bi报表软件 国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？
国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？
在哪里处理大数据，我们需要到处寻找软件。Excel是最常用的。
不要认为excel对行数有限制并且运行缓慢。那是因为你没找到合适的地方。你需要在Excel中使用powerquery来处理大数据。在excel2010/2013中，您可以从Microsoft的官方网站下载该插件。在excel2016中，可以直接嵌入函数，使用起来更方便。
它可以满足从数据处理、数据建模、数据可视化、共享和交互全过程的数据需求，以及微软自己与Excel的无缝对接。
不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。
如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。
你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。
为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。
分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。
分析师需要掌握哪些技能？
SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。
DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。
以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。
数据分析师需要懂编程吗？
感谢您的邀请
！数据分析员通常分为两种类型，一种是应用级数据分析员，另一种是研发级数据分析员。区别在于他们是否具有算法设计和实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，将业务模型映射到数据分析工具，从而得到数据分析的结果。数据分析工具很多，如传统的数据分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。为了充分掌握这些工具的使用，我们需要有一定的数理统计基础。通常，BI数据分析人员需要进一步掌握数据库的基本知识，但难度往往不大。
研发级数据分析师需要掌握编程知识。R、 python、C、MATLAB等语言广泛应用于数据分析领域。目前，通过Python等语言完成数据分析是一种常见的做法。事实上，Matlab也是一种在数据分析领域占有重要地位的软件（语言），其功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习实现数据分析是一种常见的方式，python语言是一种常见的选择。一方面python语言易学，另一方面python语言有丰富的库支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。这些库的使用将大大提高算法的实现难度。
简而言之，对于数据分析师来说，如果他们想在数据分析的道路上走得更远，就必须掌握编程。事实上，编程语言本身并不是数据分析的难点。例如，学习Python仍然是一个相对容易的过程。！对于基础薄弱的学习者来说，开始使用工具学习数据分析是一个现实的选择。
BI数据分析软件异军突起，它真能取代传统分析软件吗？
从目前业务数据分析需求的发展趋势来看，BI数据分析取代传统分析软件是一种趋势。
怎么看待数据可视化这个行业以及BI报表开发的前景？
数据可视化并不是一项新技术，但是随着互联网的发展，数据可视化也在不断发展，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析越来越受到重视。通过建立数据仓库实现多源数据的集成，并基于数据挖掘、机器学习等相关技术，可以实现数据挖掘的潜在价值，为企业经营决策、战略分析提供数据支持，因此未来的数据可视化仍有很大的发展前景，特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集和处理为核心的交互式数据可视化必将受到各行各业的欢迎。
数据报表是企业运营中数据管理的重要手段。目前，许多企业通过Excel建立数据报表。然而，随着数据分析、数据可视化、商务Bi等手段的发展，报表开发逐渐转向平台化，通过平台配置可以快速生成数据报表，实现线上线下的实时交互。同时，通过建立企业数据仓库，将数据可视化分析与数据报表相结合，使数据报表更加灵活多样，更加贴近企业业务。
数据可视化和数据报告不是新技术，但随着互联网的发展，它们正在迅速发展。它们通过整合大数据、物联网等手段不断升级，在企业运营、管理、决策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它们的发展前景比较广阔。
什么是bi分析？
Bi对数据的分析和处理主要包括：建立数据仓库，对数据进行预处理，根据企业管理的需要，根据不同的分析主题，提取和合并有效数据，形成全局视图。然后进行“智能操作”——在线分析处理，通过建模等形式对数据进行多维分析；数据挖掘，在数据中寻找“规则”，并将其转化为信息和知识。最后，将知识系统直观地展示给管理者。在相应的产品层面，Bi软件功能包括交互信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知与报警、企业与财务报表编制、记分卡与战略管理、业务流程调用、搜索与协作、移动应用、集成系统管理等是一个轻量级的Bi工具，易于部署和多维化。后期采用jar包升级，维护方便，性价比最高。
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