數據分析工具怎麼采購

❶ 大數據分析一般用什麼工具分析

1、專業的大數據分析工具
2、各種Python數據可視化第三方庫
3、其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

❷ 企業數據分析工具怎麼選

數據分析的核心是業務，通過業務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具就是幫我們實現結果的手段。合適的工具能幫我們更快達到終點。要選擇合適的數據分析工具，究竟從哪裡入手呢？就先從宏觀層面，向大家介紹幾個關鍵要素：
1、 產品能力
選購數據分析工具時產品的功能是否實能解決企業最關注的的問題，是否能覆蓋更多行業，數據分析工具解決的是行業通用性的問題，解決能力越強，產品越優秀。產品迭代速率是一個重要考察因素，迭代率意味著產品更新升級速度。這是一個不進則退的時代，不能根據市場需求及時調整迭代產品，就意味著無法跟上市場的節奏。
2、學習成本
學習成本不可忽視。市面上有的基於excel的簡易數據分析工具學習成本不算特別高，搭配學習文檔能較快上手。但大多數自己開發的數據分析工具，學習起來就不是那麼簡單的。每種BI工具都有自己獨特的操作方式，是否提供完善的學習資料、是否有完善的培訓體系等，會不會因為資料的不完善導致學習成本增加都是值得考慮的事情。美林數據Tempo產品在這方面就做的比較好，申請試用時，還收到了產品說明書、幫助手冊、應用案例等系列打包文件。
3、 服務能力
選購一款產品，好的服務同樣是采購的關鍵指標。優質的服務不僅能讓客戶更好的使用產品，更能讓客戶自主實現數據價值，軟體工具類產品更是如此。合格的行業解決方案提供商，不僅在售前階段對於客戶需求做到及時響應，更應該在產品交付時實現企業人人會用的效果，即使產品進入售後階段也要針對客戶問題及時反饋，做好基於購買行為全生命周期的用戶管理。
4、 公司能力
公司背景也是考量因素之一，一般大的廠商技術以及服務都是比較好的，可以從該公司官網處找到想要的信息。美林數據深耕數據分析領域，是業界領先的大數據分析技術與服務提供商。2016、2017、2018、2019年連續被工信部賽迪智庫評為「中國大數據企業50強」， 2019年IDC發布的《IDC MarketSpace:中國機器學習開發平台2019廠商評估》報告中，美林數據憑借TempoAI的出色表現，位居領導者象限。
數據分析工具有很多，但能上升到幫助管控企業數據，整合、分析、分發、應用的BI工具卻是魚龍混雜。綜合滿足「用戶獨立」的基本訴求，以及考慮采購工具的影響因素，美林數據Tempo大數據分析平台值得推薦，不僅可以滿足企業復雜式報表與可視化分析的需求，實現追溯過去並展示現在；更可以藉助數據挖掘探究未來。

❸ 如何選擇數據分析工具

❹ 常見的數據分析軟體有哪些

好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍，更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具，也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面，對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言，它具有數據操作和數據定義功能，交互性強，能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度，有效處理復雜任務，是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼，適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的數據，快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據，幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理，數據清理，然後是數據建模，最後是數據可視化，用圖表識別問題，影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義，通過可視化工具來處理數據，使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型；它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有：采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄，並能對數據源進行預先整合和處理，通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時，提供了豐富的圖標組件，可實時顯示相關信息，便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多，如何選擇取決於企業自身的需求。因此，企業在購買數據分析軟體之前，首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手，對需求了解不多，不妨多試試BI工具，BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。

❺ 電商數據分析需要哪些工具呢

進行電商數據分析，找一個靠譜的數據分析平台就可以，情報通是市面上電商數據分析比較好的工具。

情報通可以提供淘系數據，包含天貓和淘寶的全類目行業銷售數據、品牌銷售數據、熱銷寶貝數據、價格分布數據、站內推廣數據、熱搜詞數據等，基本滿足日常調研的幾個維度。使用情報通，需要按照套餐付費，基本上老客戶都是常年合作的，可以詳細的查詢到行業數據銷售數據等。目前情報通能看到國內電商平台淘系、京東的行業數據，境外Lazada等平台的行業數據，以及抖音直播平台的電商數據等。

要想了解更多關於電商數據分析的問題，建議關注情報通。情報通中的店鋪分析模塊可以查看競爭對手、自己和分銷渠道等任意店鋪最近、本月和上月所有寶貝銷量、均價和銷售額，每天密切跟蹤競爭對手、自己店鋪和分銷渠道等任意店鋪改名、調價每個記錄，通過製作各版塊分析圖支持同比數據，通過分析找到全新表現出色的分銷渠道。

❻ 如何學習財務數據分析，有哪些好工具

其實，隨著企業ERP系統普遍以後，核算不再會是財務工作的重心。財務工作的重點是如何將業務數據轉化成財務數據再轉化成可視化圖表/dashboard給管理層做分析。相應的，工作也應該從收集、統計數據、做報表轉變為分析數字背後的經營問題，上升到和管理層攀談的程度，才是好的發展方向。
1、試著將程序性的工作用工具替代掉。
比如日報、周報、月報這類重復性較高的工作可以交給報表工具，簡單的展示分析交給BI。ERP的報表功能不全面，自由度也不高，現在很多報表工具都可以做到實時的數據填入和讀取，做一張固定的模板，寫好邏輯，自動導出就行。這個技術不夠的話可以和信息部提需求，聯合開發，或者小需求用VBA鑽研一下也能解決大部分。
2、匯報時用好PPT和dashboard
其次，分析之後，成果需要展現被管理者認同才能實現初步價值。在匯報時，最直接的辦法是看什麼人說什麼話，展示管理層關心的指標和數據。用簡明的Dashboard來呈現，所以業余學習一些BI工具是很有必要的。比如從系統裡面提取出憑證明細賬數據到PowerPivot數據模型里，可視化呈現各類產品的成本構成並找到可改進的地方。帶著成果和解決思路向領導匯報。
3、沉下來學習財務分析，拓展知識面
然而，關於分析，匯報展示是一方面，背後對財務知識的掌握程度決定著你的分析是否嚴謹和扎實。所以除去以上說的報表工具、BI分析工具，最重要的是沉下心來學習財務分析，成為財務專家。
1.常規報表比如財務三大報表，可以用報表工具開發成固定模板，形成固定報表，只要數據導入就能實時查看，避免常常去處理數據。比如下圖由報表工具FineReport製成，通過設計好一個固定模板，表頭欄位，計算公式，數據和資料庫實時同步，實時在web端展示，可列印，導出，郵件抄送。

FineReport報表

FineReport報表

FineReport報表
2.利用自助式BI做dashboard來分析
首先EXCEL對數據的處理性能是有限的，傳統報表工具做出來的數據就是1、2、3……表格式的數據導致大量篩選、復制、粘貼、核對工作。而且Excel很難實現實時數據更新，只做一個分析，前提是要收集好數據在輸入表格。以上可以利用BI工具FineBI製作dashboard來解決，形成一個財務管理駕駛艙。操作上是將數據欄位拖拖拽拽生成一個個分析圖表，共同組合成一個主題的分析。

FineReport報表
而製作dashboard的關鍵在於在你要展示哪些關鍵指標，這個就和業務掛鉤了。
財務報表是最直接，也是最需要靜心理解和消化的知識版塊。學習財報，大概分為4個層次：
①理解財務報表的構成（三大表）及各張表所反應的基本面；

②理解各報表基本要素（指標）的含義。如：流動資產、非流動資產大概包括哪些？
③掌握財務報表常用的分析方法。如：反應企業運營能力的幾個周轉率指標，分別是怎麼計算的，並反應了企業經營的什麼信息？
④將財務報表與企業實際的經營業務相結合，來分析企業的局部經營情況；
財務報表分析方法和指標
通過相關財務數據挖掘企業經營發展的相關信息，從而為評估企業經營業績和財務狀況提供幫助。（基本分析）
組合分析：通過分析每一個證券風險收益特徵，還有相關性。
行為分析：人們的心理活動，在股票大漲大跌的心理狀態。通過研究群體心理學方式來進行買賣操作。
1.凈現金流為正或為負並非判斷企業財務現金流量監控的唯一指標，還要分析現金流量的結構。（企業擴張，現金流量為負；成熟了，為正）
2.現金流量結構可以反映企業不同發展階段。
財務比率分析：
1.流動性比率（是用來衡量企業短期償債能力的比率）
2.流動資產包括現金和現金等價物，應收票據，應收賬款，存貨。
3.流動負債，企業要在一年或一個營業周期償付的各類短期債務，包括短期借款，應付票據，應付賬款。
4.流動負債流動資產，由於存續期較短，它們的市場價值與賬面價值通常較接近。
5.常用的流動性比率主要有流動比率和速動比率
流動比率=流動資產/流動負債
越高意味它們收回債款的風險越低。
流動資產過高：資產閑置。
流動負債過低：利用杠桿比較差
2是個比較常見的標准
速動比率=（流動資產-存貨）/流動負債
財務杠桿比率，分析企業償債能力的風險指標。分析的是長期償債能力。
1.資產負債率=負債/資產
資產負債率在同行業企業的比較中有較大的參考價值。
2.權益乘數和負債權益比
權益乘數=資產/所有者權益，又稱杠桿比率
負債權益比=負債/所有者權益
3個比率其實都是數值越大代表財務杠桿越高，負債越重。
3.利息倍數
1）前3個衡量債務的本金保障程度。衡量企業對於長期債務利息保障程度的是利息倍數。
利息倍數=息稅前利潤/利息
對於債權人，利息倍數越高越安全。對於舉債經營的企業來說，為了維持正常的償債能力，利息倍數至少應該為1.
4.營運效率比率
1類是短期比率，另一類是長期比率。
1.存貨周轉率=年銷售成本/年均存貨
顯示了企業在一年或一個經營周期存貨的周轉次數。
越大說明，變現所用時間越短，存貨管理效率越高。
存貨周轉天數=365/存貨周轉率（周轉一次需要多少天）
應收賬款周轉率=銷售收入/年均應收賬款
告訴我們能夠以多塊的速度收回銷售收入，企業在一年或一個經營周期內，應收賬款的周轉次數，周轉率越大。說明應收賬款變現，收回的速度越快。
總資產周轉率=年銷售收入/年均總資產。
總資產周轉率越大，說明企業銷售能力越強，資產利用效率越高。
盈利能力比率
銷售利潤率=凈利潤/銷售收入
每單位銷售收入所產生的利潤。薄利多銷
資產收益率=凈利潤/總資產
每單位資產能帶來的利潤
衡量企業盈利能力的指標之一。要麼增加收入，要麼降低成本。
特點是所考慮的凈利潤僅僅是股東可以獲得的利潤。
凈資產收益率=凈利潤/所有者權益
權益報酬率，高說明企業利用其自由資本獲利的能力強。