1. BI数据可视化工具应该如何选择
在实际的企业应用场景中，管理人员关心的数据不外乎就是一些核心的经营管理指标，但传统意义上的报表，格式单一，枯燥乏味，本质上就是明细条目的拼凑，令人抓狂，没有阅读的欲望。那么通过BI的可视化展现方式，化繁为简，达到数据更直观、阅读更便捷的效果；人的创造力不仅取决于逻辑思维，而且还取决于形象思维。数据如果能变成图像，就能在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维，帮助用户理解数据之间隐藏的规律，为决策提供最优的支持。
BI数据可视化工具应该如何选择呢？
奥 威 Power-BI数 据可视化不仅仅是将数字变成酷炫的图表，奥威数据可视化的目标是快速发现问题，识别问题，分析原因，所以，数据可视化首先是图形化，然后是可以进行探索式分析。
1）颜色预警
奥威可 视化工 具Power-BI 每个图表对象都可以设置颜色预警列，颜色预警更方便一眼看出问题。柱形图的高低反映销额的大小，而颜色的深浅则反映毛利的高低。
2）高亮联动
通过高亮联动，可以看到同样的条目，在不同的视角中所处的位置。如看销售毛利TOP10时，某个省份的销额与销量分布情况。
3）图表最大化
在会议场景下，我们需要临时将某个图表对象最大化，更方便大家进行研究讨论。
4）图表任意联动
通过Power-BI图表间的任意联动筛选，将数据变得立体可视。
5）探索式分析
通过报表间智能钻取与多维动态分析，真正实现探索式分析，从识别问题到分析原因，通过鼠标即可搞定！
如：公司销售目标未达标，到底是哪个区域未达标？未达标的华东区域又是哪个城市或品类未达标？A品类未达标的原因是什么？是因为出现断货还是因为销售不力？......
又如：库龄分布中，361天以上的存货中，积压最多的A物料历史上采购了多少次？为什么某次的采购量这么大？是谁经手的？存放在哪个仓库？.......
再如：费用分析中，A门店的市场费用某月环比大幅增长，市场费用到底花在哪里了？市场费用投入后，该门店的销售业绩后续有没有达到预期增长目标？......
2. 什么是bi工具
BI工具是指可以被视为收集、管理和分析商业信息的过程，目的是让企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们作出对企业更为有利的决策，一般由数据仓库，在线分析处理，数据挖掘，数据备份与恢复等部分组成，主要涉及软件、硬件、咨询服务和应用等方面。我认为BI工具主要有以下几种用途：
1、它能够实现复杂报表的展示与查询。其支持各类交叉、分组、分页、多表头，多格线等中国式复报表，支持参数查询，实现动态数据展示，提升报表统计效率。
2、支持数据采集与补录。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批，可保障数据完整性，提升数据分析质量，也可轻松打造采集与分析一体化的业务应用系统。
3、可以进行数据处理。集数据建模及ETL设计的功能于一体，可预先对数据源进行整合及处理，帮助政府和企业构建数据仓库，提高数据质量，实现数据融合。
4、可以实现自助式分析。完全面向业务人员的敏捷BI分析功能。系统自动建模，通过鼠标拖拽维度和指标，即可实现数据看板、Word报告、PPT报告等数据分析结果，实现业务驱动的数据分析模式。
思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可。
bi工具靠不靠谱，来试试Smartbi,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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3. 3大常用的数据分析工具是什么
3大常用的数据分析工具如下：1、思迈特软件Smartbi
思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
2、MineSet
MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
3、QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,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。