推荐一款配有强大数据管理和可视化ETL的BI工具

实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，而且常常须要对不一样的业务数据进行关联性分析。

IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能彻底知足分析人员的需求。好比分析人员须要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员须要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每一个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。若是分析人员还须要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，作关联分析和横向对比分析。

这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来讲，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程当中碰到的亟待解决的问题。

FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT作分析的配合流程。改成在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据本身去分析。

其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增长字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操做。

1、FineBI自助数据准备介绍

传统工具在分析数据的过程当中，须要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在作费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI 重点打造的自助数据集，提供了各类简单高效的数据处理功能，给用户更好的数据处理体验，减小无效重复的沟经过程，提升数据分析的效率。

2、核心亮点

1.完善的数据管理策略，基于业务需求作好数据分类可视化管理

企业在发展过程当中，信息化程度会不断提升，为了解决特定信息化问题，企业系统中的信息系统数量也愈来愈多，从企业的大粒度来看，业务流程有必定的联系，可是在细粒度上，数据相互独立，内在逻辑互不联系，信息孤岛问题十分严重。企业常常须要对这些独立系统进行整合，而后进行统一的数据分析。FineBI有着较为完善的数据管理策略：

• 支持丰富的数据源链接，帮助企业进行多样数据整合；
• 支持数据业务包功能，提升数据分类管理效率；
• 支持智能的表间字段关联，多种关联方式搭配使用；
• 支持表与字段名称智能转义，加强数据可读可用性；
• FineBI自带数据处理工具，支持对数据进行转换处理，如构建自循环列。

从数据采集到数据处理再到数据的存储和管理，FineBI完善的数据管理策略为前端的业务自由探索数据分析提供了强大的数据支持。

2.多种数据处理功能，可视化操做方式解放生产力

对于自己质量不好的数据进行分析每每是南辕北辙，得出来的分析结果多是错误的，错误的分析结果一定致使错误的决策方案。为了不这样的事情，当咱们拿到数据时，须要对数据进行清洗，好比某些数据缺失，须要增长一些数据字段，某些数据须要重命名 、类型转换、异常值处理、合并等。这些均可以经过FineBI可视化的形式来实现。

3.智能继承数据表的权限与关联，IT省心，业务安心

管理员只需配置基础的数据权限和关联，用户在权限范围内操做，自动继承和关联数据集，提高双方效率。

• 对于IT管理员：只须要配置基础的数据关联和权限，用户无论进行怎样的数据处理，都必定是在其权限范围内操做，且自助数据集的关联也能够自动继承，不须要管理员再进行配置。
• 对于业务分析人员：IT终于能够放心的将数据下放，分析用户也能拿到本身须要的数据，进行无限次处理和分析。

4.Step by step，符合人类思惟习惯的数据处理体验

用户在FineBI中的每个操做均可以增长、删除和修改，而且提供预览。

• 容忍错误：每一步数据处理操做皆可增/删/改
• 路径清晰：每一步数据处理清晰记录，效果可预览
• 无限层级：无限层次数据加工分析，直到获取所需

5.轻松搭建各种分析模型，帮助业务洞察

大佬们经典的数据分析模型在诸多领域和行业中获得了普遍的应用，也带来了实质的业务价值。同时，经典的数据分析模型，更易于咱们快速上手，少走不少的弯路。使用FineBI的自助数据处理功能，能够轻松搭建各领域已有的经典业务分析模型，好比金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等等，这些均可根据用户需求来套用，充分发挥数据和模型的价值。

6.预置数据挖掘算法，自助挖掘助力业务预测判断

大数据时代，最不可或缺的就是数据挖掘。数据挖掘，对于已经存在的数据，咱们能够经过分析获得必定的规律；对于未知的数据，咱们能够经过趋势进行预判。

• FineBI内置五种算法：时间序列算法、聚类算法、分类算法，回归算法，关联算法，强化FineBI数据处理能力，与图形分析结合，拖拽展示预测结果。也就是说，若是你想预测将来的销售额，你想智能地给用户群分类，或者你想知道短信发给哪一个用户得到的反馈可能性比较大，将会成为现实。
• 集成r语言：若是须要更多的算法怎么办，FineBI也为这种复杂的挖掘需求提供了入口，能够直接在FineBI中进行r语言编译，完美的结合了r语言的统计能力优点和FineBI的展示优点。实现数据统计和分析的需求。
• 集成Python语言：在FineBI中可进行Python语言编译，也支持直接对接Python的dataframe返回结果，实现数据统计和分析的需求，并可将结果经过FineBI展示。

3、场景应用

一、经过数据清洗加工获得目标分析数据

二、构建经典分析模型

• RFM客户价值模型

• 帕累托图分析（二八分析）

• 矩阵分析模型

三、利用数据挖掘算法对数据潜在价值进行挖掘

四、企业级数据管控及分发

自助数据准备，将数据分发作到了极致。不一样岗位的人能够对自助数据拥有不一样的权限，控制人员是否可以查看、使用、编辑和分享数据，同时将数据分发的粒度控制大到数据库，小到数据表、数据集，甚至行列权限。