数据分析时代早就已经来临，从国家政府到企业个人，”大数据“和”数据分析“已经变成大家耳熟能详的热词了。
但是你可能并不具备专业的数据分析知识和语言能力，或者学习了许多关于数据分析空洞的理论知识无法好好落地，在这里，我们强势安利一款数据分析的神器，不管你是从未涉猎过数据分析的小白，还是俨然在数据分析领域小成的数据分析师，更或者你想通过数据分析来为企业和部门带来价值的先锋者，它都能够帮助到你，带给你相对应的价值。
因为，我们说，一款好的工具，首先它应该是功能强大的，它能做到你想得到的事情，也能做到你想不到的事情，更重要的是，它应该不仅仅是工具，它应当是会说话的，会迎合你的思维然后一步步引导你。得出你想要的结果，甚至是意料之外情理之中的惊喜。
这款软件的名字叫FineBI，零代码基础就能直接上手。
在告诉你它如何帮助你分析之前，先来认识一下你平常见到的那些数据这款工具是如何悦纳它们的。
我们想分析的数据五花八门，大到错综复杂各式各样亿万级数据量的企业数据库，小到日常学习工作中最常见和碎片化的Excel文件，FineBI都能良好地接纳。FineBI支持30余种市面上常用及非常用的数据库，也支持直接将我们本地的Excel文件进行上传快速进行分析。
支持对接30余种企业级数据库
支持对接30余种企业级数据库
支持对接30余种企业级数据库
支持直接上传Excel
在找到了数据之后，以下是正餐，我们来看下它是如何迎合你分析，帮助你找到数据的价值。在介绍过程中，会涉及到举例以便让你更具体认知，下面是在介绍过程可能需要分析的数据：
好的工具，从第一步开始，就可以让你专注思考，FineBI的自助数据集功能可以取数时，选择字段。
做数据分析之前，可以先选择想分析的相关字段
一开始，看到上面诸多数据，想挖掘其中的信息，我们可能不知道该怎么入手。而好的工具，一开始就尝试着让你明白，你要去聚焦你的分析。对于诸多繁杂的数据，FineBI保护着你在分析的时候直接暴露在密密麻麻的各种数据而盲目不知道怎么下手，在你开始分析之前，它让你先思考你想要什么，去尽可能明确你自己想分析的目标是什么，然后这个时候你尝试性地去拖拉出可能相关的指标数据，以便你在分析的时候可以尽可能地靠近再靠近你的目标。
完全不懂分析怎么办，智能推荐精准分析教你开启数据分析第一步
我们对于数据最直观的认知是建立在明细表之上，然后对于数据想做进步分析的时候，我们会尝试去选用一些图表来展现，但实际上我们可能不明白为什么要选用柱状图，不知道选用了漏斗图是什么意思。当你想分析两个或者两个以上数据字段的相关性时，FineBI会自动为你选择最合适的图表，每种图表背后都有很强的数据分析算法，可以帮助你先初步了解你的数据情况，迈出数据分析的第一步。
不再用固定图表去限制你的思考，你的思考都是价值，所思即所见，所见即所得
FineBI基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计改良，提供了无限的视觉分析可能，我们称之为“无限图表类型”。FineBI取消了传统图表类型的概念，取代以'形状'和形状对应的'颜色'，'大小'，'提示'，‘标签’等属性；取消了'分类'、'系列'等概念，取代以'横轴'、 '纵轴'两个方向。
上面这句话比较拗口，看不懂也不用费力去理解。简单来讲，FineBI既让你保留了传统固定图表的分析习惯，你可以基于智能推荐的结果去调整对应图表类型，但更打破了传统，鼓励你去基于你的思考去形成你的分析，所有形状、颜色、大小、提示、标签、图表、警戒标识都将是你思考点的体现，而不再用图表去限制你的思考。以最简单的对比分析为例，我们来看下这款工具是如何释放你的分析能力的：
我们以上面的数据为例，来看一个大区销售额的对比分析，我们大概可以做到一个什么程度。
注：以下所有结果都只使用到了大区和销售额两个数据
首先我们用智能推荐：系统为我们智能推荐了最常用的柱状图对比。
智能推荐
我们可能更习惯横向去看具体销售额的数值，从上到下去看对比情况，这时我们希望横纵轴切换一下分析维度，直接一键切换，可以看到切换后意外地发现形成了我们熟悉的条形图。
根据分析习惯调换大区和销售额的查看方式
然后我们如果再来一瞥对颜色、形状、大小等，来看下可以玩出什么自己的花样，你可以设置形状的颜色不同来区分大区，设置形状的大小来表示销售额，甚至直接替换形状。
对颜色、大小、数值、形状等进行分析，而不仅局限于“设置”
以上几个步骤，你已经可以体会到了FineBI是怎么迎合你的思维和设计来帮助你良好的进行数据分析的思考。如果你对数据分析还略有涉猎，我知道，上面是满足不了你的胃口的。可能你会更期望在数据的梳理和挖掘上，FineBI是如何帮助到你的。睁大眼睛，认真看！
清洗数据，如鱼得水，助你认识正确的数据【自助数据集-数据加工，规整数据】
一般来说，我们拿到数据之后，数据并不是那么完美。对于本身质量很差的数据进行分析往往是南辕北辙的，得出来的分析结果也是错误的，进步还会误导我们对事情本身的判断，做出错误的决策。所以可能我们在开始拿到数据后，需要对数据进行梳理，这也就是我们通常所说的数据清洗。比如某些数据缺失，比如增加一些数据字段，比如列重命名 、数据类型转换、异常值处理、合并数据等等。FineBI 拥有强大的梳理数据的功能，可以对数据实现过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排序、合并等等操作，可以把数据进行规整，让我们正确认识数据的同时，也认识正确的数据。
如果你不明白以上操作什么意思，没关系，可以看下方的示意：
如果还不能明白，用你能理解的话来说，FineBI设置了自动化的功能，通过点击鼠标就能够完成你对有缺陷数据的清洗。如果你清楚这一系列操作，具体梳理数据能够到达如何便利强大的程度，你可以看下方”数据分析模型“的介绍。
OLAP分析，对数据的灵活操控，帮助你实现对数据的多角度深入分析【钻取联动跳转，多维数据分析】
OLAP分析，老生常谈的分析技术，对数据进行钻取、放大、过滤、维度切换、跳转、联动、导出、复用等等。通过FineBI的OALP分析，可以轻松玩转你的数据，从大到小，由浅及深，探索数据之间的深层关联。
比如对区域-门店-品牌-销售额不同维度之间，快速进行特定区域、门店-品牌的销售额分析。
OLAP分析：强大灵活的数据处理能力，轻松搭建数据分析模型
真正的数据分析工具，必定脱离不了数据分析模型。长期以来，数据分析的先驱和专家们，沉淀出了不计其数经典的数据分析模型，在诸多领域和行业中得到了广泛的应用，也带来了实质的业务价值，同时，经典的数据分析模型，有利于我们快速上手数据分析，减少自我探索过程中的弯路。FineBI强大的数据处理功能，可以很好地接洽搭建各种业务模型，诸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等等。
以RFM模型搭建为例，从最基础的数据（下图1）到成功搭建一个RFM模型（下图2），再到进行模型应用（下图3），只要不到10分钟的实际。之前研究过RFM客户价值模型，在市面上寻找体验了许多分析工具，FineBI绝对是国内制作RFM模型最高效便捷的软件。
顾客购买的原始数据
经过数据处理快速搭建出RFM价值模型
RFM价值模型快速应用
数据挖掘：从已知到未知，从过去到将来，告诉你所不知道又想知道的事
我们说，没有数据挖掘的数据分析都是在人力有限的范围内进行分析。大数据时代，最不可或缺的当属数据挖掘。数据挖掘，或面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析；或面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析，把大数据分析的范围从“已知”拓展 到了“未知”，从“过去” 走向 “将来”，是大数据的生命力 和“灵魂” 所在。
FineBI提供了5种快速挖掘的方式，包含时序预测、聚类、分类预测、回归和关联分析。也就是说，如果你想预测未来的销售额，你想智能地给用户群分类，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，将会成为现实。
如果需要更多的算法怎么办，FineBI也为这种复杂的挖掘需求提供了入口，可以直接在FineBI中进行R语言编译，实现数据统计和分析的需求。
基于过去的航空公司乘客数据预测未来十个月的乘客数量
基于已有会员数据预测未注册客户的会员等级
根据花萼长度和宽度、花瓣长度和宽度来对花卉种类分类
好马配好鞍，最终的数据分析结果自然少不了一副好的皮囊。作为一款专业的数据分析工具来讲，FineBI的可视化功能也十分强大，可以制作各种可视化的报告，为数据分析锦上添花。最终数据分析的结果自然要来贴上几张可视化的图，直接来查看下FIneBI数据可视化的效果：
如乔布斯的演讲，惊喜的彩蛋放在最后！
这个诚心的数据分析工具，个人版免费，在官网上可以下到，大家记得用最新版5.0！
联系客服
