介绍十款高仿巴宝莉包哪款好看(巴宝莉包值得买吗)渠道货源

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本文为朱卫军原创，未经授权，禁止转载！

前不久，?位wèi准备?职阿?的de学弟问我，他要做电商数shù据jù分fēn析，电商有庞杂的de标签、模型、数shù据jù和业务逻辑jí，菜?应该要具备什么样的de分fēn析能néng?啊？

我看了他的de岗位wèi职责，主要是shì负责经营决策支持、专题分fēn析和数shù据jù看板搭建，对代码算法涉及很少，更适合?BI?具来构建业务-数shù据jù-洞察的de闭环huán场景jǐng。

BI?具是shì?类专注于数shù据jù驱动业务的de分fēn析?具，了模型开发、可视化、报表设计、实时shí分fēn析、汇huì报展?等功能néng，部分fēn还涉及到数shù仓、ETL，通俗点diǎn说就是shì数shù据jù“变现”的de?站式服务。

目前市场上可选择的deBI很多，像Tableau、Power BI、FineBI、永洪BI、?易有数shù、Superset等都是shì较受欢迎的deBI产品。

其中zhōngTableau、Power BI是shì国外BI，也算家喻户晓xiǎo了，FineBI等是shì国内的de后起之秀，Superset是shìAirbnb的de开源BI。

如何选?个gè合适的deBI分fēn析?具？考虑到市场普及度和学习性价?，我觉得Tableau、Power BI、FineBI这三款主流BI应??较值得花?思去学习，?作zuò中zhōng?得更多。

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结合我之前使用的de?得，我?特地花了?半天去评测了这三款BI，通过guò搭建?个gè完整的de仪表板，来?较易?性、数shù据jù源?持、分fēn析建模、可视化搭建、分fēn享汇huì报、市场普及度等各

??指标。

1、认识和使?BI数shù据jù?具

?先简单dān介绍下出场的de三位wèiBI选手。

Tableau：

以可视化著称的deBI领域??哥，看板非常精美。它诞?于斯坦福大学，后来被saleforce，听说现在在国内由阿?代理提供服务。

PowerBI：

微软的deBI产品，数shù据jù处chù理和建模能néng??常强?，当然DAX函数shù也?常难学。基于Excel?态，PowerBI的de打通性?较好，积累了?量?户。

FineBI：点diǎn击取工具！

能néng?全?，容易上?，可以在浏览器上进??助分fēn析。?较了解国内?户使?习惯，更适合国内企业的de数shù据jù应?环huán境，听说FineBI的de国内市占率排第?。

现在FineBI更新到了6.0版本，有许多新的de功能néng，?如DEF函数shù、多维wéi智能néng分fēn析、协同编辑jí、?缘分fēn析等。总得来说，不管从分fēn析能néng?、便biàn捷程度、协同合作zuò等都有了很?的de进步，对个gè??助分fēn析更加友好。

对很多初学者来说，以为BI就像Excel?样，功能néng就是shì做做表画画图。

其实不然，使?BI?具有?套完善的de流程，?地是shì构建?套数shù据jù看板，就像产品开发?

样。

BI和Excel最?的de不同在于，Excel是shì个gè?的de数shù据jù处chù理表格，适?于?规模数shù据jù的de加载、分fēn析、展?；?BI是shì基于数shù据jù库的de?站式数shù据jù-业务分fēn析平台，偏向于业务信息挖掘。

我把BI开发过guò程分fēn为认识数shù据jù、连接数shù据jù、处chù理数shù据jù、分fēn析数shù据jù、可视化表达、看板，共6?步。

最终?的de是shì实现对业务的de?持、洞察、驱动，这是shì数shù据jù分fēn析的de核?，不然前?的de?作zuò都是shì花架?。

?如说我在FineBi上看到的de?个gè例?，基于电商超市业务搭建的de配送分fēn析、商品分fēn析、利润分fēn析、退货分fēn析、客户分fēn析全场景jǐng看板，可以及时shí发现经营数shù据jù变化，快速制定决策。

作zuò者基于电商超市业务绘制了BI系统架构，然后针对其中zhōng每?个gè业务场景jǐng开发数shù据jù指标和报表。

我觉得这就是shì能néng为业务带来价值的deBI分fēn析，上?只是shì例之?，?家可以去FineBI?档看详xiáng细资料。

2、如何连接数shù据jù源

BI?具基本上都?持多维wéi度的de数shù据jù源，?如Excel、?本数shù据jù、数shù据jù库、?数shù据jù、云平台等。

Excel就是shì?家最常?的dexlsx、xls?件，估计也是shì个gè?连接数shù据jù最多的de数shù据jù源。

?本数shù据jù源包括CSV、TXT、JSON、XML等。

数shù据jù库包括MySQL、Oracle、SQLServer、Access、MongoDB等，既有关系型数shù据jù

库，也有?关系型数shù据jù库。

?数shù据jù主要是shìSpark、Hadoop、Presto等。

云平台?持像阿?云、华为云、腾讯云、AWS等各种云数shù据jù平台。

针对上述常规的de数shù据jù源，Tableau、Power BI、FineBI都会?持。相?较Power BI，Tableau和FineBI?持的de数shù据jù源更加丰富，?如JDBC驱动（阿?云Maxcomputer）、SAP BW、Esase等。

FineBI对国内云数shù据jù的de?持更加到位wèi，还?持?些Java API，可以灵活地进?数shù据jù连接。

三个gèBI产品连接数shù据jù源的de?法都很简单dān，且操作zuò数shù据jù库?法也类似。

Tableau

PowerBI

FineBI

以FineBI为例连接MySQL

具体的de连接?法可以查看相应BI?档

https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-94.htmlhttps://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/connect-data/desktop-quickstart-connect-to-datahttps://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/zh-cn/get-started-tutorial-connect.htm

3、如何处chù理数shù据jù

数shù据jù导?完成后就需要对数shù据jù进?处chù理，虽然BI并不承担ETL功能néng，也很难进?复杂的de数shù据jù处chù理，但是shì像筛选、过guò滤、分fēn组、排序、合并、类型转换等基础功能néng还是shì要具备的de。

数shù据jù处chù理是shìBI分fēn析的de重中zhōng之重，需要重视起来。因为建模分fēn析、可视化表达都需要进?数shù据jù处chù理，很少有现成的de数shù据jù让你?。

Tableau、Power BI、FineBI在基础的de数shù据jù处chù理能néng?上表现都很好，主要差异体现在交互界?的de易?性上。

Tableau有专门的dePrep?具?对数shù据jù进?ETL，也可以在Desktop上进?简单dān的de数shù据jù处chù理。

PowerBI则接近Excel的de界?，通过guòPower Query进?数shù据jù调整转换，需要?定的de学习成本。

FineBI数shù据jù处chù理是shì这三者中zhōng最容易上?的de，通过guò完善的de数shù据jù编辑jí功能néng，让分fēn析师shī??能néng轻松处chù理清洗数shù据jù。

编辑jí数shù据jù可实现新增列，分fēn组统计，过guò滤，排序， 上下合并，左右合并、?循环huán列、?列转换等功能néng，?且界??较简洁，??了然。

?如说实现分fēn组功能néng，通过guò菜单dān的de分fēn组按钮可实现自定义分fēn组。

PowerBI和Tableau很多基础的de数shù据jù处chù理都需要DAX和LOD函数shù实现，但是shìFineBI提供的de编辑jí数shù据jù功能néng能néng覆盖?部分fēn需求，更容易??。

当然FineBI也提供了?量的de函数shù?于复杂的de数shù据jù处chù理，能néng满?各种分fēn析需求。

我对?了下FineBI和Tableau函数shù，其实FineBI在函数shù的de使?上反?更简洁，?且FineBI最新增加的deDEF函数shù也可以处chù理更加复杂的de分fēn析。

DEF函数shù的de语法是shì:

def(指标, [维wéi度1,维wéi度2,...], [过guò滤条件1, 过guò滤条件2,...])

它以函数shù中zhōng维wéi度作zuò为分fēn组、函数shù中zhōng过guò滤条件进?过guò滤，实现对指标的de计算，在组件的de计算中zhōng使?。

?如说针对以下表，设计相应的de计算。

该表是shì分fēn城市不同?型的de情况。

例?：计算不同?型A城市的de总额，不区分fēn?份。

使?FineBI，新建计算字段，DEF公式可以输?：

DEF(SUM_AGG(${销量}*${单dān价}),[${?型},${城市}],[${城市}="A"])

只需??代码便biàn可以计算出A城市分fēn?型额，?常简单dān。

因为DEF是shì定义静态指标，所以只规定计算了城市、?型维wéi度的de额，不?持去钻zuān取计算分fēn?汇huì总。

这样的de计算在Tableau需要?到if判断函数shù和FIXED表达式：

if [城市]='A' then { FIXED [城市],[?型]:sum([单dān价]*[销量])} end

这?点diǎn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zhōng。

例?：计算A城市的de额，可动态汇huì总?型、?份等。

这?和例?的de区别在于，例?不光只汇huì总城市、?型字段，?且根据jù视图情况，动态汇huì总其他类别字段。

在FineBI中zhōng需要?DEFADD函数shù，可以定义动态指标，输?：

DEF_ADD(SUM_AGG(${销量}*${单dān价}),[${城市}],[${城市}="A"])

对于动态指标，在FineBI中zhōng能néng?持钻zuān取计算，选择区域维wéi度中zhōng的de+-即可实现钻zuān取聚合。

这?点diǎn是shì?常强?的de，我们可以通过guò?定义维wéi度+动态维wéi度的de结合，能néng实现任何逻辑jí的de聚合。

Tableau实现该功能néng则通过guòif判断和INCLUDE表达式：

if [城市]='A' then { INCLUDE [城市]:sum([单dān价]*[销量])} end

除此之外，FineBI中zhōng还有个gè动态函数shùDEF_SUB，即排除某特定维wéi度的de动态聚合。

这个gè在Tableau对应的de表达式是shìEXCLUDE，使??法和上?例?致。

综上对于复杂函数shù计算，FineBI和Tableau都有相应的de解决?，且使?复杂度相差??，FineBI把判断语句集成到DEF中zhōng则更为简洁易懂。

4、如何分fēn析数shù据jù

当数shù据jù按照需求处chù理完成后，就需要进?数shù据jù分fēn析来提取关键信息。

BI中zhōng的de分fēn析能néng?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shì数shù据jù的de聚合、同环huán?、排序、累计等等。

BI?具都会提供基础的de统计计算快捷?式，覆盖常?的de需求。

Tableau

FineBI

OLAP是shì联机处chù理分fēn析，主要包括钻zuān取、分fēn组、透视、联动、切?、切块等分fēn析操作zuò，是shìBI的de主要功能néng。

Tableau可以连接到OLAP多维wéi数shù据jù集，以便biàn在最深层次上探索数shù据jù。向下钻zuān取、数shù据jù过guò滤和?动?成时shí间序列功能néng可作zuò为深?了解这些多维wéi数shù据jù集以及访问数shù据jù洞察所需的de?具。

PowerBI 通过guòSQL服务器连接到OLAP数shù据jù集，它提供了要在报告中zhōng显?的de数shù据jù度量列表。在创建报告时shí，所选维wéi度和可视化选项?起显?。

FineBI也 提供了多种OLAP 功能néng：数shù据jù钻zuān取、跳转、联动、使?过guò滤组件、Tab组件、?本组件、图?组件、Web组件、参数shù。

从计算能néng?来看，Tableau更胜?筹，但PowerBI、FineBI也没什么?的de短板，听说FineBI的deSpider 引擎很快，OLAP组件也更加多元。

预测建模是shì针对历史数shù据jù的de模型分fēn析，?如回归、分fēn类、聚类等，这是shìBI的de??亮点diǎn。

基本上Tableau、PowerBI、FineBI中zhōng都有主流的de预测函数shù，?如Tableau中zhōng的deMODEL_QUANTILE、MODEL_PERCENTILE。

另外还?持连接Python、R进?建模分fēn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de?点diǎn在于集成了很多商业模型，可以?数shù据jù分fēn析中zhōng，?如RFM、AARRR等。

如下是shì在FineBI中zhōng搭建RFM模型：

综上，Tableau、PowerBI、FineBI在分fēn析能néng?上不相伯仲，可能néngTableau、PowerBI对复杂模型?持和软件性能néng上稍领先，但是shìFineBI集成了很多拿来即?的de模型，?且对现实?作zuò更具指导意义。

5、可视化和看板

可视化表达就是shì将数shù据jù变成能néng说话的de图表，让观众??了然，知道你?数shù据jù表达了什么观点diǎn。

BI看板的de步骤是shì先单dān个gè图表，然后拼接成看板。

可视化遵循的de逻辑jí层次是shì：?作zuò表——看板。最基础的de单dān元是shì?作zuò表，?作zuò表不同于excel的dework sheet，?是shì相当于excel上的de?个gè图，或BI上的de?个gè视觉对象，是shì最?的de可视化单dān元（?字、图?除外）。

第?级是shì看板，看板是shì多个gè?作zuò表在同?画布上的de。看板包括图表、表格、组件、?字等，通过guò钻zuān取/联动/筛选的de操作zuò对数shù据jù进行主题级别的de分fēn析。

前?我们也说过guò，Tableau可视化能néng?最强，图表也更美观。其图表配?、结构、渲染?常适合商业分fēn析，??也能néng做出??上的de看板。

PowerBI?较微软?，说不上好看，但中zhōng规中zhōng矩，现在也在慢慢变好。

要说国内?屏，不要错过guòFineBI，你?过guò所有的de看板、?屏、报告，FineBI都能néng搞定。

?且FineBI也能néng轻松搞定分fēn析报告：

从3个gèBI的de可视化组件来看，基本都能néng完成?多数shù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de图表搭建都相对简易，都是shì基于图形语法(The Grammar Of Graphics)设计，以“形状“和对应的de“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zhōng设置图表的de颜?、标签、图例、?格线、背景jǐng等属性。

图表组件存在多个gè指标字段时shí，每个gè指标字段的de图形属性是shì可以单dān独设置的de。

?结

对?Tableau、PowerBI、FineBI三款主流BI?具，有以下?点diǎn：

Tableau更加适合对可视化要求较?的de专业数shù据jù分fēn析师shī，因为其更灵活，适合做数shù据jù探索。但是shì价格较贵，操作zuò更符合国外?户习惯，?些布调整不够友好。

PowerBI功能néng上?还是shì很强?的de。可以连接的de数shù据jù源?较丰富，数shù据jù分fēn析建模能néng?也很强?。不过guò界??较传统，?起来不熟悉的de?稍微有点diǎn费劲，学习成本会?较?。

FineBI?常适合企业搭建业务报告和看板，轻松和分fēn享管理，?且性能néng速度、建模能néng?、可视化能néng?、服务能néng?都相对较强。

个gè?可以免费使?FineBI，有?量的de中zhōng??档可供查阅，如果能néng沉下?来去学习，对于熟悉数shù据jù分fēn析?法论会有很?帮助。

我现在?的de最多的de是shìFineBI和Tableau，公司和个gè?????的de看板、报告都是shì基于FineBI进?搭建，基于其成熟的de组件进?BI开发，省了很多事。Tableau则会?来做?些可视化设计的de?作zuò。FineBI：点diǎn击取工具！