随着互联网思维的深化，以及数据化思维的普及，我发现，身边很多岗位，包括财务、市场、运营、销售、供应链，都开始注重数据的客观分析，来引导帮助决策。
之前我给公司的业务部门做过培训，也结合他们的业务帮做数据运营计划。
比如给人力资源制定效能仪表盘，去实时掌握人员状况和人均效能，通过对招聘漏斗的分析促进招聘效果提升；给运营制定用户活跃度模型，帮助他们监控用户的成长以及复购和转化，以致精细化营销。
业务的小伙伴也自发性的开始了解并学习数据分析，用他们的话来讲：
“数据能很好量化并且评判一件事的效果；分析数据让我们避免拍脑袋决策，现在遇到问题，已经自发性的会去采集数据做分析，能更好更快的理解业务含义，积累业务经验。”
总而言之，数据分析是挖掘业务数据价值的一个启蒙。
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那么有人就会问了，我也想要数据分析，如何对业务做数据分析？
如果你经常跟各类数据、表格打交道，一定明白Excel的重要性。
面对大量的数据，记录辛苦，汇总更辛苦；面对复杂的表格，搞不定，做不对，更是常态。·
在效率问题上，大部分人受限于Excel的高技巧功能，无法自由快速的做表格做分析。这时候不妨借助更专业的BI工具去快速准确的做分析。
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BI俗称商业智能分析工具，如今它已不是商业分析师、数据科学家的专属。随着百花齐放的学习课程和分析工具的出现，它的入门难度和上手难度都大为降低，且掌握一点数据分析技能对日常工作大有裨益。
比方说，如果能学上一点可视化技巧，懂得如何恰当的使用一些高级的可视化图表，在做PPT、做报告时，必定能让领导惊艳一番。
如果能掌握了BI分析工具使用，在做报表、做分析性图表时，能比Excel效率高上不少，再也不用被VBA和复杂公式的折磨。
过往你可能大部分的时间都花在数据处理上，那么现在你可以花更多的时间 在离升职加薪就会比其他同事更近一步。
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今天就来给大家分享如何用FineBI进行简单快速的数据分析，为了帮助大家理解，结合Excel对比。
什么是FineBI ？
首先，这是一个BI工具。BI又叫商业智能，是提供快速数据分析的一种方案，包括收集数据、处理数据、可视化分析数据、报告展示等，目的是将繁杂的数据转变为有效的信息，然后为决策所用。
关于FineBI
你可以把它看成可视化工具，因为它自带几十种常用图表，以及动态可视化效果；
你也可以把它看成报表工具，因为它可以零代码快速制作报表，以表格状、以Dashboard状；
你也可以把它看成数据分析工具，因为如果你有数据，想分析，可以借助FineBI做一些探索性的分析，甚至深度的数据挖掘，它提供5类现成的挖掘模型。
更简单的理解，就是一个更加高级的Excel数据透视表。选择要呈现的数据字段，即可立马呈现可视化。
怎么用它来操作一次数据分析，并呈现可视化？
它的操作依据你分析数据的思路。比方说我们通过数据观察到，网站流量下降了20%，且技术上没有任何问题。那么我们就要分析可能的原因，去假设去验证。那我们需要拿到那部分我们想分析的数据，对数据处理，可能还要分析和建立专业的统计模型，可视化呈现......
FineBI的操作大体也是依据这样的思路，分为五个步骤：数据导入、数据清洗、数据关联、可视化探索分析、DashBoard整合。
下面具体来介绍下。
一、Excel平面公式计算 VS FineBI可视化探索分析
我们用Excel做数据计算，倚靠的是在单元格内写各种公式，一张表格制作下来，往往有十几二十个公式：
如果是用FineBI进行探索式分析的话，只要导入数据，过滤、筛选、条件、合并表等操作都有现成的按钮，基本不要写公式。
用FineBI图表分析，整个界面分为7大区域。分别为维度字段区域、指标字段区域、图表智能推荐区域、属性样式区域、横纵轴分析区域、图表预览区域、数据挖掘深度分析区域。
操作界面是这样的：
模块化的分区。我们只要通过鼠标得点击和字段拖拽操作即可完成对数据的整个探索分析过程。
可视化方面，FineBI基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计，以“形状“和对应的“颜色“，“大小“，“提示“，“标签“等属性（除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现）进行图表类型替代。
二、Excel复杂报表 VS FineBI可视化仪表板（Dashboard）
在用excel做报表时，由于其基于单元格的横向/纵向拓展特性，通常做出来的报表会是下图这样的，密密麻麻的文字和指标，让人看了抓不住重点，很难从其中获取到有效信息：
但做报告时，我们需要做图表做可视化，利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事。FineBI除了提供无限的图表分析之外，还可以做可视化仪表板，对图表进行布局，分析，美化，类似一个信息图，轻松构建出一个报告。
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。
如果你是上图报告中的数据分析师Rebecca，给领导汇报完毕之后，想必升职加薪已经指日可待了吧~
三、Excel数据趋势拟合 VS FineBI数据智能深度挖掘
在一些数据需要进行深度分析预测的场景时，Excel只提供了一些简单的数据线性、多项式、对数等拟合方式，可以帮助用户做一些简单的数据预测，但是一旦遇到诸如需要进行分类、聚类、逻辑回归算法等复杂的数据挖掘场景，Excel就显捉襟见肘了。
再看看看FineBI，如果你想预测未来的销售额，你想智能的给用户群分类，或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大，想建立商品关联销售模型，这些在FineBI中都将会成为现实。
此外，FineBI还将时间序列算法和聚类算法，和图表分析相结合，也就是大家不止可以实现预测和聚类，更进一步，只需要简单的拖拖拽着就可以立即看到预测和聚类的结果，让数据挖掘不止于能用，更要易用。
四、Excel重复导入文件更新数据 VS FineBI Spider大数据引擎
Excel做数据统计，一旦数据更新，就要手工一个个去导，甚至复制粘贴，聪明的可能会用VBA。
用FineBI的话，直接对接企业数据库，比如CRM，ERP，MES系统。
通过大数据Spider引擎直接和数据库进行对接，并且提供实时和抽取（提高大数据性能）数据的两大模式供用户自由选择，支持的数据库类型多达30多种。
除此之外，FineBI还提供了基于业务主题的业务包形式，一次性构建数据之间的关联关系，高可复用性的元数据管理模式，为数据分析师或者是有数据分析需求的业务人员进行可视化数据探索分析提供了无限可能。
最后，本文拿Excel和FineBI做了差异化对比，突出做数据分析时，BI的高效率和可视化。
依托BI系统，企业可以建成数据分析体系，方便的进行仪表板管理、用户管理、定时调度、权限管理以及系统个性化设置，进而支撑起各种业务主题分析。
在商业用途上，我们要考虑效率，人员的培训成本，协同性，还要考虑对企业业务的支撑、贡献，这几点Excel是比较难发挥贡献的。有人说“Excel用得再溜，老板也不会给你涨工资，可能还革了其他同事的命”。那是因为Excel处理了数据，但没有得到有效结果去服务于业务带来效益。那如果在FineBI之后，基于业务基于指标去做特定主题的数据分析，站在公司角度做数据化管理，为领导的业务决策提供有效意见，这样的高度就别有不同了。
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