本。
随着大数据、互联网的深入推进，数据产生的速度越来越快、数据的规模越来越庞大，对于中小企业而言，要尽快培养起数据分析的意识，做好数据积累和准备工作，仔细研究企业的需求与资源匹配情况，选择适合自己的大数据发展之路，才能在激烈的市场竞争中乘风破浪、越走越远。
评论0
加载中...
先问你一个问题，为什么开源的就比商用的好呢？就为了不花钱？
如果是这样的话，那你就大错特错了。就拿BI这一方面来说，很多开源工具的后期维护成本是非常高的，而且出了问题还看不懂文档，这不得把你急死？
商用的也支持外部开发，有很多接口，可以做一些定制化的需求，一次选择终生不烦，不香吗？
给大家讲个小故事吧。
我最近忙着做一件事情，分析一款新产品的各项数据指标，为了找到增长点，完成OKR，拿到年终奖，我可是煞费苦心。
一边嫌弃Excel，自学Python和R，一边请我们的研发小哥哥用Echarts帮我搞，好吃的好喝的都供上，搞来搞去两者都没有成效不说，这个研发小哥还去脉脉上吐槽我？
我真的好气！我有办法还能来找你吗？我不要面子的吗？
我反复想了想，到底是是什么地方出了问题，我能不能不靠他，自己独立地完成数据可视化分析？
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据分析中的相互关系，通常代表的是关联性和因果关系，多个变量之间应该存在着某种联系。校正数据的真实可靠性，用产品经理的视角去看待你所处理的数据，避免有问题的数据出现在可视化的展示中。
目前有很多工具或产品可以实现数据可视化，甚至可视化已成为商业智能和数据分析产品的基本配置，但在平时工作中，使用较为频繁的可视化工具是Excel，其次是R（R在数据分析领域的地位不言而喻，其丰富而强大的扩展包支持使得几乎一切数据层面的分析和操作成为可能，这些支持中就包括数据可视化。）和Python。
但是Excel在我这里行不通，一是它的可视化满足不了我，因为图表类型太少，二是数据量太大，它撑不住。至于R和Python，我都已经996了，一回家只想睡觉，哪还有空学....（扎心了）
我反复看那条吐槽，突然看到一个中兴员工的评论：
帆软产品？这是干啥的？抱着疑惑的态度我上网搜了搜，原来是一家专门做大数据的公司阿，他们旗下的FineBI应该挺适合我的，主打自助式分析，看着挺牛逼的，啥？原来个人版免费？
不管了，先下载一个用用看，死马当活马医吧。
激活并下载安装之后是这样的（中间地图马赛克了）
我看了一下，FineBI能从很多种数据源导入数据：如两大主流开源平台(Hadoop，Spark)，Excel，CSV，XML，以及各类数据库(SQL Server，Oracle，MySQL等)。，这点倒是挺方便的，无论我从哪里收集到的数据，都可以一起分析了。
连接mysql
那如何导入数据呢？仅需2步，数据准备—添加业务包，业务包是用来统一整理数据表的。
Excel为例
就得到如下的数据明细。这里可以自动识别数据的字段类型，也可以修改字段类型。
至此，数据就导入成功，接下来开始正式分析。
再来说说它的自助式分析吧，我相信这是很多人都关心的一个点，如何能让业务人员自己去探索和分析数据，这样会节省与IT的沟通，也会节省一部分人力成本，双赢。
为了完美支持业务员的分析工作，FineBI作为自助式BI工具不同与传统BI，降低了代码操作，摒弃了手动建模，将重点放在了业务员可理解的前端。
业务员可只需要从数据包中读取数据，在前端像手机一样直接拖拽字段做分析，不需再要问数据在哪？数据好了没？数据不对等这些问题。
FineBI精美的数据可视化
FineBI有丰富的可视化图表，对应不同的场景。雷达图、气泡图、热力图、GIS地图....你想要的全都有！
数据分析因为选错图表而导致陷入分析错觉的案例不在少数。每一种图表都给到了应用场景的提示，比如对地域分析要求较高的数据选用GIS地图；比如分析进度可以选用环形图或仪表盘；维度多的复杂分析，可以选用组合图。
最后再和大家聊聊我作为产品经理，整理出来的数据可视化分析思路。
（1）明确目标
明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。
（2）选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
（3）选择维度
分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？
（4）突出关键信息
根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。
CPU监控
CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％最高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。
还有人问我为什么不用Tableau？你以为我没用过吗？我的首选就是它，使用之后无奈发现：
自从我用了FineBI，我就再也没和那个研发说过话，如果早点知道这个软件，我的请客吃饭钱都省了...
评论0
加载中...
BDP个人版：在线、免费的数据可视化分析神器！可上传本地数据或接入第三方API数据，拖拽即可进行可视化分析，30多种图表免费任你选，数据小白也能快速上手！体验网址：https://me.bdp.cn/home.html
BDP个人版作为国内海致公司旗下的数据可视化分析产品，因其简单的拖拽操作、直观的可视化效果等，逐渐成为运营、产品等互联网人的必备数据工具。
1、数据连接：BDP可连接大量第三方数据，有工具，有API、客户端、Excel插件等，以确保数据统计过程的稳定性。BDP支持实时更新（数据库等），也支持增量更新（同步客户端）。
2、对接多数据源：除了本地数据，可连主流数据库，可连接不同的第三方统计平台（谷歌、百度统计、公众号等），基本上覆盖面很广，数据可以实现自动更新。BDP里面的同步宝也超级推荐，可以自动同步和追加固定的excel数据，这个特别实用！！！
3、可视化分析：图表类型丰富。除了饼图、柱状图、折线图、雷达图这些常见的图表，还有一些比较”特殊“的图表，如桑基图、漏斗图、词云、行政地图、经纬度地图、轨迹地图等。
评论0
加载中...
关于选择BI，主要2方面：①根据需求。符合需求的才是您该考虑的。您选择的BI能够实现您需要的全部功能吗？如果不能，可以二次开发实现吗？是否符合您的部署要求？②价格合适。符合您的预算。
（关注我，查看BI选型参考几大可视化BI工具选型对比）
评论0
加载中...
一天交付BI方案？如果对方是金蝶、用友等主流ERP用户，那么OurwayBI数据可视化工具还真能做到。别的不说，就冲前1000名用户免费下载使用奥威BI标准解决方案也足够证明奥威软件系列数据可视化工具有这个能力。而OurwayBI正是奥威BI系列的主打产品之一。
一天交付BI方案，究竟是怎样的？
奥威BI标准解决方案，是在丰富项目经验上，结合主流ERP共性而形成的标准化数据可视化解决方案。预设丰富成熟的数据分析模型和BI报表模板，且标准解决方案不需测试，仅需做必要个性化设置。如果是奥威BI金蝶标准解决方案、奥威BI用友标准解决方案，甚至可直接交付。
企业要做系统性数据分析，就需要一个能够系统规范、引导数据分析的框架，但如果从零开始搭建这个分析框架（分析模型），不仅需要花费大量时间、金钱，还存在bug隐患。因此我们建议用户做企业级数据可视化分析时采用奥威BI+模式，即奥威BI数据可视化工具+奥威BI解决方案，提高项目落地效率的同时，更提高安全性。
提醒：除一天交付的BI方案外， OurwayBI数据可视化工具还能与行业性数据分析方案两两联手，快速构建安全可靠的数据可视化分析平台。
OurwayBI功能强、操作简单，极易上手！
OurwayBI数据可视化工具不仅能和专业性、安全性强的奥威BI解决方案搭配使用，其本身就是一个操作简单、分析快的智能可视化分析平台。用户通过拖拉拽的方式就能轻松制作数据分析报表，同时该数据可视化工具还将数十种常用分析整合成一键可用的数据分析模型，只需一键，数据可视化工具即可在后台智能匹配数据、运算分析数据。过程快而准确，数据呈现更是直观易懂。
如果你对数据可视化工具的报表效果感兴趣，可通过“demo”平台亲自体验一番。这里汇聚了各行各业不同主题的数据可视化分析报表，你可通过点击的方式自定义字段与维度组合，可展开更灵活地自助式分析。
评论0
加载中...0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答4
回答
