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數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)存儲（有哪些好用的數(shù)據(jù)可視化工具的）
做數(shù)據(jù)分析也有年頭了，好的壞的工具都用過，推薦幾個覺得很好用的，避坑必看！

PS：
一般比較成熟的公司里，數(shù)據(jù)分析工具不只是滿足業(yè)務(wù)分析和報表制作，像我現(xiàn)在給我們公司選型BI工具，是做全平臺全方位的數(shù)據(jù)處理，外源數(shù)據(jù)更新、實時抽取、性能優(yōu)化等等都是非常關(guān)注的點，所以Excel這種適合個人分析的就不推薦了，不適合專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師。

數(shù)據(jù)存儲層：Access、SQL Server、DB、Oracle等
數(shù)據(jù)處理層：Python、Hadoop
數(shù)據(jù)報表層：Finereport、
簡道云
數(shù)據(jù)展示層：Tableau、Powerbi、Finebi

一、數(shù)據(jù)存儲層面

這一方面主要是數(shù)據(jù)庫和

數(shù)據(jù)倉庫

的一些知識點，企業(yè)要想做

數(shù)字化轉(zhuǎn)型

，把原先的一些數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如ERP、OA、CRM、Excel等，必須得進行數(shù)字打通，不然整個企業(yè)就相當于在進行煙囪式開發(fā)，數(shù)據(jù)東一塊，西一塊，根本不能成為體系。

有哪些好用的數(shù)據(jù)可視化工具的數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)存儲

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具體的，就是一些數(shù)據(jù)庫的使用，不要說這方面的知識不想學，有運維替你管著。

一個好的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫、

數(shù)據(jù)湖

、

數(shù)據(jù)集市

的建立是非常重要的，建模的維度就決定了你后面分析的維度，如果維度不夠全面與準確，那你的工具再好也就沒有意義了。

二、數(shù)據(jù)處理層面

python、hadoop可以閃亮登場了，但是hadoop是一個非常復(fù)雜的平臺，需要的技術(shù)很多，所以這里我們暫時不討論。

使用Python的好處是自由度非常高，能夠靈活運用模型和算法，并且從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)分析，一種語言就可以全部搞定。

現(xiàn)在很多人都在說不學python會怎么怎么樣，但其實不是這樣，歸根結(jié)底只是一個底層語言，需要混合使用。Python是有一定門檻的，而且學習的時間成本不低，往往一次分析需要花較多的時間，如果不是大型分析項目，有點大材小用。

但是對于大型的項目，尤其是涉及到數(shù)據(jù)挖掘類的建議用python 。

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還有一些可以數(shù)據(jù)抓取的工具，我就不說了，本質(zhì)其實都差不多。

三、

數(shù)據(jù)報表

層面

可能提到報表，很多人腦子里的想法就是Excel，這其實是完全不對的，excel的短板是很明顯的：

Excel會導致企業(yè)信息化程度不夠
數(shù)據(jù)口徑不一致，浪費人力去核對
數(shù)據(jù)采集困難，更改不能實時顯示數(shù)據(jù)

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所以更推薦輕量級的數(shù)據(jù)報表工具，比如簡道云就很適合做各種數(shù)據(jù)報表。

https://www.jiandaoyun.com

從數(shù)據(jù)的收集（在線表單），到各種審批流程的流轉(zhuǎn)（流程表單），再到數(shù)據(jù)的分析和展示（儀表盤）都做的比較完善。企業(yè)日常辦公和管理需求完全能夠滿足。

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如果是有一些代碼基礎(chǔ)的技術(shù)人員，推薦使用

Finereport

，這里簡單說下原因：

報表開發(fā)方面，F(xiàn)ineReport比Excel更專業(yè)一些，因為它是一個純Java開發(fā)的報表軟件，相對于開源報表來說，它的功能都是封裝好的，用戶不需要編碼直接就能用，而且它的界面設(shè)計風格和Excel類似，兼容Excel常用的公式，稍微會點Excel就能很快上手。

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而且Finereport是作為企業(yè)級的報表平臺應(yīng)用，所以適合公司使用。

4、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層面

我上一家公司用的是SAS，可現(xiàn)在流行R語言來訓練模型，作為數(shù)據(jù)分析工具，今年已經(jīng)沒有采購SAS了預(yù)算了，預(yù)算都給大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品了。

你們以為的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，可能就是所有數(shù)據(jù)都處理好了，然后直接生成可視化就行，其實遠不是這樣，那數(shù)據(jù)變動怎么辦呢？數(shù)據(jù)量太大，宕機了怎么辦呢？

所以一個實時的

可視化工具

就顯得非常重要，我覺得Tableau、PowerBI、FineBI都是一個不錯的選擇，

（1）Tableau

Tableau我更傾向于將他定義為

數(shù)據(jù)可視化

工具，而不是數(shù)據(jù)分析工具，因為

tableau

的數(shù)據(jù)可視化能力確實非常強，他的交互式的可視化體驗在業(yè)內(nèi)是被人津津樂道，但是在數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析功能上，略輸pbi與

finebi

一籌。

其實我用的是Tb prep+Tb desktop，因為tableau一直以來就被數(shù)據(jù)處理能力差而詬?。?

prep

就是千呼萬喚始出來的數(shù)據(jù)清洗工具， 2018年才剛剛面世，主要是為了彌補tb在數(shù)據(jù)清洗工作上的欠缺，我用過一兩次，接觸的不深，風格還是一貫的tb清新風格，基本可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)合并等etl操作，但是理論上任何產(chǎn)品都需要一定的生長曲線，我相信

tb prep

也同樣是如此，未來還有更大的空間可以優(yōu)化。

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另外就是prep+

desktop

兩款工具協(xié)同工作的方式，太過于麻煩，這也算是tb的一大與生俱來的缺點。

此外Tableau是國外的工具，一是服務(wù)體系不夠全，出了問題要解決很久，這是不能接受的；二是價格實在是太高，動不動就上百萬。

（2）FineBI

所以我推薦FineBI，一款web級的敏捷數(shù)據(jù)工具，不僅直接拖拽就能生成可視化，而且還能做復(fù)雜報表， BI報表就是企業(yè)的新方向。

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其實數(shù)據(jù)展現(xiàn)類的工具，靠不靠譜還得看引擎，F(xiàn)ineBI引擎的兩種模式可以支持大數(shù)據(jù)量分析，這一點我是非常推崇的：

抽取模式：提供基于索引的高效計算引擎，通過數(shù)據(jù)預(yù)加載，支撐前端快速數(shù)據(jù)分析，適用于實時性要求不高的分析。
實時模式：直接對接讀取企業(yè)的數(shù)據(jù)庫表進行分析，適用于對實時性要求較高的數(shù)據(jù)分析場景。

可視化能力嘛，比tableau弱一點，不過好處就是簡單一點，很好上手：

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（3）PowerBI

首先

powerbi

我將其定義為適合個人多聯(lián)機的數(shù)據(jù)分析與挖掘工具。

PBI可以說是微軟的一次偶然嘗試和偶然的產(chǎn)品，在tableau出現(xiàn)之前，微軟對于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的布局其實非常簡單，只有針對企業(yè)用戶的sql server analysis service和excel里的power pivot，后來微軟將這兩個工具進行結(jié)合，開發(fā)出了Powerbi

所以與其說powerbi是微軟開發(fā)出的數(shù)據(jù)分析工具，不如說是微軟依靠對BI業(yè)務(wù)模型多年的研究總結(jié)后得出的一套解決方案，也就是DAX所代表的的數(shù)據(jù)分析理念。這一點與tableau提倡的理念是相反的。

Power的數(shù)據(jù)可視化能力怎么說呢，一言難盡吧，powerbi真的有種工科風，能力強悍但是顏值不高，可視化展現(xiàn)能力方面，PoweBI內(nèi)置的圖表種類相對較少,例如一些常用的玫瑰圖,多層餅圖,詞云圖,熱力地圖,流向地圖等都不支持(需要進行市場圖表拓展下載使用).圖形屬性方面還算豐富,可以由用戶自定義進行圖表樣式屬性的設(shè)置調(diào)節(jié) 。

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最后，永遠要記住，

不要太過于依賴于工具，

使用好工具的基礎(chǔ)一定是你擁有扎實的知識基?。?如果你連數(shù)據(jù)分析是什么？怎么做數(shù)據(jù)分析這些都不懂，那說實話，選擇再好的工具也沒什么用。
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