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FineBI比Excel有什么优势
时间 : 2019-03-18 10:09

  谈到数据分析,自然离不开赖以使用的数据分析工具。可用于数据分析的工具有很多,Python、R......还有各式各样的专业工具。其中,Excel也是推荐的比较多的一种,尤其是刚入门时,能帮助快速建立数据分析思维的,很有用,何况Excel的基础技能都是大家必会的了。但是!最近小编上手了一BI工具——FineBI,瞬间弃用了用Excel做数据透视表,各种写公式,各种百度VBA代码的“无奈”操作。尤其是较新版,无论是对刚入门数据分析的,自己捯饬数据做业务分析的,出数据可视化的,还是专业的数据分析师,都是很好的工具。

  一开始让学习FineBI,我是拒绝的。因为习惯了一个工具(Excel)就不太想花时间去学习另一个,总觉得学习成本太高,二者择其一就可以了。但当我同事每次月报半天就能做完,而我吭哧吭哧需要两天,意识到自己需要跳出现有思维了。

  为了让大家更好地理解这个工具,这里不妨拿它和Excel做对比!

  VS Excel

  Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,拥有庞大的模块体系,从简单的表格制作,数据透视表,写公式,再到VBA语言,还有无数的插件供使用。从数据计算能力上来说,Excel可谓是无所不能、独领风骚了。

  但是商业的数据分析,放在复杂的业务环境里,Excel还是有所其不能的:

  1、Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性、低附加值的人工操作。(所以之前每个月都要花两天时间处理月报,更别说周报了。)

  2、Excel虽然引入了数据透视表,可以进行一些简单的拖拽统计操作,但是性能瓶颈太过明显,几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡。(这一点深有体会,打开Excel就死机)

  3、Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA。(这一点直接pass掉大部分人)

  那么有没有一款工具能够自动化、简单的实现从“数据处理——>整理清洗——>数据建模——>数据可视化——>构建故事性数据分析报告”,进而数据分析报告看出业务问题所在呢?这就是今天想给大家推荐的FineBI,严格来讲是它的 5.0版本。

  1、Excel:一个人的数据处理——>FineBI:一群人的数据分析

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  前面说到,Excel更多是个人用,虽然拥有者全球较大体量的用户群体,但是由于产品的功能和使用定位,只能是将它作为一个办公数据处理工具。

  做=企业级的商业数据分析,通常数据来自不同的业务系统,需要数据工程师整合到数据仓库或者介入大数据平台,然后清洗、在输出到数据层工前端的数据分析。整个过程涉及到业务部分——业务数据库——数据仓库——数据/BI部门——业务部门。

  而BI工具,在这里相对于Excel的好处是,可以做为一个平台整合数据、分发数据、在上面做数据分析,在上面分发报表,领导层能查看结果,甚至结果可以自动导出成报告。

  这里,作为相对成熟的商业数据分析工具FineBI,发挥的则是让企业IT人员和数据分析师或者是有数据分析需求的业务人员各司其职的能力:

  IT人做擅长的数据准备工作,用FineBI整合数据,统一口径,给不同部分不同人员按照权限分配好数据。

  数据分析师或者是业务同事,借助FineBI做数据清洗,包括“列重命名、缺失值处理 、数据类型转换、异常值处理、新增数据字段等等”,而后可视化探索分析,深入数据挖掘,建立分析模型,形成可视化报告。

  2、Excel:公式、VBA——>FineBI:无代码拖拽分析

  我们使用excel做数据计算的时候,往往需要用户进行大量复杂繁琐的的平面单元格公式计算,操作界面是这样的:

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  而用FineBI进行数据分析时,我们将整个界面分为7大区域,分别为维度字段区域、指标字段区域、图表类型区域、属性样式区域、横纵轴分析区域、图表预览区域、数据挖掘深度分析区域。

  用户的操作界面是这样的:

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  当你分析一张数据表/数据库时,导入的时候回自动帮你区分出那些事维度,那些是指标。比如地区、时间、国家这些事维度;销售额、回款额、利润、重量等等是指标。后者是可以有值去量化的。

  然后,开始分析。怎么分析,在分析区域有两个轴,横轴和纵轴,把所要分析的指标和维度拖拽到两个轴,就会自动出可视化图,图表也是根据分析情况自动给推荐的。(譬如下图)

  FineBI是基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,以“形状“和对应的“颜色“,“大小“,“提示“,“标签“等属性(除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现)进行图表类型替代。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  3、Excel:表格、简单图形报表——>FineBI:具有分析意义的可视化报告(Dashboard)

  我们在使用excel做报表时,通常就是做表格,行展现什么,纵展现什么,很难直观展现数据变化的规律,也更加难以分析数据变化是由于哪些指标引起的。

  比如下图,密密麻麻的文字和指标,让人看了抓不住重点:

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  稍微懂数据分析的人知道要做可视化图表才能直观看出,是的,但是Excel的可视化表现力有些弱,图表也就那几个。(啥,装插件,银行单位用着Excel2003的伤不起)

  FineBI除了提供无限的图表分析之外,仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析,轻松构建出你的数据图表思维逻辑,让你拥有独到的洞察性数据见解,进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。

  因此FineBI做出来的故事仪表板是下图这样的,数据之间可进行任意联动、钻取、跳转等OLAP分析操作。重点突出,逻辑清晰,具有深度见解和洞察力,可读性极高!

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  如果你是上图报告中的数据分析师Rebecca,给领导汇报完毕之后,想必升职加薪已经指日可待了吧~

  4、Excel:数据趋势拟合——>FineBI:深度的数据挖掘

  在一些数据需要进行深度分析预测的场景时,excel只提供了一些简单的数据线性、多项式、对数等拟合方式,做一些简单的数据预测。专业的数据分析挖掘,如分类、聚类、逻辑回归算法还得靠专业的工具,譬如R和Python。但是不会写代码伤不起,有没有现成的数据挖掘工具,FineBI就有。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  在5.0版本中,FineBI增加了五类挖掘算法,分别为时间序列、聚类、分类、回归和关联规则。如果你想预测未来的销售额,你想智能的给用户群分类,或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大,想建立商品关联销售模型。这些如果用FineBI,都只要点点按钮就可以实现。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  有数据挖掘算法没什么,关键用了算法还能出相应的可视化,不懂的人都能看懂,就很厉害了。FineBI将时间序列算法、聚类算法和图表分析相结合,也就是大家不止可以实现预测和聚类,更进一步,只需要简单的拖拖拽着就可以立即看到预测和聚类的结果。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  5、Excel:重复copy报表——>FineBI :自动出报表

  我们以往在使用excel做一些数据统计时,一旦数据要更新,比如做了8月份的财务报表,到了9月份,又要费力去copy一份。这时候想,能自动更新多好呀!

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  如果是FineBI是直接连接数据源的,数据库的数据更新了,这边的数据报表也能一起更新。如果说数据量比较大,千万级亿级的,可以直接通过内置的Spider大数据引擎和数据仓库、大数据平台对接,并且提供实时和抽取(提高大数据性能)数据的两大模式供自由选择,支持的数据库类型多达30多种,不可谓不丰富。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  6、手机版Excel——>FineBI:移动数据报表

  手机版的Excel很鸡肋哎,用起来很不方便,小编出神入化的快捷键技能根本无法施展身手。如今很多数据报告都可以在手机平板甚至LED电子大屏上看。

  之前我吧数据分析报告适在手机上展示,领导看了大为赞赏。

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  7、FineBI:不只是个人数据分析工具,更是企业数据价值挖掘平台

  

从Excel到FineBI——秒杀Excel的七大理由!


  最后,Excel在实际应用中主要提高个人办公效率,而FineBI较大的贡献应该是对企业整体,这是单纯作为办公工具的Excel永远都无法比拟的。

  依托FineBI数据决策系统,企业可以建成数据分析体系,方便的进行仪表板管理、用户管理、定时调度、权限管理以及系统个性化设置,进而支撑起各种业务主题分析。

  在商业用途上,我们要考虑效率,人员的培训成本,协同性,还要考虑对企业业务的支撑、贡献,这几点Excel是比较难发挥贡献的。有人说“Excel用得再溜,老板也不会给你涨工资,可能还革了其他同事的命”。那是因为Excel处理了数据,但没有得到有效结果去服务于业务带来效益。那如果在FineBI之后,基于业务基于指标去做特定主题的数据分析,站在公司角度做数据化管理,为领导的业务决策提供有效意见,这样的高度就别有不同了。


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