前段时间，老同学居然和我说她在学编程。当时我很不理解，她是市场专员，又不是程序员，为啥要学编程？直到上周，她请我吃饭，告诉我她调到了新项目组做主管。
“学编程不一定就是做程序员，我用python搜集竞品信息，对产品和服务做数据分析，毕竟知己知彼，百战不殆嘛。”
新职位给了她更大的职场可能，也获得了翻倍的薪水，毕竟几个月前，她可是向我们吐槽自己是“吃麻辣烫不敢加两根肠的搬砖工”呢。
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。
面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。
其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，需要长时间的学习，而且一般来说业务人员做数据分析，目的为非就是一个：用数据推动业务，而且自己能随时改数据，不用和IT沟通，拖拖拽拽就产生数据分析的那种再合适不过了~
谈到数据分析，自然离不开赖以使用的数据分析工具。
我给她推荐了FineBI，她瞬间弃用了用Excel做数据透视表，各种写公式，各种百度VBA代码的“无奈”操作。尤其是最新版，无论是对刚入门数据分析的，自己捯饬数据做业务分析的，出数据可视化的，还是专业的数据分析师，都是绝佳的好工具。
而且个人使用永久免费，没有阉割功能，大赞！先给大家看看finebi的效果图~
一、关于FineBI
关于FineBI，可能很多小伙伴或多或少了解过这款BI工具，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。
你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果；
你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，不写代码不写SQL就能批量化做报表。
你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。
但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。
常常被用作大数据前端展现的工具，对接hadoop、Spark等平台，有了这一款工具之后，IT部门只需要将数据按照业务模块分类准备好，业务部门即可在浏览器前端通过鼠标点击拖拽操作，就能得到自己想要的数据分析结果。
二、与Excel、Python的区别
Finebi和Excel有很大的区别，多到可以写一篇万字长文（等我有空给你们安排，或者评论让我听见你们的呼声），这里我就选两个比较重要的点来说。
1.酷炫的可视化效果
我们在使用excel做报表时，通常就是做表格，行展现什么，纵展现什么，很难直观展现数据变化的规律，也更加难以分析数据变化是由于哪些指标引起的。
比如下图，密密麻麻的文字和指标，让人看了抓不住重点：
稍微懂数据分析的人知道要做可视化图表才能直观看出，是的，但是Excel的可视化表现力有些弱，图表也就那几个。（啥，装插件，银行单位用着Excel2003的伤不起）
FineBI除了提供无限的图表分析之外，仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析，轻松构建出你的数据图表思维逻辑，让你拥有独到的洞察性数据见解，进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。
因此FineBI做出来的故事仪表板是下图这样的，数据之间可进行任意联动、钻取、跳转等OLAP分析操作。重点突出，逻辑清晰，具有深度见解和洞察力，可读性极高！
2.移动的数据分析平台
手机版的Excel很鸡肋哎，用起来很不方便，小编出神入化的快捷键技能根本无法施展身手。如今很多数据报告都可以在手机平板甚至LED电子大屏上看。
之前我把数据分析报告在手机上展示，领导看了大为赞赏。
三、FineBI分析过程
如上图所示的一个企业月度合同数据分析案例，如果使用Excel透视表，可以将年份、月份字段拖拽到行区域，将合同金额字段拖拽到数据区域以完成每个年月的合同金额统计，但是对于求组内排名、组内累计值、累计达成率、同比环比等计算，Excel透视表处理起来则比较麻烦了。
之前强调过数据处理的效率和类数据透视表的操作性，如果用FineBI，是如何一步步简单快速完成的？用一个安利来展示一下！小伙伴们也可以到FineBI官网下载安装，边学边体会！
1.分组统计
首先我们选择FineBI的分组表组件，使用FineBI的内置销售DEMO业务包，找到合同事实表，将合同签约时间的年份、月份字段拖拽到分组表的行表头，然后将合同金额字段拖拽到指标栏进行求和汇总（还可以修改汇总方式为求最大值、最小值、平均值等等），即可完成每个年月的销售额基础数据统计。
2.数据排名
接下来我们继续用FineBI来新增一个每个月合同金额的排名列，直接点击添加计算指标，计算方式选择组内排名，根据合同金额进行降序方式排名即可得到每个月的合同金额排名。
3.数据过滤
下面我们只想看2015年和2016年的数据，那么在FineBI中直接对合同签约时间的年份字段进行过滤，然后选择2015年和2016年即可。
4.累计求和
在看每个月度的合同金额数据时，我们往往可能需要把每个月份的合同金额进行累加，以计算截至到当月的总目标达成率。
这个在FineBI中添加合同金额月度累计值计算指标，然后对合同金额进行组内累计求和，然后再进行组内所有值计算得到合同金额年度总值，最后直接用合同合同金额月度累计值除以金额年度总值即可得到当月的年度目标达成率。
5.同比环比
计算完每个月的合同金额达成率之后，再分析每个月的同比环比数据自然是需要的。对于同期环期和同比环比，我们可以直接在FineBI中添加计算指标，然后选择对应计算方式即可，非常简单，这样一来我们的基础数据分析统计就完成了。
6.条件格式
在统计好基本的数据指标之后，可能会需要添加一些条件样式以便于观察数据，例如我们这边可以通过FineBI给合同金额指标添加图表样式标记，使得当月大于5000000合同金额的数据标绿色，小于5000000的则标红色。
另外再对每个月的合同金额同期比数据添加条件样式，使得当月同比去年同期增长的数据打上上升标记，下降的则打上下降标记。通过以上的简单操作，看似复杂的一个企业月度合同数据分析案例就轻松完成！
四、总结
下面这个动图展示了一个图表的制作，其他都类似的，如果不懂可参见FineBI官网的帮助文档。
当然，其实以上只是FineBI强大功能中的冰山一角，限于篇幅，这边暂时先给大家分享这么多。
首先是工作流程上，BI工具打破了传统信息部门开发报表，业务人员查看报表的滞后数据流程，通过轻量便捷的BI平台使得最有分析需求的业务人员也能轻松分析出自己所需要的数据结果。
其次是大数据的处理性能上，FineBI提供的FineIndex+FineDirect双数据引擎则分别满足实时和大数据量的计算需求，秒级刷新的页面响应，让领导看数据不再经历漫长等待。
最后，FineBI除了解放业务人员之外，最大的贡献应该是对企业。上了FineBI之后，让业务人员也能基于业务基于指标去做特定主题的数据分析，进而为公司经营出谋划策，做到全员都能用好数据，实现阿米巴式模式全员经营，这样一来，企业经营业绩指标不蒸蒸日上才怪呢。
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