数据分析工具怎么采购

❶ 大数据分析一般用什么工具分析

1、专业的大数据分析工具
2、各种Python数据可视化第三方库
3、其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

❷ 企业数据分析工具怎么选

数据分析的核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具就是帮我们实现结果的手段。合适的工具能帮我们更快达到终点。要选择合适的数据分析工具，究竟从哪里入手呢？就先从宏观层面，向大家介绍几个关键要素：
1、 产品能力
选购数据分析工具时产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，数据分析工具解决的是行业通用性的问题，解决能力越强，产品越优秀。产品迭代速率是一个重要考察因素，迭代率意味着产品更新升级速度。这是一个不进则退的时代，不能根据市场需求及时调整迭代产品，就意味着无法跟上市场的节奏。
2、学习成本
学习成本不可忽视。市面上有的基于excel的简易数据分析工具学习成本不算特别高，搭配学习文档能较快上手。但大多数自己开发的数据分析工具，学习起来就不是那么简单的。每种BI工具都有自己独特的操作方式，是否提供完善的学习资料、是否有完善的培训体系等，会不会因为资料的不完善导致学习成本增加都是值得考虑的事情。美林数据Tempo产品在这方面就做的比较好，申请试用时，还收到了产品说明书、帮助手册、应用案例等系列打包文件。
3、 服务能力
选购一款产品，好的服务同样是采购的关键指标。优质的服务不仅能让客户更好的使用产品，更能让客户自主实现数据价值，软件工具类产品更是如此。合格的行业解决方案提供商，不仅在售前阶段对于客户需求做到及时响应，更应该在产品交付时实现企业人人会用的效果，即使产品进入售后阶段也要针对客户问题及时反馈，做好基于购买行为全生命周期的用户管理。
4、 公司能力
公司背景也是考量因素之一，一般大的厂商技术以及服务都是比较好的，可以从该公司官网处找到想要的信息。美林数据深耕数据分析领域，是业界领先的大数据分析技术与服务提供商。2016、2017、2018、2019年连续被工信部赛迪智库评为“中国大数据企业50强”， 2019年IDC发布的《IDC MarketSpace:中国机器学习开发平台2019厂商评估》报告中，美林数据凭借TempoAI的出色表现，位居领导者象限。
数据分析工具有很多，但能上升到帮助管控企业数据，整合、分析、分发、应用的BI工具却是鱼龙混杂。综合满足“用户独立”的基本诉求，以及考虑采购工具的影响因素，美林数据Tempo大数据分析平台值得推荐，不仅可以满足企业复杂式报表与可视化分析的需求，实现追溯过去并展示现在；更可以借助数据挖掘探究未来。

❸ 如何选择数据分析工具

❹ 常见的数据分析软件有哪些

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

❺ 电商数据分析需要哪些工具呢

进行电商数据分析，找一个靠谱的数据分析平台就可以，情报通是市面上电商数据分析比较好的工具。

情报通可以提供淘系数据，包含天猫和淘宝的全类目行业销售数据、品牌销售数据、热销宝贝数据、价格分布数据、站内推广数据、热搜词数据等，基本满足日常调研的几个维度。使用情报通，需要按照套餐付费，基本上老客户都是常年合作的，可以详细的查询到行业数据销售数据等。目前情报通能看到国内电商平台淘系、京东的行业数据，境外Lazada等平台的行业数据，以及抖音直播平台的电商数据等。

要想了解更多关于电商数据分析的问题，建议关注情报通。情报通中的店铺分析模块可以查看竞争对手、自己和分销渠道等任意店铺最近、本月和上月所有宝贝销量、均价和销售额，每天密切跟踪竞争对手、自己店铺和分销渠道等任意店铺改名、调价每个记录，通过制作各版块分析图支持同比数据，通过分析找到全新表现出色的分销渠道。

❻ 如何学习财务数据分析，有哪些好工具

其实，随着企业ERP系统普遍以后，核算不再会是财务工作的重心。财务工作的重点是如何将业务数据转化成财务数据再转化成可视化图表/dashboard给管理层做分析。相应的，工作也应该从收集、统计数据、做报表转变为分析数字背后的经营问题，上升到和管理层攀谈的程度，才是好的发展方向。
1、试着将程序性的工作用工具替代掉。
比如日报、周报、月报这类重复性较高的工作可以交给报表工具，简单的展示分析交给BI。ERP的报表功能不全面，自由度也不高，现在很多报表工具都可以做到实时的数据填入和读取，做一张固定的模板，写好逻辑，自动导出就行。这个技术不够的话可以和信息部提需求，联合开发，或者小需求用VBA钻研一下也能解决大部分。
2、汇报时用好PPT和dashboard
其次，分析之后，成果需要展现被管理者认同才能实现初步价值。在汇报时，最直接的办法是看什么人说什么话，展示管理层关心的指标和数据。用简明的Dashboard来呈现，所以业余学习一些BI工具是很有必要的。比如从系统里面提取出凭证明细账数据到PowerPivot数据模型里，可视化呈现各类产品的成本构成并找到可改进的地方。带着成果和解决思路向领导汇报。
3、沉下来学习财务分析，拓展知识面
然而，关于分析，汇报展示是一方面，背后对财务知识的掌握程度决定着你的分析是否严谨和扎实。所以除去以上说的报表工具、BI分析工具，最重要的是沉下心来学习财务分析，成为财务专家。
1.常规报表比如财务三大报表，可以用报表工具开发成固定模板，形成固定报表，只要数据导入就能实时查看，避免常常去处理数据。比如下图由报表工具FineReport制成，通过设计好一个固定模板，表头字段，计算公式，数据和数据库实时同步，实时在web端展示，可打印，导出，邮件抄送。

FineReport报表

FineReport报表

FineReport报表
2.利用自助式BI做dashboard来分析
首先EXCEL对数据的处理性能是有限的，传统报表工具做出来的数据就是1、2、3……表格式的数据导致大量筛选、复制、粘贴、核对工作。而且Excel很难实现实时数据更新，只做一个分析，前提是要收集好数据在输入表格。以上可以利用BI工具FineBI制作dashboard来解决，形成一个财务管理驾驶舱。操作上是将数据字段拖拖拽拽生成一个个分析图表，共同组合成一个主题的分析。

FineReport报表
而制作dashboard的关键在于在你要展示哪些关键指标，这个就和业务挂钩了。
财务报表是最直接，也是最需要静心理解和消化的知识版块。学习财报，大概分为4个层次：
①理解财务报表的构成（三大表）及各张表所反应的基本面；

②理解各报表基本要素（指标）的含义。如：流动资产、非流动资产大概包括哪些？
③掌握财务报表常用的分析方法。如：反应企业运营能力的几个周转率指标，分别是怎么计算的，并反应了企业经营的什么信息？
④将财务报表与企业实际的经营业务相结合，来分析企业的局部经营情况；
财务报表分析方法和指标
通过相关财务数据挖掘企业经营发展的相关信息，从而为评估企业经营业绩和财务状况提供帮助。（基本分析）
组合分析：通过分析每一个证券风险收益特征，还有相关性。
行为分析：人们的心理活动，在股票大涨大跌的心理状态。通过研究群体心理学方式来进行买卖操作。
1.净现金流为正或为负并非判断企业财务现金流量监控的唯一指标，还要分析现金流量的结构。（企业扩张，现金流量为负；成熟了，为正）
2.现金流量结构可以反映企业不同发展阶段。
财务比率分析：
1.流动性比率（是用来衡量企业短期偿债能力的比率）
2.流动资产包括现金和现金等价物，应收票据，应收账款，存货。
3.流动负债，企业要在一年或一个营业周期偿付的各类短期债务，包括短期借款，应付票据，应付账款。
4.流动负债流动资产，由于存续期较短，它们的市场价值与账面价值通常较接近。
5.常用的流动性比率主要有流动比率和速动比率
流动比率=流动资产/流动负债
越高意味它们收回债款的风险越低。
流动资产过高：资产闲置。
流动负债过低：利用杠杆比较差
2是个比较常见的标准
速动比率=（流动资产-存货）/流动负债
财务杠杆比率，分析企业偿债能力的风险指标。分析的是长期偿债能力。
1.资产负债率=负债/资产
资产负债率在同行业企业的比较中有较大的参考价值。
2.权益乘数和负债权益比
权益乘数=资产/所有者权益，又称杠杆比率
负债权益比=负债/所有者权益
3个比率其实都是数值越大代表财务杠杆越高，负债越重。
3.利息倍数
1）前3个衡量债务的本金保障程度。衡量企业对于长期债务利息保障程度的是利息倍数。
利息倍数=息税前利润/利息
对于债权人，利息倍数越高越安全。对于举债经营的企业来说，为了维持正常的偿债能力，利息倍数至少应该为1.
4.营运效率比率
1类是短期比率，另一类是长期比率。
1.存货周转率=年销售成本/年均存货
显示了企业在一年或一个经营周期存货的周转次数。
越大说明，变现所用时间越短，存货管理效率越高。
存货周转天数=365/存货周转率（周转一次需要多少天）
应收账款周转率=销售收入/年均应收账款
告诉我们能够以多块的速度收回销售收入，企业在一年或一个经营周期内，应收账款的周转次数，周转率越大。说明应收账款变现，收回的速度越快。
总资产周转率=年销售收入/年均总资产。
总资产周转率越大，说明企业销售能力越强，资产利用效率越高。
盈利能力比率
销售利润率=净利润/销售收入
每单位销售收入所产生的利润。薄利多销
资产收益率=净利润/总资产
每单位资产能带来的利润
衡量企业盈利能力的指标之一。要么增加收入，要么降低成本。
特点是所考虑的净利润仅仅是股东可以获得的利润。
净资产收益率=净利润/所有者权益
权益报酬率，高说明企业利用其自由资本获利的能力强。