数据分析工具tableau（数据分析工具包括）

本文目录一览：

• 1、2019年最好的六个数据分析工具
• 2、【tableau数据分析可视化-专题（4）】-Tableau制作条形图
• 3、如何使用Tableau 进行数据可视化分析
• 4、商业数据分析工具有哪些?
• 5、数据分析：Tableau实践中的感悟
• 6、Tableau系列软件各有什么作用

2019年最好的六个数据分析工具

编者按：数据科学家是21世纪的热门工作。工欲善其事必先利其器。数据分析工具何其多，究竟用哪样才合适？Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景，看完这篇文章，相信你就可以知道了。原文标题是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

说到数据分析工具，我们总是有疑问。那么多的数据分析工具，它们之间究竟有什么区别？哪个更好？我应该学习哪一个？

尽管这是一个老生常谈的话题，但它确实很重要，我一直在努力寻找这个终极问题的答案。如果你到网上搜索这个领域的相关信息的话，很难找到公正的看法。因为特定数据分析工具的评估者可能会从不同的角度出发，并带有一些个人感受。

今天，让我们撇开这些个人感受。我会尝试跟大家一起客观地谈谈我对市场上数据分析工具的个人看法，以供参考。

我总共选择了三类共6种工具。接下来我会一一进行介绍。

Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是，有些人可能以为他们非常精通计算机编程语言，然后鄙视用Excel作为工具，因为Excel无法处理大数据。但是请考虑一下，我们日常生活中使用的数据是不是超出了大数据的限制？在我看来，Excel就是一款全能型的播放器。它最适合小型数据，而且通过插件还可以处理数百万的数据。

综上所述，基于Excel的强大功能及其用户规模，我认为它是必不可少的工具。如果你想学习数据分析，Excel绝对是首选。

商业智能是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。

Excel的产品目标不是这样。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel画课程表，制作问卷或用作计算器，甚至可以用来画画。如果你会VBA，还可以制作小型 游戏 。不过这些并不是真正的数据分析功能。

但是BI工具就是专门用于数据分析的。

以常见的BI工具（例如Power BI，FineReport 和Tableau）为例。你会发现它们都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来识别问题并影响决策。

这些是数据分析的唯一方法，并且在这个过程中存在一些员工的痛点。

比方说，可以用BI工具来简化重复的低附加值的数据清洗工作。

如果数据量很大，传统工具Excel是无法完成数据透视表的。

如果我们用Excel来进行图形显示，会需要花费大量时间来编辑图表，包括颜色和字体设置等琐事。

这些痛点是BI工具可以为我们带来变化和价值的地方。

现在，让我们比较一下市场上的三种流行的BI工具：Power BI，FineReport 和Tableau。

1 ）Tableau

Tableau的核心本质实际上是Excel的数据透视表和数据透视图。可以说Tableau敏锐地意识到了Excel的这一功能。它进入BI市场较早，并延续了这一核心价值。

从发展 历史 和当前市场反馈的角度来看，Tableau的可视化效果更好。我不认为这是因为它的图表有多酷，但是它的设计、颜色和用户界面给我们一种简单而新鲜的感觉。

确实，这就像Tableau自己的宣传一样，他们投入了大量的学术精力来研究大家喜欢哪种图表，以及如何为用户提供操作和视觉上的终极体验。

此外，Tableau还增加了数据清洗功能和更智能的分析功能。这也是Tableau可以预期的产品开发优势。

2）Power BI

Power BI的优势在于其业务模型和数据分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。

Power BI当前具有三种授权方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。与Tableau一样，免费版的功能也不完整。但是给个人用几乎已经足够。而且Power BI的数据分析功能强大。它的PowerPivot 和DAX语言让我能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析。

3）FineReport应用

FineReport之所以独特在于它的自助服务数据分析非常适合企业用户。只需简单的拖放操作，你就可以使用FineReport 设计各种样式的报告，并轻松构建数据决策分析系统。

FineReport 可以直接连接到各种数据库，并且方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。其格式类似于Excel的界面。功能包括报告创建，报告权限分配，报告管理，数据输入等。

此外，FineReport 的可视化功能也非常突出，它提供了多种仪表板模板和许多自行开发的可视插件库。

在价格方面，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的。

R和Python是我要讨论的第三类工具。尽管像Excel和BI工具这样的软件已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作。

在这一点上面，编程语言是不一样的。它非常强大和灵活。你可以编写代码来执行所需的任何操作。比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们绝对比Excel和BI工具强大。

那么，R和Python可以实现哪些Excel和BI工具难以实现的应用场景呢？

1）专业统计分析

就R语言而言，它最擅长的是统计分析，例如正态分布，使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像用数据作实验一样。它可以帮助我们回答以下问题。

比方说，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响的大小是多少？还有假设仿真分析。如果某个参数发生变化，会带来多大影响？

2）独立预测分析

比方说，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览 历史 推送不同的物品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

以上比较说明了几种软件之间的区别。我想概括的要点的是，存在就是合理。Excel，BI工具或编程语言存在部分功能重叠，但它们也是互补的工具。每个应用的价值取决于要开发的应用的类型和当时的情况。

在选择数据分析工具之前，你必须首先了解自己的工作：你会不会用到我刚刚提到的应用场景。或考虑一下你的职业方向：你是面向数据科学还是业务分析的。

译者：boxi。

【tableau数据分析可视化-专题（4）】-Tableau制作条形图

（1）条形图是最常用的一种将数据可视化的统计图表之一。

（2）通过条形图可以快速地对比各信息值的高低，尤其是当我们的数据是分为几个类别时，使用条形图会很有效，我们很容易发现各项目数据间的比较情况。

（3）条形图类别：普通条形图、重叠条形图、多个度量紧挨对比条形图

为了分析某公司各类产品的销量与利润情况，我们用条形图来展示其数据，然后做一个排序， 最后将区域字段也添加到图中来。

tableau自带超市数据源

1.首先连接到数据源，将“类别”、“销售额”分别拖放于行、列轴上，然后点击工具栏中的"降序"图标。

2.将“区域”也拖到行上并置于“类别”右边，这里也可以将“区域”直接拖放到图 中纵轴产品的右边，不过要注意的是不能把“类别”覆盖了。然后再点击一下降序图标，以对 各区域销售额也做一个排序。

3.将“利润”直接拖放于视图区，会发现Tableau自动将“利润”放到了颜色框中，点击”颜色“，然后”编辑“，将颜色设置为【橙色-蓝色发散】。我们立即发现，西南、东北区域销售的家具产品在销售额和利润上都不乐观, 需要进一步分析是什么原因所致。

另外，条形图还有重叠条形图、多个度量紧挨对比的条形图这两种形式。这两种条形图，只需 点击【智能显示】，在下拉菜单中就可以看到。

我们点击“堆叠图”，如下图所示：

点击“并排条”，如下图所示：

如何使用Tableau 进行数据可视化分析

MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

商业数据分析工具有哪些?

1.FineBI

目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

2.Tableau

Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。

3.永洪敏捷BI

该产品稳定性较高，利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析)，敏捷BI，自服务BI，探索式BI，性价比高。但不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错，特别是大数据性能方面，同样可以支撑亿级数据的抽取和分析，而在服务方面则表现一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件，擅长数据可视化，采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动，而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽，不过其探索式分析能力有限，不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快，但功能简单，无法支持复杂的业务场景，不支持定制开发。

5.SmartBI

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件，但是操作体验并不是很好，界面粗糙，并没有FineBI的界面美观。

6.Qlikview

属于新一代的轻量化商业智能BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C/S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快;数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主，本地化和定制化能力差，和tableau一样没有大数据处理能力，需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持，另外代理商对客户的响应能力有限。

数据分析：Tableau实践中的感悟

Tableau可能是大家都很熟悉的一款简单酷炫的可视化工具，很多人，包括笔者也在一开始接触到Tableau不久后，觉得自己也许拿着这个牛逼的工具，就可以在数据的海洋里无尽探索，挖掘数据背后的故事。可是随着自己的实践和后来接触到更多使用Tableau的用户目前碰到的问题，发现，即便是一个再简单的工具，他也仅仅是个工具，你是否能做出来让老板耳目一新的报告，是否能真正通过数据分析帮助企业发现问题，并不是你有了一款简单易用的工具就能解决的。

在Tableau的实践中，还是要回归到我们数据分析的方法论或者视角上来。简单而言可以分为以下几个方面。

1.定义问题

到这里有人可能要说，我仅仅是一枚小小的数据分析师或者是数据产品经理，我怎么能知道老板在想什么，可能也没什么机会向老板提问。或者老板给我表达的内容太抽象了，例如，看看整体生意状况，哪里出问题了。我没有办法具化到具体的实践。但我觉得这里的挑战，既是一个挑战也是一个自我提升的机会。因为这是一次难得的让你自己去定义问题判断问题的机会，你的价值将会在这样一次次的实践里面而提升，不要把自己仅仅看做是一个小小的分析师，一个报表开发人员，一个数据产品经理，你要站在更高的角度去梳理公司生意的运转逻辑，思考从什么样的角度去看公司的运营。但是该从哪些渠道了解呢？这也是我们需要用心去思考和努力获取的地方。和市场一线的人聊聊，看看目前他们在做些什么，是在打压竞品，密集的市场促销的话，目前抢占市场份额对于公司而言可能是重要的策略；那这样的话，市场份额肯定是第一关注的，为了争取市场份额，公司肯定要付出相应的成本，我们推广效果是否好，是否一些地区很好，一些地区并没有效果。那么为什么一些地区很好，一些地区并不是很好，原因又出在哪里，是市场外部的环境太激烈，还是内部的运转除了问题。。。。问题再不延伸下去，相信你此时此刻非常希望能够赶紧拉出一些数据，帮业务部门，帮老板们快速的发现问题。总而言之，多和业务交流，多听，多思考，你会发现一堆的问题等你去回答。

2.细化问题，将问题解答变的可行动

说到法，还是拿上面那个市场竞争的问题举例。Maybe你的脑海里的问题一堆堆的涌现，但是你此刻还是梳理不出来怎么去有条理的一步步的去做。好了，到这一步，还没到什么工具，也没有到你开始用tableau陷入各种维度度量里面，而是梳理思路，说到梳理思路，必然又要搬出来麦肯锡这样大牛之作：《金字塔原理》，可能很多人说这是用来学习如何组织写作，如何做ppt汇报，但是其实这些的背后更重要是你的思考方式，怎样建立起逻辑树，怎样寻找解决方案。我们之前说到发现市场竞争表现好，或者不好；接下来不要一下钻到某个细节，先简单分类下问题，一个个击破，这样也能让脑袋轻松些。例如，我们可以简单的问题归因为外因和内因，外因上看竞争对手整体的销售表现，环比和同比变化，之后再细致看到从产品，渠道方面的变化，找到问题原因。内因的话，从生产、物流到销售，一个个点去追寻。

3.解决问题

OK，到了上一步，你可能是罗列了一部分的数据，可是你又突然发现，我的数据很难转化为信息，数据该如何解读后变成信息。这里可能需要一些工具，还是那些管理咨询常用的分析工具，什么波士顿模型，SWOT啊，或者客户忠诚度分析里面经常用过RFM的模型。模型的使用也不是生搬硬套的，记得模型也是从问题而来，看模型的时候去想想为什么会用到这样一个模型，而不是别的，这个模型里面引入什么样的信息从而回答这个问题。之前做竞争分析的时候，我也用过一个模型，大致是通过市场大盘的整体同比和占比变化，加上自己的市场份额的变化程度，帮助我定义出一个需要下一步重点关注市场的优先级的一个模型。这个模型思路很简单，假如说一个市场A，他自身的市场占比比较大，并且市场增长迅速，但是我却在过去一个月里面丢失了这个市场的份额。那么A市场可能将会是我要重点关注的对象。这样做的好处是，我通过一个模型的视角，帮助我们梳理出接下来市场关注的优先级，因为毕竟一个企业的时间和精力是有限的，如何在有限的时间和精力里投入到最重要的市场里就变得非常关键。

4.可视化展现，让信息直观

最后就到了可视化制作的环节，在你前面几个步骤都搞的清清楚楚了之后，就到了我们最后实现的步骤，此时此刻，相信你已经很清楚要心里面分析的逻辑，大概需要几张表，之间的联动怎样。再加上Tableau这样产品的易用性，也许也就是5到10分钟的工作时间，你的制作过程就结束。这里就不再赘述太多了，很多小伙伴们已经是Tableau大神级别的人物。

Tableau系列软件各有什么作用

当代社会数据产生量指数型上升，在如此庞大的数据面前，可视化便成了一个非常重要的事情。如何更加好的向领导、客户迅速传递从数据中挖掘出来的结论成了许多数据分析师思考的问题。而Tableau致力于帮助人们查看并理解数据，帮助数据分析师 快速分析、高质量 可视化数据并分享信息。

除了我们常用Tableau Desktop以外，它的小伙伴们还有Tableau Online、Tableau Server、Tableau Mobile、Tableau Public以及Tableau Reader。

它们各自又有什么作用呢？请看下面一一介绍：

关于数据分析工具tableau和数据分析工具包括的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注云尚网络www.ysfad.net。