數(shù)據(jù)分析時代早就已經(jīng)來臨，從國家政府到企業(yè)個人，”大數(shù)據(jù)“和”數(shù)據(jù)分析“已經(jīng)變成大家耳熟能詳?shù)臒嵩~了。

但是你可能并不具備專業(yè)的數(shù)據(jù)分析知識和語言能力，或者學習了許多關于數(shù)據(jù)分析空洞的理論知識無法好好落地，在這里，我們強勢安利一款數(shù)據(jù)分析的神器，不管你是從未涉獵過數(shù)據(jù)分析的小白，還是儼然在數(shù)據(jù)分析領域小成的數(shù)據(jù)分析師，更或者你想通過數(shù)據(jù)分析來為企業(yè)和部門帶來價值的先鋒者，它都能夠幫助到你，帶給你相對應的價值。

因為，我們說，一款好的工具，首先它應該是功能強大的，它能做到你想得到的事情，也能做到你想不到的事情，更重要的是，它應該不僅僅是工具，它應當是會說話的，會迎合你的思維然后一步步引導你。得出你想要的結果，甚至是意料之外情理之中的驚喜。

這款軟件的名字叫FineBI，零代碼基礎就能直接上手。

數(shù)據(jù)連接，統(tǒng)一數(shù)據(jù)入口

在告訴你它如何幫助你分析之前，先來認識一下你平常見到的那些數(shù)據(jù)這款工具是如何悅納它們的。

我們想分析的數(shù)據(jù)五花八門，大到錯綜復雜各式各樣億萬級數(shù)據(jù)量的企業(yè)數(shù)據(jù)庫，小到日常學習工作中最常見和碎片化的Excel文件，F(xiàn)ineBI都能良好地接納。FineBI支持30余種市面上常用及非常用的數(shù)據(jù)庫，也支持直接將我們本地的Excel文件進行上傳快速進行分析。

在找到了數(shù)據(jù)之后，以下是正餐，我們來看下它是如何迎合你分析，幫助你找到數(shù)據(jù)的價值。在介紹過程中，會涉及到舉例以便讓你更具體認知，下面是在介紹過程可能需要分析的數(shù)據(jù)：

【初始篇】迎合人的思考習慣

好的工具，從第一步開始，就可以讓你專注思考，F(xiàn)ineBI的自助數(shù)據(jù)集功能可以取數(shù)時，選擇字段。

一開始，看到上面諸多數(shù)據(jù)，想挖掘其中的信息，我們可能不知道該怎么入手。而好的工具，一開始就嘗試著讓你明白，你要去聚焦你的分析。對于諸多繁雜的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ineBI保護著你在分析的時候直接暴露在密密麻麻的各種數(shù)據(jù)而盲目不知道怎么下手，在你開始分析之前，它讓你先思考你想要什么，去盡可能明確你自己想分析的目標是什么，然后這個時候你嘗試性地去拖拉出可能相關的指標數(shù)據(jù)，以便你在分析的時候可以盡可能地靠近再靠近你的目標。

完全不懂分析怎么辦，智能推薦精準分析教你開啟數(shù)據(jù)分析第一步

我們對于數(shù)據(jù)最直觀的認知是建立在明細表之上，然后對于數(shù)據(jù)想做進步分析的時候，我們會嘗試去選用一些圖表來展現(xiàn)，但實際上我們可能不明白為什么要選用柱狀圖，不知道選用了漏斗圖是什么意思。當你想分析兩個或者兩個以上數(shù)據(jù)字段的相關性時，F(xiàn)ineBI會自動為你選擇最合適的圖表，每種圖表背后都有很強的數(shù)據(jù)分析算法，可以幫助你先初步了解你的數(shù)據(jù)情況，邁出數(shù)據(jù)分析的第一步。

不再用固定圖表去限制你的思考，你的思考都是價值，所思即所見，所見即所得

FineBI基于著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計改良，提供了無限的視覺分析可能，我們稱之為“無限圖表類型”。FineBI取消了傳統(tǒng)圖表類型的概念，取代以'形狀'和形狀對應的'顏色'，'大小'，'提示'，‘標簽’等屬性；取消了'分類'、'系列'等概念，取代以'橫軸'、 '縱軸'兩個方向。

上面這句話比較拗口，看不懂也不用費力去理解。簡單來講，F(xiàn)ineBI既讓你保留了傳統(tǒng)固定圖表的分析習慣，你可以基于智能推薦的結果去調(diào)整對應圖表類型，但更打破了傳統(tǒng)，鼓勵你去基于你的思考去形成你的分析，所有形狀、顏色、大小、提示、標簽、圖表、警戒標識都將是你思考點的體現(xiàn)，而不再用圖表去限制你的思考。以最簡單的對比分析為例，我們來看下這款工具是如何釋放你的分析能力的：

我們以上面的數(shù)據(jù)為例，來看一個大區(qū)銷售額的對比分析，我們大概可以做到一個什么程度。

注：以下所有結果都只使用到了大區(qū)和銷售額兩個數(shù)據(jù)

首先我們用智能推薦：系統(tǒng)為我們智能推薦了最常用的柱狀圖對比。

我們可能更習慣橫向去看具體銷售額的數(shù)值，從上到下去看對比情況，這時我們希望橫縱軸切換一下分析維度，直接一鍵切換，可以看到切換后意外地發(fā)現(xiàn)形成了我們熟悉的條形圖。

然后我們?nèi)绻賮硪黄硨︻伾?、形狀、大小等，來看下可以玩出什么自己的花樣，你可以設置形狀的顏色不同來區(qū)分大區(qū)，設置形狀的大小來表示銷售額，甚至直接替換形狀。

以上幾個步驟，你已經(jīng)可以體會到了FineBI是怎么迎合你的思維和設計來幫助你良好的進行數(shù)據(jù)分析的思考。如果你對數(shù)據(jù)分析還略有涉獵，我知道，上面是滿足不了你的胃口的。可能你會更期望在數(shù)據(jù)的梳理和挖掘上，F(xiàn)ineBI是如何幫助到你的。睜大眼睛，認真看！

【進階篇】主要講計算處理數(shù)據(jù)的部分

清洗數(shù)據(jù)，如魚得水，助你認識正確的數(shù)據(jù)【自助數(shù)據(jù)集-數(shù)據(jù)加工，規(guī)整數(shù)據(jù)】

一般來說，我們拿到數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)并不是那么完美。對于本身質(zhì)量很差的數(shù)據(jù)進行分析往往是南轅北轍的，得出來的分析結果也是錯誤的，進步還會誤導我們對事情本身的判斷，做出錯誤的決策。所以可能我們在開始拿到數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)進行梳理，這也就是我們通常所說的數(shù)據(jù)清洗。比如某些數(shù)據(jù)缺失，比如增加一些數(shù)據(jù)字段，比如列重命名 、數(shù)據(jù)類型轉換、異常值處理、合并數(shù)據(jù)等等。FineBI 擁有強大的梳理數(shù)據(jù)的功能，可以對數(shù)據(jù)實現(xiàn)過濾、分組匯總、新增列、字段設置、排序、合并等等操作，可以把數(shù)據(jù)進行規(guī)整，讓我們正確認識數(shù)據(jù)的同時，也認識正確的數(shù)據(jù)。

如果你不明白以上操作什么意思，沒關系，可以看下方的示意：

如果還不能明白，用你能理解的話來說，F(xiàn)ineBI設置了自動化的功能，通過點擊鼠標就能夠完成你對有缺陷數(shù)據(jù)的清洗。如果你清楚這一系列操作，具體梳理數(shù)據(jù)能夠到達如何便利強大的程度，你可以看下方”數(shù)據(jù)分析模型“的介紹。

OLAP分析，對數(shù)據(jù)的靈活操控，幫助你實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的多角度深入分析【鉆取聯(lián)動跳轉，多維數(shù)據(jù)分析】

OLAP分析，老生常談的分析技術，對數(shù)據(jù)進行鉆取、放大、過濾、維度切換、跳轉、聯(lián)動、導出、復用等等。通過FineBI的OALP分析，可以輕松玩轉你的數(shù)據(jù)，從大到小，由淺及深，探索數(shù)據(jù)之間的深層關聯(lián)。

比如對區(qū)域-門店-品牌-銷售額不同維度之間，快速進行特定區(qū)域、門店-品牌的銷售額分析。

【終極篇】——物理分析模型和數(shù)據(jù)挖掘模型

OLAP分析：強大靈活的數(shù)據(jù)處理能力，輕松搭建數(shù)據(jù)分析模型

真正的數(shù)據(jù)分析工具，必定脫離不了數(shù)據(jù)分析模型。長期以來，數(shù)據(jù)分析的先驅和專家們，沉淀出了不計其數(shù)經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析模型，在諸多領域和行業(yè)中得到了廣泛的應用，也帶來了實質(zhì)的業(yè)務價值，同時，經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析模型，有利于我們快速上手數(shù)據(jù)分析，減少自我探索過程中的彎路。FineBI強大的數(shù)據(jù)處理功能，可以很好地接洽搭建各種業(yè)務模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型等等。

以RFM模型搭建為例，從最基礎的數(shù)據(jù)（下圖1）到成功搭建一個RFM模型（下圖2），再到進行模型應用（下圖3），只要不到10分鐘的實際。之前研究過RFM客戶價值模型，在市面上尋找體驗了許多分析工具，F(xiàn)ineBI絕對是國內(nèi)制作RFM模型最高效便捷的軟件。

數(shù)據(jù)挖掘：從已知到未知，從過去到將來，告訴你所不知道又想知道的事

我們說，沒有數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析都是在人力有限的范圍內(nèi)進行分析。大數(shù)據(jù)時代，最不可或缺的當屬數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘，或面向過去，發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)表面之下的歷史規(guī)律或模式，稱之為描述性分析；或面向未來，對未來趨勢進行預測，稱之為預測性分析，把大數(shù)據(jù)分析的范圍從“已知”拓展 到了“未知”，從“過去” 走向 “將來”，是大數(shù)據(jù)的生命力 和“靈魂” 所在。

FineBI提供了5種快速挖掘的方式，包含時序預測、聚類、分類預測、回歸和關聯(lián)分析。也就是說，如果你想預測未來的銷售額，你想智能地給用戶群分類，或者你想知道短信發(fā)給哪個用戶獲得的反饋可能性比較大，將會成為現(xiàn)實。

如果需要更多的算法怎么辦，F(xiàn)ineBI也為這種復雜的挖掘需求提供了入口，可以直接在FineBI中進行R語言編譯，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析的需求。

數(shù)據(jù)可視化：好馬配好鞍，強大的可視化為數(shù)據(jù)分析錦上添花

好馬配好鞍，最終的數(shù)據(jù)分析結果自然少不了一副好的皮囊。作為一款專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具來講，F(xiàn)ineBI的可視化功能也十分強大，可以制作各種可視化的報告，為數(shù)據(jù)分析錦上添花。最終數(shù)據(jù)分析的結果自然要來貼上幾張可視化的圖，直接來查看下FIneBI數(shù)據(jù)可視化的效果：

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如喬布斯的演講，驚喜的彩蛋放在最后！

這個誠心的數(shù)據(jù)分析工具，個人版免費，在官網(wǎng)上可以下到，大家記得用最新版5.0！