从学习成本或者是展示效果而言,又该是谁鄙视谁? 于我们每个人而言,其实能够全都掌握是最好的,你可以在少数数据处理时用EXCEL更加高效,可以在大量数据分析时,写个代码自行运行,也可以在做周报月报时是用BI做动态的可视化大屏。 每样都学、每样都精是最好的选择方式。但每个人的精力都是有限的,而且刀越磨越快,...
就拿FineBI来举例子吧。 当你用FineBI这个工具的时候,你可以发现,它在整个数据分析的流程上带来了改进: 虽然谈不上达到了ETL的水平,但是FineBI内置的一些公式是可以快速地处理和清洗数据。 做数据透视分析,由于数据量很大,传统Excel工具就很吃力,卡掉、死机,FineBI处理大数据量的性能比Excel强很多。 做图形展现,Ex...
1. 数据化决策支持:BI(Business Intelligence)是一种从大量数据中提取和分析有价值信息的方式,帮助企业做出合理决策。2. 数据可视化:BI工具可以将数据以图表、图形等形式进行展示,使数据更加直观和易于理解。3. 数据挖掘和预测:BI可以通过挖掘历史数据和趋势,预测未来的市场走势和业务情况,为业务决策提供参考。4. 提高...
Python和BI数据分析在不同的方面各有优劣势,下面将从方法、操作流程等方面分别进行讲解,帮助您了解哪个更好。 一、方法比较1. Python数据分析方法: – 数据获取:Python拥有丰富的数据采集库,可以从各种数据源获取数据,如文件、数据库、API等。 – 数据清洗:Python提供了多种数据清洗方法和工具,可以对数据进行缺失值...
二、BI 适用范围:做数据透视分析,做报表。 适用人群:没时间学代码、对数据分析有着快速响应需求的业务人员,以及懂些代码,疲惫于重复性取数需求的IT人员。 优势:处理大数据量的性能比EXCEL强很多,并且类EXCEL的操作设计,支持拖拉拽等方式,个性化的满足了中国式的复杂报表需求。此外可以直接链接多个数据库,不用重复导出...
python BI功能 python做bi,两年时间里曾经换过一份工作,一直都是从事大数据相关的行业。目前是一家企业的BI工程师,主要工作就是给业务部门出报表和业务分析报告。回想自己过去的工作成绩也还算是不错的,多次通过自己分析告,解决了业务的疑难杂症,领导们各种离不开。但
bi python 职责描述:职责一:负责BI系统开发工作主要任务•负责数据仓库的建设,架构设计和落地,实现对产品业务数据化运营的基础支撑;•负责ETL设计、模型设计、模型开发、测试调整、运行维护支持等工作;•负责ETL应用开发,数据库性能进行调优工作;•负责数据抽取、加载、转换和脚本开发;•负责BI报表、图表展现的开...
4.商业智能(BI) 数据分析中有一句话:文字不如表,表不如图,数据可视化是数据分析的主要方向之一。Excel的图表可以满足基本的图形要求,但这只是基础,高级可视化需要编程的知识。除了学习R、Python等编程语言外,还可以选择简单易用的BI工具。 BI的优势在于它更擅长做交互式的报告,它擅长解释历史数据和实时数据,可以大大...
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FineBI是交互式数据可视化BI工具，可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。FineBI做出的驾驶舱 除此之外，FineBI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等，文末给你们送上它的下载地址，先看分析。一、数据获取 我们的数据来源是链接网上的信息，应该还挺全的，虽然...