"數據可視化工具，可愛者甚番。分析師獨愛R，自Python以來，世人盛愛matplotlib。余獨愛BI之出分析而不拖沓，做可視化還算酷炫......."。

什么是BI?

BI全稱商業智能(Business Intelligence)，在傳統企業中，它是一套完整的解決方案。將企業的數據有效整合，快速制作出報表以作出決策。涉及數據倉庫，ETL，OLAP，權限控制等模塊。

分析師剛上手往往更多的是做報表，而做報表更多用到的是BI。

在學習數據分析的初級階段，為了培養分析思維，快速了解數據分析。我通常會推薦大家用BI上手分析。因為BI上手簡單，避免了大部分人因為工具的羈絆而讓數據分析之路止步不前。R和Python這類高級工具，可以邊分析邊學習。

關于BI，最為人津津樂道的就屬Tableau和PoerBI，百度上搜他們的介紹一搜一大把。但是本文想分享另一個BI工具，FineBI，一個被雪藏的利器。

我在之前的文章中有過推薦，不過我更愛他的"兄弟"FineReport，企業報表必備，以至于換了兩家公司都連續推薦采購，功能豐富且強大，只不過我不懂開發，只知皮毛。FineBI和它都是一個公司的，新出的5.1版本著實讓我驚艷了一把，給人的感覺，平價版的Tableau替代!

接下來講重點講解它的主要功能、特點和同類具的對比、以及基本使用方法。

下一篇還會用BI做一個詳細深入的實操分析。

閱讀目錄

• 前言
• FineBI的主要功能
• FineBI的主要特點
• FineBI Vs 其他同類產品
• FineBI的分析思想
• 獲取方法&學習資料
• 小結

FineBI的主要功能

先來說說BI，BI全稱商業智能(Business Intelligence)，是一套完整的數據解決方案，將企業的數據有效整合，快速制作可視化報表，以供業務決策。它一般涉及數據倉庫(現也和很多大數據方案對接)、ETL、OLAP分析，權限控制等模塊。

顧名思義，FineBI是一款BI商業智能工具，能簡單快速的生成各種酷炫的可視化數據報表，做有目的性的數據分析。

所以，它主要完成下面幾個工作：

1. 數據的整合

2. 數據的分析和可視化

3. 報表制作與發布

FineBI的主要特點

BI工具那么多，為何我要重點推薦這款BI工具呢?

Tableau和PowerBI的好自不用我多說，知乎上大家都議論了很多。

但這款BI做為國產，不由得讓我產生好奇和好感，值得關注和鼓勵。更何況它能夠足以應對基本的數據分析，不虛于那兩者，且具備下面幾大特點：

1、打通各類數據源

FineBI能夠從各種數據源中抓取數據進行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等數據庫，還支持SAP BW、HANA、Essbase等多維數據庫。

大數據前端分析，FineBI可對接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大數據平臺。在對接方面有自己的分布式連接方案。

下圖是FineBI的數據連接窗口：

還支持導入Excel數據，支持從R語言腳本導入數據。所以基本能對接各類數據源，打通并整合。

2. 易用性(無需編程)

筆者給自己的定位是一枚數據科學家，因此不會也不能將過多精力放在可視化工作上。畢竟數據庫/數據倉庫系統架構，數據挖掘算法研究等工作更是重中之重。而FineBI采用的拖拽數據字段，自動出圖的操作方式，將我從可視化的泥潭中解放出來，把更多精力投放到數據管理，算法研究和業務溝通上。下圖展示了FineBI清爽商務的工作界面。

易用性還體現在數據處理方面。

要知道一份數據拿到在分析是還是要做很多公式計算、過濾篩選處理的。驚喜的是這個工具內置了各種計算公式、過濾組件。

比如時間過濾，大家覺得還要手寫公式么。各種現成的計算公式，基本告別SQL和代碼。

各種現成的計算公式，基本告別SQL和代碼。

這里展示的僅僅是一小個方面，絕大多數商業公司出品的軟件在易用性方面完爆開源產品。

3、可視化顏值高

一些圖表(出自官方)

下面這些圖是筆者20分鐘不到就做好的，稍加美化，估計也能達到大部分客戶在顏值上的要求了：

要知道同樣的工作使用R語言的ggplot2至少要2小時(含調試)，使用Python的matplotlib就更久了。

4、數據權限管控

FineBI的數據權限管控，可以說是很專業了，這也是開源和商業不能比的。

筆者是FineReport的深度用戶，FineReport是報表應用工具，應用面更廣，數據安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟產品的一套權限管理方案。可以對不同部門/崗位/角色的人員，進行數據源/業務包/數據表/分析報表的權限管控。簡單來講，你可以讓不同人看到僅有自己權限下的報表和數據。

嗯，暫時就說這幾點，再說有打廣告嫌疑了......

FineBI Vs 其他同類產品

1. FineBI VS Excel

兩者是不太一樣的產品，Excel更全面更加注重數據處理，而FineBI比較精簡更注重報表及可視化，FineBI更像是數據透視表+少量VBA。不過兩者結合用相得益彰。

2. FineBI VS R語言ggplot2

ggplot2其實是R語言的可視化包，因此對于熟悉R語言的人來說，使用ggplot2會非常得心應手。同時由于ggplot2是由編程語言R驅動，因此它在定制化方面肯定做得比FineBI要好。但是要寫一定量代碼，這個不是每個人都擅長，畢竟如果是簡單的分析，大可不必入R的門。

3. FineBI VS Echarts等開源圖表

Echarts一般是給前端程序員用的，需要編程語言JS驅動，不推薦沒有編程基礎的分析師使用，雖然Echarts可視化更豐富。

4. FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)

功能方面都沒有太大差異，就是你多一個，我少一個的區別。對大部分人來說日常的數據分析足夠了。

使用感都有所不同，FineBI有個建立業務包環節，對數據做業務/場景區分。PowerBI屬于組件拖拽式風;Tableau在分析時和FineBI差不多，探索式分析，調整可視化樣式。

實際企業級商用有差異，因為要考慮得更多。企業級應用出產品使用上還要更多關注平臺對接，架構方案，數據抽取方式還有性能，包括之前提的權限管控等，FineBI和Tableau更有商用基因，具體要看自己的實際需求和使用環境。

綜上所述，以上的工具都沒有單純的優劣之分，具體問題具體分析，什么需求用什么工具。不過，如果你想快速地做美觀的可視化報表，那FineBI值得一學。

FineBI的數據分析思想

用FineBI做數據分析，總體的思路是這樣的，和Tableau有點像：

1.先連接數據庫，導入數據源。支持的數據源類型前文已說過。

2.然后初步處理數據，選擇要分析的字段，分組匯總、新增列、合并表、行列轉換等等。

3.接著進行數據分析。如果沒目的，可以先根據自己的假設拖拽數據字段，看看數據是什么趨勢是否有規律，漸漸摸清楚思路，所謂探索性分析。如果有目的，直接可視化就行。

4.最后形成可視化分析報告，導出或分享。

這里，我后面會出個一個詳細的案例，可能會更容易理解。

小結

有些人可能會對商業軟件帶有一種排斥觀念，個人覺得完全沒要。商業軟件固然需要花錢，但劣質的開源軟件更可能浪費大家的寶貴時間。顯然我們應該將精力更多的投放到數據和算法本身以及具體業務上，工具只不過是工具罷了。