Ⅰ 如何選擇數據分析工具
如何選擇數據分析工具，總結了以下3點供大家參考。(1)多數據源支持：數據分析工具須支持連接多個數據源以進行集成分析。由於網路技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)越來越多。
除了支持關系資料庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關系資料庫是否被支持，不同的產品對上述數據管理提供了不同程度的支持。
(2)分析指標的多樣性：為了更好地表示內容，數據分析本身需要足夠詳細，並挖掘出數據背後真正有價值的信息。數據分析的維度和指標因行業和用戶群體而異。
所以，在選擇數據分析工具時，最好選擇一種詳盡、全面的工具來分析指標，使結果更具深度，這樣才能滿足用戶的要求，才能藉助數據分析工具挖掘出所有數據背後的真正意義。
(3)操作便捷：一款好用的數據分析工具不僅需要具備強大的分析功能，還需要具備便捷的操作性。像Python和R語言也可以用作數據分析，但是它們用起來並不方便，沒有掌握相關的IT知識很難上手。
BI工具就是一類易上手操作簡單的數據分析工具，只需要簡單的滑鼠拖拽維度和指標，即可快速生成圖表，全程無需編寫表達式，零學習成本，一分鍾上手。讓你們工作上得心應手。
Smartbi精心為中國企業量身定製的本土化、敏捷型、可嵌入的商業智能（BI）平台。bi商業智能分析工具和報表工具都是從數據開始，不僅包括數據的收集方式，還包括數據的存儲、組織和訪問方式。在一個充滿了可供選擇的市場中，在開始選擇之前，您不妨先比較下各種軟體，以及弄清自己的數據需求。
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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Ⅱ 采購分析報表怎麼做具體操作實例干貨來了
企業分析人員常遇到這樣的困擾：查看采購從下訂單到入庫的情況，需要多次登入金蝶或用友ERP系統供應鏈模塊中查看；查看外購入庫單和其他入庫單的數據也需要多次點擊不同單據......還沒開始設計分析，在取數上就被難倒了。
從取數到設計都有哪些過程呢？其實很簡單，我們以數林BI系統中設計的采購分析主題為例，先看下效果：
接下來我便和大家分享具體操作在數林BI系統中是如何實現的。
我們先來看下取數模塊。
第一步：登入數林BI系統後，進入業務模型模塊，我們新增一個業務模型，如下圖所示。輸入模型名稱後，點擊【保存】。
第二步：模型名稱保存完後，點擊【新增】，在界面中選擇需要使用的賬套名稱以及分析時要用的表單類型。這里我們分別選擇了「閩都日化」公司和「倉存管理_外購入庫」，如下圖。
第三步：我們將需要分析的表單欄位雙擊選擇到右側，在「顯示欄位名稱」中，用戶可按自身需要修改欄位名稱。欄位選取完畢後點擊【保存】，模型便新建成功了，如下圖。當然用戶若建完模型後突然想起有些欄位遺忘了，也可重新進入該界面修改增加。
業務模型新增成功後，我們就可以進行設計了。進入主題設計模塊，我們新增一個分析主題，如下圖。雙擊選中前面新建的「采購1218」模型，再輸入主題名稱，點擊【確定】後便進入到設計界面了。
之前的文章我們分享了「表格」、「儀表盤」、「地圖」等設計工具的相關操作。這篇我們繼續和大家分享「圖表」、「散點圖」、「餅圖」、「標簽容器」等工具的使用。
1. 圖表
點擊「圖表」工具，將需要分析的欄位拖拽至右側的數據項中，如下圖。並將此圖表名稱改為「年采購金額」。
我們右鍵點擊復制一個「年采購金額」圖，將參數「日期（年）」改為按「月」顯示，月采購金額圖表就完成了，並將參數中的「顏色依據」改為彩色，如下圖所示。
2.餅圖
同樣，我們點擊「餅圖」工具，將需要的分析欄位拖拽至右側數據項中，若是參數列有多個，餅圖顯示數據太雜亂，可以選擇「向下鑽取」，如下所示。這樣便可層層穿透查看數據，顯示更加簡潔清晰。這里同樣可以選擇右鍵點擊復制一個餅圖，將參數中欄位的換成其他分析欄位，便可快速完成一個餅圖設計。
3. 散點圖
「散點圖」工具的使用也和其他設計工具類似，如下圖，將相應欄位拖拽至右側數據項相應框中，參數中「一級物料名稱」的顏色依據改為彩色，並選擇「向下鑽取」，則「物料采購分布散點圖」就製作完成啦。
4. 標簽容器
點擊「標簽容器」工具，如下圖，在此添加表格工具，將「供應商采購情況表」需要的欄位拖拽對應框中，則此圖表就完成了，「物料采購情況表」與「物料采購明細表」重復同樣的操作也能快速完成。我們點擊「＋」這個圖案，選擇添加頁面，將相應的表格拖拽至不同的頁面中，這樣既可以節省界面空間，又可以查看數據。
當然，用戶若是想在一個頁面中添加其他圖表設計工具亦可，如下圖所示。具體操作與上述所描述內容一樣，這里就不一一講述了。
關於一些表格設計工具的細枝末節，大家可以參考我們之前分享的《可視化工具怎麼用？BI圖表工具細節篇》這一文章，加上自己在軟體中的實操，相信大家很快就能上手~若是想要各個圖表之間相互聯動，在界面中的【數據】選擇「多選主過濾器」即可。
我們來看下最終實現效果：
Ⅲ 如何選擇大數據分析工具
當企業發展到一定階段之後，企業的數據也會逐漸累積豐富，對數據分析的時效性、准確性也有越來越高的要求。為了更快的滿足業務部門的數據分析需求，搭建自助數據分析平台是大勢所趨。
對於一般企業的可視化數據分析需求來說，由於可視化分析工具市面上已經有不少成熟的產品，相比於自研一個新產品，成熟產品的用戶教育成本更低、實施更快、穩定性也比較好，因此有不少公司都不會重復造輪子。但相應的，在進行可視化數據分析產品，即商業BI工具的選型時，我們常常會遇到以下問題：
1、 市場上BI工具的同質化嚴重，各家基本功能差不多；
2、 純工具的采購風險很高，能不能用起來對客戶本身有很大的挑戰。
3、 工具的後續運營和持續價值如何發揮。
那麼圍繞這三個核心問題，面向市場營銷等企業常見的普通業務場景，部門決策人在進行BI工具軟體的選型時具體應該考慮哪些細節？我們采訪了多位資深市場營銷人，一起來聽聽他們的建議。
選購工具軟體之前，要先明確自己的核心業務需求
BI領域作為一個相對成熟和清晰的方向，產品同質化在國內市場上表現的非常明顯，且競爭更激烈。在網上隨便搜索，都有幾十家或大或小的產品可供選擇。但是深入研究後就會發現，成熟的商業工具在核心功能上差別不大，你家支持大屏設計，我家也可以；你家數據源豐富我家也不差；你家操作簡單，我家上手也容易……
所以，從工具功能本身而言，只要是國內正規產品廠商，基本都能符合企業使用場景和需求，這時我們就需要在采購之前詳細分析自身的使用需求，尤其要關注本部門和其他部門在數據分析領域的長期使用需求前景和一些企業的一些業務特點。
比如說如果企業內部對BI工具的使用需求較頻繁，需要工具平台開設大量儲備賬號和兼具較高的查詢效率，那麼類似Power BI這類小而美的工具就不太適合你；而如果企業自身對數據分析的質量要求較高，除可視化數據分析之外還需要進行數據模型機器學習分析的相關工作，那麼你可能就更需要像美林數據旗下Tempo大數據分析平台這樣能夠兼容數據處理、數據建模、數據分析多維度功能的工具。
歸根結底，無論是大數據與人工智慧技術，還是SCRM、BI、AI工具的選項，都是一種解決問題的新方法或者輔助支撐，要讓技術或者工具發揮價值，首先要明確業務需求與工作目標，與自身業務深度結合，才能真正的賦能業務，實現業務價值。與此同時自身業務能力的提升也很關鍵，工具+意願+能力，才能推動業務不斷變革提升，實現長遠收益。