提到数据分析工具，大家肯定最先想到的就是Excel、python、R，Excel自然不用我多说，最常用的办公软件之一，用来做一些基本数据统计很方便，但是Excel的数据透视表，小数据量用起来还算可以，一旦数据量一大，就会卡半天。
数据分析工具太多了，按照流程可以分很多种：
但是大多数人的需求，应该是不怎么会IT类的技术，或者说只想找个简单的，肯定是被Excel伤害的次数太多了才会产生这种想法的。
SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。
R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。
相比之下，BI才是更适合你的数据分析工具。
BI工具，Business Intelligence，商业智能，这就是为了数据分析而生的，而且它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，如何利用数据来影响决策。
有人会说，这类图网上用Excel作的也有很多。但是不一样，Excel做表格有一套，也可以做课程表，做调查问卷，作计算器来算数。术业有专攻，BI是专攻数据分析的。
就拿我一直在用的FineBI来说，当你用FineBI的时候，你会发现他是完全按照数据分析的流程来设计的，先是数据准备，做一些基础的数据处理和模型准备；再到自助数据集，对拿到的数据进行过滤、增加计算指标、合并数据关联分析。
然后通过拖拽操作，以图表、表格的形式进行多维分析，发现有价值的出具结果；最后搭建数据驾驶舱，出数据报告。
这些是数据分析的必经之路，同时这个流程里也存在着从业者的一些痛点：
- 比如清洗数据这种重复性，低附加值的工作，可以用自助数据集来解决，里面提供了很多现成的操作，比如新增列，分组统计，过滤，排序，上下合并，左右合并等功能。且每一步都有就记录，方便回顾思考过程。
- 比如做可视化展现，用Excel之类的工具可能会花费很多时间在美化上，甚至大家经常看到一些Excel技巧类的文章，实现一些精美的图表需要花很多偏门的小技巧才能够完成。这在BI（FineBI）里面都是一键生成。
这些痛点都是BI工具能够给我们带来改变和增值的地方。
为什么推荐这个工具呢，BI工具有很多呀，Power BI、Tableau…就是这些都被推荐烂了。哈哈，开玩笑，推荐它一定是有它的独到之处——完善的数据处理方案和数据管控。
自己近一年也在公司里开发一些数据产品，发现面向个人的产品很标准，就是按照一套模子做出来，迎合大部分人的大部分需求。
可面向部门/企业应用的产品，有千奇百怪种状况，比方说性能，还有复杂流程的管控，数据流转那一套，都是大家很重视的。而这样做往往就有可能走定制化的路线。
后来我们就看有哪些在这方面做得比较好的工具，就遇上了FineBI。
数据分析工具有很多，但能上升到帮助管控企业数据，整合、分析、分发的BI工具，FineBI值得推荐，不仅是数据可视化工具、更是适合多数企业复杂流程下的数据分析平台。
来源：oschina
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