2023年最值得推荐的数据分析平台，可能是它！

在知乎上，商业数据分析和可视化是热门话题，其中Tableau和PowerBI是讨论最多的两个工具。随着数据分析行业的快速发展，利用这两个工具生成可视化dashboard并进行数据探索分析确实高效便捷。
作为一名数据分析爱好者，我也经常尝试各种工具。确实Tableau在数据分析方面表现出色，但作为国外软件，不管是和国内企业的适配度还是直接服务能力都不及国产品牌。此外，针对业务多样、数据庞大复杂的企业级数据分析，尤其是面临数据建模、数据清洗等耗费人力的操作，我发现有一款国产BI工具跟国外的软件比起来也毫不逊色——FineBI。

什么是Fine BI

它可以被视为可视化工具，因为它包含了多种常用图表和动态效果；也可以作为报表工具，因为它能够接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，无需编写代码或SQL。此外，还可以被视为数据分析工具，借助它内置的常见数据分析模型和各种图表，进行数据分析和挖掘。
严格来说，它是一款自助式BI工具，通过导入数据或连接到数据库，可以轻松地处理数据并选择所需的图表。拖动数据字段后就进行可视化和美化。操作简单便捷。

Fine BI与其他数据分析软件的区别在哪？

1. Tableau

相似点就是两者的数据可视化都非常强大，不管是色彩搭配还是图表效果都十分丰富，两种通过拖拉拽就能实现大部分可视化，易学好上手，非常适合业务部门使用。
但从数据分析和处理方面来看，Tableau本身不具备数据清洗功能，直到2018年才推出了专门的工具Tableau Prep。从Tableau的工作流程可以看出，该工具主要是为分析人员设计的，因此使用的基本上都是预先处理好的数据。Tableau在数据更新时支持增量更新，但不支持定时更新。一旦报表数量增多，就会变得非常麻烦。而FineBI则增加了更多对数据预处理的功能，包括数据清洗、数据转换等，实现的功能更多。

2. Power BI

Fine BI在数据加工处理方面提供了非常强的全可视化操作的自助数据集供用户使用，极大地降低了用户进行数据清洗和数据加工处理的门槛和时间成本。而Power BI在数据加工处理方面相对较弱，虽然使用逻辑很清晰，但因为各种扩展功能太强大，要学的函数和编程语言也很多，一些复杂的数据清洗工作需要使用M语言和DAX函数进行数据处理，对用户的技术能力要求相对较高。

3. Excel

Excel虽然也具有数据分析功能，但相对来说更偏向于简单的数据处理和表格制作，其数据分析功能相对较弱。特别是如果你的Excel工作表超过了10000条数据的话，这个时候就不如选用FineBI这样的工具，尽管在Excel和FineBI之间可以进行数据转换，但是当Excel的数据量过大的时候，它的查询和计算的速度会明显下降。而FineBI是一款专业的数据分析工具，旨在帮助用户进行深入的数据分析。它提供了丰富的数据预处理功能，如数据清洗、数据转换等，以及强大的数据分析功能。

Fine BI的数据分析流程

1. 连接到数据库或者自助上传数据。Fine BI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。
2. 对数据进行初步处理。选择需要的分析字段，进行分组汇总、新增列、合并表、行列转换等操作。
3. 进行深入的数据分析。如果没有明确的分析目的，可以先通过拖拽数据字段来观察数据的趋势和规律，以进行探索性分析。如果已经有明确的分析目的，那么可以直接进行可视化分析。
4. 从丰富的图表类型中选择合适的图表形成可视化分析报告，导出。
   小结

当然，以上提及的软件在分析数据方面也各有其特点，大家可以选择最合适的软件进行数据分析。不过，就国产化的大环境和操作便捷程度而言，还是推荐大家尝试一下Fine BI。