对比测评3款BI分析具，还是它最香！

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　　前不久，位准备职阿的学弟问我，他要做电商数据分析，电商有庞杂的标签、模型、数据和业务逻辑，菜应该要具备什么样的分析能啊？
　　我看了他的岗位职责，主要是负责经营决策支持、专题分析和数据看板搭建，对代码算法涉及很少，更适合BI具来构建业务数据洞察的闭环场景。
　　BI具是类专注于数据驱动业务的分析具，集合了模型开发、可视化、报表设计、实时分析、汇报展等功能，部分还涉及到数仓、ETL，通俗点说就是数据变现的站式服务。
　　目前市场上可选择的BI很多，像Tableau、PowerBI、FineBI、永洪BI、易有数、Superset等都是较受欢迎的BI产品。
　　其中Tableau、PowerBI是国外BI，也算家喻户晓了，FineBI等是国内的后起之秀，Superset是Airbnb的开源BI。
　　如何选个合适的BI分析具？考虑到市场普及度和学习性价，我觉得Tableau、PowerBI、FineBI这三款主流BI应较值得花思去学习，作中得更多。
　　结合我之前使用的得，我特地花了半天去评测了这三款BI，通过搭建个完整的仪表板，来较易性、数据源持、分析建模、可视化搭建、分享汇报、市场普及度等各
　　指标。1、认识和使BI数据具
　　先简单介绍下出场的三位BI选手。
　　Tableau：
　　以可视化著称的BI领域哥，看板制作非常精美。它诞于斯坦福大学，后来被saleforce收购，听说现在在国内由阿代理提供服务。
　　PowerBI：
　　微软的BI产品，数据处理和建模能常强，当然DAX函数也常难学。基于Excel态，PowerBI的打通性较好，积累了量户。
　　FineBI：点击获取工具！
　　能全，容易上，可以在浏览器上进助分析。较了解国内户使习惯，更适合国内企业的数据应环境，听说FineBI的国内市占率排第。
　　现在FineBI更新到了6。0版本，有许多新的功能，如DEF函数、多维智能分析、协同编辑、缘分析等。总得来说，不管从分析能、便捷程度、协同合作等都有了很的进步，对个助分析更加友好。
　　对很多初学者来说，以为BI就像Excel样，功能就是做做表画画图。
　　其实不然，使BI具有套完善的流程，地是构建套数据看板，就像产品开发
　　样。
　　BI和Excel最的不同在于，Excel是个的数据处理表格，适于规模数据的加载、分析、展；BI是基于数据库的站式数据业务分析平台，偏向于业务信息挖掘。
　　我把BI开发过程分为认识数据、连接数据、处理数据、分析数据、可视化表达、看板制作，共6步。
　　最终的是实现对业务的持、洞察、驱动，这是数据分析的核，不然前的作都是花架。
　　如说我在FineBi上看到的个例，基于电商超市业务搭建的配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析全场景看板，可以及时发现经营数据变化，快速制定决策。
　　作者基于电商超市业务绘制了BI系统架构，然后针对其中每个业务场景开发数据指标和报表。
　　我觉得这就是能为业务带来价值的BI分析，上只是案例之，家可以去FineBI档看详细资料。2、如何连接数据源
　　BI具基本上都持多维度的数据源，如Excel、本数据、数据库、数据、云平台等。Excel就是家最常的xlsx、xls件，估计也是个连接数据最多的数据源。本数据源包括CSV、TXT、JSON、XML等。数据库包括MySQL、Oracle、SQLServer、Access、MongoDB等，既有关系型数据库，也有关系型数据库。数据主要是Spark、Hadoop、Presto等。云平台持像阿云、华为云、腾讯云、AWS等各种云数据平台。
　　针对上述常规的数据源，Tableau、PowerBI、FineBI都会持。相较PowerBI，Tableau和FineBI持的数据源更加丰富，如JDBC驱动（阿云Maxcomputer）、SAPBW、Essbase等。
　　FineBI对国内云数据的持更加到位，还持些JavaAPI，可以灵活地进数据连接。
　　三个BI产品连接数据源的法都很简单，且操作数据库法也类似。Tableau
　　PowerBI
　　FineBI
　　以FineBI为例连接MySQL
　　具体的连接法可以查看相应BI档
　　https：help。fanruan。comfinebidocview94。htmlhttps：learn。microsoft。comzhcnpowerbiconnectdatadesktopquickstartconnecttodatahttps：help。tableau。comcurrentguidesgetstartedtutorialzhcngetstartedtutorialconnect。htm3、如何处理数据
　　数据导完成后就需要对数据进处理，虽然BI并不承担ETL功能，也很难进复杂的数据处理，但是像筛选、过滤、分组、排序、合并、类型转换等基础功能还是要具备的。
　　数据处理是BI分析的重中之重，需要重视起来。因为建模分析、可视化表达都需要进数据处理，很少有现成的数据让你。
　　Tableau、PowerBI、FineBI在基础的数据处理能上表现都很好，主要差异体现在交互界的易性上。
　　Tableau有专门的Prep具对数据进ETL，也可以在Desktop上进简单的数据处理。
　　PowerBI则接近Excel的界，通过PowerQuery进数据调整转换，需要定的学习成本。
　　FineBI数据处理是这三者中最容易上的，通过完善的数据编辑功能，让分析师能轻松处理清洗数据。
　　编辑数据可实现新增列，分组统计，过滤，排序，上下合并，左右合并、循环列、列转换等功能，且界较简洁，了然。
　　如说实现分组功能，通过菜单的分组按钮可实现自定义分组。
　　PowerBI和Tableau很多基础的数据处理都需要DAX和LOD函数实现，但是FineBI提供的编辑数据功能能覆盖部分需求，更容易。
　　当然FineBI也提供了量的函数于复杂的数据处理，能满各种分析需求。
　　我对了下FineBI和Tableau函数，其实FineBI在函数的使上反更简洁，且FineBI最新增加的DEF函数也可以处理更加复杂的分析。
　　DEF函数的语法是：
　　def（指标，〔维度1，维度2，。。。〕，〔过滤条件1，过滤条件2，。。。〕）
　　它以函数中维度作为分组、函数中过滤条件进过滤，实现对指标的计算，在组件的计算中使。
　　如说针对以下表，设计相应的计算。
　　该表是分城市不同型的销售情况。
　　案例：计算不同型A城市的总销售额，不区分份。
　　使FineBI，新建计算字段，DEF公式可以输：
　　DEF（SUMAGG（｛销量｝｛单价｝），〔｛型｝，｛城市｝〕，〔｛城市｝A〕）
　　只需代码便可以计算出A城市分型销售额，常简单。
　　因为DEF是定义静态指标，所以只规定计算了城市、型维度的销售额，不持去钻取计算分汇总。
　　这样的计算在Tableau需要到if判断函数和FIXED表达式：
　　if〔城市〕Athen｛FIXED〔城市〕，〔型〕：sum（〔单价〕〔销量〕）｝end
　　这点上FineBI和Tableau代码复杂度差不多，但DEF似乎更加简洁，它把判断语句也集成到DEF中。
　　案例：计算A城市的销售额，可动态汇总型、份等。
　　这和案例的区别在于，案例不光只汇总城市、型字段，且根据视图情况，动态汇总其他类别字段。
　　在FineBI中需要DEFADD函数，可以定义动态指标，输：
　　DEFADD（SUMAGG（｛销量｝｛单价｝），〔｛城市｝〕，〔｛城市｝A〕）
　　对于动态指标，在FineBI中能持钻取计算，选择区域维度中的即可实现钻取聚合。
　　这点是常强的，我们可以通过定义维度动态维度的结合，能实现任何逻辑的聚合。
　　Tableau实现该功能则通过if判断和INCLUDE表达式：
　　if〔城市〕Athen｛INCLUDE〔城市〕：sum（〔单价〕〔销量〕）｝end
　　除此之外，FineBI中还有个动态函数DEFSUB，即排除某特定维度的动态聚合。
　　这个在Tableau对应的表达式是EXCLUDE，使法和上案例致。
　　综上对于复杂函数计算，FineBI和Tableau都有相应的解决案，且使复杂度相差，FineBI把判断语句集成到DEF中则更为简洁易懂。4、如何分析数据
　　当数据按照需求处理完成后，就需要进数据分析来提取关键信息。
　　BI中的分析能主要指统计计算、OLAP、趋势判断、预测建模、对外接等。
　　统计计算很好理解，就是数据的聚合、同环、排序、累计等等。
　　BI具都会提供基础的统计计算快捷式，覆盖常的需求。Tableau
　　FineBI
　　OLAP是联机处理分析，主要包括钻取、分组、透视、联动、切、切块等分析操作，是BI的主要功能。
　　Tableau可以连接到OLAP多维数据集，以便在最深层次上探索数据。向下钻取、数据过滤和动成时间序列功能可作为深了解这些多维数据集以及访问数据洞察所需的具。
　　PowerBI通过SQL服务器连接到OLAP数据集，它提供了要在报告中显的数据度量列表。在创建报告时，所选维度和可视化选项起显。
　　FineBI也提供了多种OLAP功能：数据钻取、跳转、联动、使过滤组件、Tab组件、本组件、图组件、Web组件、参数。
　　从计算能来看，Tableau更胜筹，但PowerBI、FineBI也没什么的短板，听说FineBI的Spider引擎很快，OLAP组件也更加多元。
　　预测建模是针对历史数据的模型分析，如回归、分类、聚类等，这是BI的亮点。
　　基本上Tableau、PowerBI、FineBI中都有主流的预测函数，如Tableau中的MODELQUANTILE、MODELPERCENTILE。
　　另外还持连接Python、R进建模分析，FineBI、PowerBI较容易实现，Tableau需要安装插件烦些。
　　除了预测建模，FineBI具备优势的点在于集成了很多商业模型，可以数据分析中，如RFM、AARRR等。
　　如下是在FineBI中搭建RFM模型：
　　综上，Tableau、PowerBI、FineBI在分析能上不相伯仲，可能Tableau、PowerBI对复杂模型持和软件性能上稍领先，但是FineBI集成了很多拿来即的模型，且对现实作更具指导意义。5、可视化和看板制作
　　可视化表达就是将数据变成能说话的图表，让观众了然，知道你数据表达了什么观点。
　　BI制作看板的步骤是先制作单个图表，然后拼接成看板。
　　可视化遵循的逻辑层次是：作表看板。最基础的单元是作表，作表不同于excel的worksheet，是相当于excel上的个图，或BI上的个视觉对象，是最的可视化单元（字、图除外）。
　　第级是看板，看板是多个作表在同画布上的集合。看板包括图表、表格、组件、字等，通过钻取联动筛选的操作对数据进行主题级别的分析。
　　前我们也说过，Tableau可视化能最强，图表也更美观。其图表配、结构、渲染常适合商业分析，也能做出上的看板。
　　PowerBI较微软，说不上好看，但中规中矩，现在也在慢慢变好。
　　要说国内屏，不要错过FineBI，你过所有的看板、屏、报告，FineBI都能搞定。
　　且FineBI也能轻松搞定分析报告：
　　从3个BI的可视化组件来看，基本都能完成多数可视化图表。Tableau
　　PowerBI
　　FineBI
　　从图表丰富度看，Tableau相对最多，FineBI次之，PowerBI原图表差些，但有插件补充。
　　FineBI和Tableau的图表搭建都相对简易，都是基于图形语法（TheGrammarOfGraphics）设计，以形状和对应的颜，，提，标签等属性进图表类型替代。
　　以FineBI为例，户可在图形属性、图形组件样式中设置图表的颜、标签、图例、格线、背景等属性。
　　图表组件存在多个指标字段时，每个指标字段的图形属性是可以单独设置的。
　　结
　　对Tableau、PowerBI、FineBI三款主流BI具，有以下点：Tableau更加适合对可视化要求较的专业数据分析师，因为其更灵活，适合做数据探索。但是价格较贵，操作更符合国外户习惯，些布局调整不够友好。PowerBI功能上还是很强的。可以连接的数据源较丰富，数据分析建模能也很强。不过界较传统，起来不熟悉的稍微有点费劲，学习成本会较。FineBI常适合企业搭建业务报告和看板，轻松制作和分享管理，且性能速度、建模能、可视化能、服务能都相对较强。
　　个可以免费使FineBI，有量的中档可供查阅，如果能沉下来去学习，对于熟悉数据分析法论会有很帮助。
　　我现在的最多的是FineBI和Tableau，公司和个的看板、报告都是基于FineBI进搭建，基于其成熟的组件进BI开发，省了很多事。Tableau则会来做些可视化设计的作。FineBI：点击获取工具！