作者:fr
发布时间:2023.8.22
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之前老板给了我一个任务,让我赶紧学习一下大数据分析,说有用。
赶紧看了一下日历,这离下个季度就只有半个月了,而且我还没有数据分析基础,该怎么在半个月内学会大数据分析呢?从业10多年的大佬告诉了我经验之谈。
经过多方了解,我发现了自助式BI工具!
相比于传统大数据分析工具,用自助式BI工具做大数据分析更加全面,易于上手。
而且bi工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析,实现对大数据的数据挖掘。今天就来把我之前学习到的,如何用bi工具进行大数据分析分享给大家!
要想了解如何用bi工具进行大数据分析,需要先了解几个概念:传统BI、自助式BI、数据分析和大数据分析。
BI即商业智能,是一整套完整的商业智能解决方案。
传统bi指企业内部大而全的统一报表或分析平台,重在于数据平台搭建,提供报表服务。面向it开发人员,专业性较强。
自助式bi面向的是不具备IT背景的业务分析人员,使用更加灵活,操作更加方便。一定程度上减轻了IT部门的负担。
区别于传统数据分析,大数据分析是数据分析的一种,是以新技术(相当于当前主流技术来说)处理数据的数据分析。
数据分析和大数据分析,原始数据量大小不同,导致处理方式的不同。
大数据分析主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。
大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。
从术语上讲,大数据分析主要是指各种应用,包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。BI包括数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。
所以,大数据分析与BI并不是完全等同的关系,而是有交叉关系的两个领域。大数据分析是BI的一个重要组成部分,BI是大数据分析的一个典型应用。
传统数据分析分析一般都只有一个分析角度,当需要分析不同角度数据时需要重新制作一张报表。
而应用BI工具,可以实现对大数据的多角度分析,也可以极大的减少数据分析的步骤。
应用BI工具进行数据分析,分为以下几个步骤:
首先就是数据收集。现在的BI系统都可以连接多种数据源、对接到不同的数据平台。
第二步就是建立自助数据集,也就是对IT整理过的数据进行进一步的筛选和运用。
接下来需要构建数据分析模型,就可以对大数据进行多角度分析了。
当然,如果需要的话还可以将数据做成可视化效果,建造数据驾驶舱,实现大数据的可视化探索。
用于大数据分析的BI工具需要有以下几个特征:
完善的数据管理策略
自助式数据准备:
高性能计算引擎,使数据秒级呈现
良好的可视化效果
良好的企业权限管控能力
最近我发现了FineBI,不仅有着丰富的数据源连接,而且还非常好上手,对于我这种没有大数据分析基础的小白非常友好!
什么oracle、mysql、大数据平台,是不是很愁不能一起分析?FineBI可以将不同类型的数据放在一起分析。
这一点我写的比较简单,意思就是不需要进行什么VBA、函数之类的操作,功能都是现成的,可以直接处理好数据。
BI工具最重要的就是实时和稳定性,这时候性能就很重要了。
spider听起来很像爬虫,也像蜘蛛侠,还像跑车,都说明了又快又全。
抽取数据与实时数据可互相切换,本地模式可根据数据量情况扩展为分布式模式,使用与理解上都更加简单了。
大数据分析,能让老板看的肯定都是好看的图表,他没有时间去关注你怎么做的,拿什么做的。
老板和领导只知道,你如何靠着图表的布局,讲清楚数据的增长和下降,我如何对业务做出战略指导。
经过了半个月的BI工具学习,我成功完成了老板给我布置的学习大数据分析任务,并且及时的将大数据分析用在了下个季度的工作上,老板对我大加赞赏。一想到晋升有望,我做梦都要笑醒了。
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