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为什么大数据分析选bi,bi大数据分析优势何在

作者:FineBI

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发布时间:2022.9.1

大数据分析用什么做,用excel?用python?还是用bi?

这就像是一个鄙视链,首先在鄙视链底端得的肯定是excel。为啥这么说,首先就问excel可以大数据分析吗?

excel的确是数据分析工具中最普及的,可以满足各行各业的日常工作数据的少量、较简单逻辑的处理。还有更多函数公式,满足日常一般的数据分析要求绰绰有余。但是处理数据量有限,只能处理最大行数是1048576行,最大列数是16384列,看着挺多,但随着企业数据化的发展,远远不够。此外当处理较大体量数据时,就会发生卡顿、宕机,并且图表样式简单有限,不够美观。

一句话说,excel根本解决不了大数据,这也无怪excel在大数据分析的底端了。

那python和bi呢,孰强孰弱?

我们客观地看看:

Python

适用范围:网站运维、第三方数据爬虫等等多场景

适用人群:有一定的编码基础能力,非专业人士也可以学,只是入门简单,越学越难。

优势:因为 Python 相之于其他编程语言较为好学,他的整体书写形式比较类似英语。因此其他领域的人入门起来也比较简单。其次岗位少,竞争较小。

劣势:Python岗位少,去投简历的公司也就少,大多数都是在北上广深杭,其他二三线城市能参加面试的机会就更少了,IT岗位机会多的是Java,前端,就业较难。

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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,不用重复导出导入数据,省时省力。

劣势:现在BI市场良莠不齐,处于高速诉发展时期,选择较多,所以还是要慎重选择BI厂商。

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看以上的比较就知道,也许从编程角度而言,python大数据分析的确是当仁不让,但是从学习成本或者是展示效果而言,bi大数据分析却略胜一筹。

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,只有在冷静选择之后深耕才是明智的选择,而不是每个都泛泛而谈。如果你没有编程的基础,bi大数据分析才是你最经济的选择。

下面跟大家仔细说说bi大数据分析怎么样:

至今没有一款BI在使用过程中是不宕机的,这不现实,但是宕机的次数和数据展现的速度确实可以反映BI工具的好坏。

FineBI具有spider大数据引擎,对于大数据量的分析可以很快速地响应,支持本地模式和直连模式。其实上过BI的企业都应该知道,大数据BI分析工具最重要的就是稳定性,没有稳定性,一切都是白搭。

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同时在OLAP多维分析方面,FineBI做的比较全面,钻取、联动、旋转、切片、跳转都可以进行快速设置,功能非常强大。

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同时计算分析能力方面,例如用户想做类似同期环期、同比环比的快速计算,无法直接得出结果,需要用户书写一些函数才能计算出相关结果。

而FineBI为用户直接提供了快速计算的功能,包括求同期/环期、同比/环比、排名、累计值、所有值、百分比计算等等。

总的来说bi大数据分析不是不行,但是也得选对才行,像finebi这种的bi大数据分析就是很不错的选择。

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