这是一篇幽默的福利文，福利在文末~
大家好，我是BAT的一名产品经理，最近忙着做一件事情，分析一款新产品的各项数据指标，为了找到增长点，完成OKR，拿到年终奖，我可是煞费苦心。
一边嫌弃Excel，自学Python和R，一边请我们的研发小哥哥用Echarts帮我搞，好吃的好喝的都供上，搞来搞去两者都没有成效不说，这个研发小哥还去脉脉上吐槽我？
连接mysql
那如何导入数据呢？仅需2步，数据准备—添加业务包，业务包是用来统一整理数据表的。
为了完美支持业务员的分析工作，FineBI作为自助式BI工具不同与传统BI，降低了代码操作，摒弃了手动建模，将重点放在了业务员可理解的前端。
业务员可只需要从数据包中读取数据，在前端像手机一样直接拖拽字段做分析，不需再要问数据在哪？数据好了没？数据不对等这些问题。
FineBI精美的数据可视化
FineBI有丰富的可视化图表，对应不同的场景。雷达图、气泡图、热力图、GIS地图....你想要的全都有！
数据分析因为选错图表而导致陷入分析错觉的案例不在少数。每一种图表都给到了应用场景的提示，比如对地域分析要求较高的数据选用GIS地图；比如分析进度可以选用环形图或仪表盘；维度多的复杂分析，可以选用组合图。
最后再和大家聊聊我作为产品经理，整理出来的数据可视化分析思路。
（1）明确目标
明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。
（2）选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
（3）选择维度
分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？
（4）突出关键信息
根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。
CPU监控
CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％最高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。
还有人问我为什么不用Tableau？你以为我没用过吗？我的首选就是它，使用之后无奈发现：
对计算机的硬件要求很高，部署十分复杂
数据模型属于宽带模型，灵活性和拓展性比较差
无法控制用户查看的列级别的权限粒度，数据权限控制较差
国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍弱，售后服务糟糕
自从我用了FineBI，我就再也没和那个研发说过话，如果早点知道这个软件，我的请客吃饭钱都省了...
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