Ⅰ 如何选择数据分析工具
如何选择数据分析工具，总结了以下3点供大家参考。(1)多数据源支持：数据分析工具须支持连接多个数据源以进行集成分析。由于网络技术的飞速发展，产生的非结构化数据(如文本、图像、声音和网页)越来越多。
除了支持关系数据库(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，还需要考虑MongoDB、Redis、HBase等非关系数据库是否被支持，不同的产品对上述数据管理提供了不同程度的支持。
(2)分析指标的多样性：为了更好地表示内容，数据分析本身需要足够详细，并挖掘出数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群体而异。
所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。
(3)操作便捷：一款好用的数据分析工具不仅需要具备强大的分析功能，还需要具备便捷的操作性。像Python和R语言也可以用作数据分析，但是它们用起来并不方便，没有掌握相关的IT知识很难上手。
BI工具就是一类易上手操作简单的数据分析工具，只需要简单的鼠标拖拽维度和指标，即可快速生成图表，全程无需编写表达式，零学习成本，一分钟上手。让你们工作上得心应手。
Smartbi精心为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能（BI）平台。bi商业智能分析工具和报表工具都是从数据开始，不仅包括数据的收集方式，还包括数据的存储、组织和访问方式。在一个充满了可供选择的市场中，在开始选择之前，您不妨先比较下各种软件，以及弄清自己的数据需求。
思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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Ⅱ 采购分析报表怎么做具体操作实例干货来了
企业分析人员常遇到这样的困扰：查看采购从下订单到入库的情况，需要多次登入金蝶或用友ERP系统供应链模块中查看；查看外购入库单和其他入库单的数据也需要多次点击不同单据......还没开始设计分析，在取数上就被难倒了。
从取数到设计都有哪些过程呢？其实很简单，我们以数林BI系统中设计的采购分析主题为例，先看下效果：
接下来我便和大家分享具体操作在数林BI系统中是如何实现的。
我们先来看下取数模块。
第一步：登入数林BI系统后，进入业务模型模块，我们新增一个业务模型，如下图所示。输入模型名称后，点击【保存】。
第二步：模型名称保存完后，点击【新增】，在界面中选择需要使用的账套名称以及分析时要用的表单类型。这里我们分别选择了“闽都日化”公司和“仓存管理_外购入库”，如下图。
第三步：我们将需要分析的表单字段双击选择到右侧，在“显示字段名称”中，用户可按自身需要修改字段名称。字段选取完毕后点击【保存】，模型便新建成功了，如下图。当然用户若建完模型后突然想起有些字段遗忘了，也可重新进入该界面修改增加。
业务模型新增成功后，我们就可以进行设计了。进入主题设计模块，我们新增一个分析主题，如下图。双击选中前面新建的“采购1218”模型，再输入主题名称，点击【确定】后便进入到设计界面了。
之前的文章我们分享了“表格”、“仪表盘”、“地图”等设计工具的相关操作。这篇我们继续和大家分享“图表”、“散点图”、“饼图”、“标签容器”等工具的使用。
1. 图表
点击“图表”工具，将需要分析的字段拖拽至右侧的数据项中，如下图。并将此图表名称改为“年采购金额”。
我们右键点击复制一个“年采购金额”图，将参数“日期（年）”改为按“月”显示，月采购金额图表就完成了，并将参数中的“颜色依据”改为彩色，如下图所示。
2.饼图
同样，我们点击“饼图”工具，将需要的分析字段拖拽至右侧数据项中，若是参数列有多个，饼图显示数据太杂乱，可以选择“向下钻取”，如下所示。这样便可层层穿透查看数据，显示更加简洁清晰。这里同样可以选择右键点击复制一个饼图，将参数中字段的换成其他分析字段，便可快速完成一个饼图设计。
3. 散点图
“散点图”工具的使用也和其他设计工具类似，如下图，将相应字段拖拽至右侧数据项相应框中，参数中“一级物料名称”的颜色依据改为彩色，并选择“向下钻取”，则“物料采购分布散点图”就制作完成啦。
4. 标签容器
点击“标签容器”工具，如下图，在此添加表格工具，将“供应商采购情况表”需要的字段拖拽对应框中，则此图表就完成了，“物料采购情况表”与“物料采购明细表”重复同样的操作也能快速完成。我们点击“＋”这个图案，选择添加页面，将相应的表格拖拽至不同的页面中，这样既可以节省界面空间，又可以查看数据。
当然，用户若是想在一个页面中添加其他图表设计工具亦可，如下图所示。具体操作与上述所描述内容一样，这里就不一一讲述了。
关于一些表格设计工具的细枝末节，大家可以参考我们之前分享的《可视化工具怎么用？BI图表工具细节篇》这一文章，加上自己在软件中的实操，相信大家很快就能上手~若是想要各个图表之间相互联动，在界面中的【数据】选择“多选主过滤器”即可。
我们来看下最终实现效果：
Ⅲ 如何选择大数据分析工具
当企业发展到一定阶段之后，企业的数据也会逐渐累积丰富，对数据分析的时效性、准确性也有越来越高的要求。为了更快的满足业务部门的数据分析需求，搭建自助数据分析平台是大势所趋。
对于一般企业的可视化数据分析需求来说，由于可视化分析工具市面上已经有不少成熟的产品，相比于自研一个新产品，成熟产品的用户教育成本更低、实施更快、稳定性也比较好，因此有不少公司都不会重复造轮子。但相应的，在进行可视化数据分析产品，即商业BI工具的选型时，我们常常会遇到以下问题：
1、 市场上BI工具的同质化严重，各家基本功能差不多；
2、 纯工具的采购风险很高，能不能用起来对客户本身有很大的挑战。
3、 工具的后续运营和持续价值如何发挥。
那么围绕这三个核心问题，面向市场营销等企业常见的普通业务场景，部门决策人在进行BI工具软件的选型时具体应该考虑哪些细节？我们采访了多位资深市场营销人，一起来听听他们的建议。
选购工具软件之前，要先明确自己的核心业务需求
BI领域作为一个相对成熟和清晰的方向，产品同质化在国内市场上表现的非常明显，且竞争更激烈。在网上随便搜索，都有几十家或大或小的产品可供选择。但是深入研究后就会发现，成熟的商业工具在核心功能上差别不大，你家支持大屏设计，我家也可以；你家数据源丰富我家也不差；你家操作简单，我家上手也容易……
所以，从工具功能本身而言，只要是国内正规产品厂商，基本都能符合企业使用场景和需求，这时我们就需要在采购之前详细分析自身的使用需求，尤其要关注本部门和其他部门在数据分析领域的长期使用需求前景和一些企业的一些业务特点。
比如说如果企业内部对BI工具的使用需求较频繁，需要工具平台开设大量储备账号和兼具较高的查询效率，那么类似Power BI这类小而美的工具就不太适合你；而如果企业自身对数据分析的质量要求较高，除可视化数据分析之外还需要进行数据模型机器学习分析的相关工作，那么你可能就更需要像美林数据旗下Tempo大数据分析平台这样能够兼容数据处理、数据建模、数据分析多维度功能的工具。
归根结底，无论是大数据与人工智能技术，还是SCRM、BI、AI工具的选项，都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑，要让技术或者工具发挥价值，首先要明确业务需求与工作目标，与自身业务深度结合，才能真正的赋能业务，实现业务价值。与此同时自身业务能力的提升也很关键，工具+意愿+能力，才能推动业务不断变革提升，实现长远收益。