bi数据分析工具有哪些-power bi 数据可视化与数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bi数据分析工具有哪些的问题，于是小编就整理了4个相关介绍bi数据分析工具有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据工具？
2. 主流BI工具有哪些呢？
3. 数据分析一般用什么工具啊？
4. 数据分析工具类软件，好用的有哪些？

大数据工具？

windows10

大数据工具主要有：FineBI、excel、Hadoop、Cascading、HBase等。

Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和***决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

FineBI是一种自助式BI专用大数据分析工具，是一种用于大数据分析的完善产品。

hadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储。

Cascading是一款基于Hadoop的应用程序开发平台，提供商业支持和培训服务。

HBase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，这是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。

主流BI工具有哪些呢？

主流BI工具有finebi，这个公司多年做报表finereport，业界口碑好，数据分析的研发大神很多。第二，界面可视化布局简洁明了，看他们***教程一下午就会操作了

数据分析一般用什么工具啊？

1 有Excel、python、R、Tableau等。

2 Excel是一款功能强大的电子表格软件，可以进行数据的整理、计算和可视化分析。

它易于使用，适合初学者和小规模数据分析。

3 Python是一种通用编程语言，具有丰富的数据分析库（如pandas、numpy、matplotlib等），可以进行数据处理、统计分析和机器学习等任务。

它的灵活性和扩展性使得Python成为数据科学领域的热门工具。

4 R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，拥有丰富的统计分析库和图形绘制功能。

它在学术界和统计学领域广泛应用。

5 Tableau是一款流行的数据可视化工具，可以通过直观的图表和仪表板展示数据，帮助用户更好地理解和发现数据中的模式和趋势。

6 此外，还有其他一些数据分析工具如SPSS、SAS、Power BI等，根据具体需求和个人偏好可以选择适合自己的工具。

数据分析一般使用多种工具，其中最常用的包括统计分析软件如SPSS、SAS、R等，可用于各种数据集的探索性分析、统计分析等。

数据处理工具如Excel、OpenRefine等，可用于数据清洗、清理、转换等操作。

数据可视化工具如Tableau、Power BI、D3.js等，可将数据转化为图形、图表、地图等形式，更直观地展示分析结果。

还有编程语言和框架如Python、J***a、Hadoop等，用于大规模数据处理和分析。根据分析目的和所需精度，选择适合的工具可以提高数据分析效率和准确性。

数据分析工具类软件，好用的有哪些？

先看张图：

这是我用FineBI做出来的，可以说这是一款集自助分析和可视化于一体的神器--FineBI，听过Tableau和PowerBI的应该也都知道，他们都是同一类工具，但相之于两者，优势更加明显！

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。

FineBI的主要功能

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？

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、Es***ase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：

私信回复”BI“，即可获取工具!

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)

FineBI***用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，让我们可以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。

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）

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。

目前市面上很多数据分析及建模工具，下面为您推荐几款最实用的建模工具

1.Tableau

（***://***.tableau***/）

数据可视化做的最好的平台之一

功能十分强大，可以说是excel的升级版

2.Python

（***.python***）

Python作为近几年强势崛起的变成语言，由于其易用性和强大的扩展性，迅速成为数据分析最强大的工具，只需一点编程基础，熟练使用旗下的pandas库就可玩转数据分析

3. SAS

（***.sas***）

作为为统计而生的语言，SAS的统计和数据分析功能十分强大，可以托拉拽也可以通过编程来实现，只不过SAS语言比较奇怪

4.R语言

（***s://***.r-project.org/）

R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：

1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。

3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.

5.Radiance

（***.datazen.ai）

新兴的机器学习建模平台，简单，快速，集成了多个机器学习算法，让你迅速建立机器学习模型

到此，以上就是小编对于bi数据分析工具有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于bi数据分析工具有哪些的4点解答对大家有用。