大数据可视化分析工具有哪些？

转眼，来到北京已经2年了。我还清楚的记得，2018年4月30号递交离职申请，5月14日正式入职，开始来到北京后的第一天正式上班。

从当时懵懵懂懂只知道想从事互联网运营，到现在内心清晰的数据分析发展路线，从当时海投简历却全无把握，只能靠面试表现表决心来等待公司施舍幸运，到现在翻阅职位信息，大体可以胜任基本的数据运营职责，清晰的知道自己目前的经验能力层次。

可以感觉到，这2年体验和见识的成长，超过过去在体制内的3年。

我转行太晚，硕士读书2年，体制3年，然后才想全部抛开全新转行，也就是27岁，才开始进入市场竞争。本人女生，和应届生比起来，真是劣势占尽：知识不够，精力不如，脑子不够灵活，试错机会降低，关键还是女生，结婚生育也是逼近。

但是，到现在，基本掌握常用的SQL技能，掌握SAS分析工具，掌握数据分析师需求的常用的Excel和PPT制作技巧，初步入手tableau，看懂VBA。从业务员做到了高级数据分析师，工资也从体制内的4k涨到现在的2W+。

工作这么多年，经常和不同行业、不同岗位的人聊天，发现很多人同样遇到一路走来的很多困惑：

• 在互联网公司天天打杂，究竟如何去提升自己核心竞争力

• 老是说精细化，到底精细化怎么落地的，分析师是怎么发挥作用的

• 都说分析师的综合能力非常强，到底要具备哪些隐形能力

接下来，把我的一些经验分享给大家，传道授业解惑，让大家少走弯路。

现在职场新老人交替越来越快，要在尽可能短时间内找到一条正确方向，然后去加班和看书充电，这样才会获得市场回报

还在老旧的手工输入数据，工作效率低？掌握好工具很重要

我刚入行的时候总觉得数据分析师就是一个“无情的取数机器”，业务部门需要什么数据、什么指标、什么报表，咱们数据分析师就要做什么模板出来，每天工作量巨大，熬夜加班都完不成任务，还被别的部门批“工作效率低”。

同事们苦不堪言，leader也没有办法，其他部门的人不会sql、不会取数，他们的需求只能让我们数据部门完成。我们部门本来工作就多，还要为业务取数服务，有人提议让业务人员自己学会取数分析，解放一下我们数据部门的人力，领导却说学习成本太大，业务部门不会答应。

除了应对业务部门，我们IT部门内部的矛盾也是日益严重：

我们数据组觉得数据仓库里的数据口径太混乱了，而且当初是直接用的hive计算资源，取数速度实在是太慢了，不能支持大数据量，所以我们提出能不能换成性能更强的关系型数据库。

IT底层组却说公司用的数据仓库版本太老旧，很多数据只能做底层的ETL处理，所以只能简单做一层数据清洗给我们用，属于历史遗留问题，很难办。

除了IT和业务上的矛盾，还有一个最大的问题就是个人的数据分析能力：

在我当初做数据分析的时候，用的是Excel的数据透视表，但一旦面对大量的数据和复杂表格，根本就搞不定，做出来的可视化也很丑，没什么价值。后来学R语言又比较复杂，于是就想着有没有更加简单、功能强大的BI工具来代替。

于是我尝试了Tableau、Smartbi 这些工具，你会发现BI工具才是数据分析路上最必不可少的！

因为BI工具是完全按照数据分析的流程来设计的，先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策。这些工具之间的差别也很大，经过不断尝试，我选择了Smartbi 一直到现在，至于原因且听我慢慢讲来。

一、数据处理

Smartbi大数据分析平台可接入多种数据源，支持多种类型数据的跨库查询，业务人员通过简单的拖拉拽式操作，可以自动关联不同数据库的数据。面对社保、公积金等大量数据，Smartbi采用分布式高速缓存，1秒内可以快速查询十几亿条数据。

二、财务分析

Smartbi一站式大数据分析平台为审计提供财务总体看板，业务人员能实时掌控财务情况，及时发现数据疑点。

三、业务分析

当审计面对大数据量的清单明细查询时，Smartbi提供自助化的操作界面，通过简单的鼠标勾选数据字段与查询条件快速获得所需数据，并提供聚合计算、 告警规则、重定义表关系、改变条件组合逻辑等功能。

另外还采用了“类Excel数据透视表”的设计，能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。

四、报告自动生成

Smartbi 将Office Word/PPT/WPS作为报告的开发工具，基于报表体系制作可刷新数据的报告模板，将数据从IT环节贯通到办公系统。数据一刷即变，提高报告的制作效率。

五、复杂报表和数据报送

Smartbi一站式大数据分析平台提供丰富的报表资源，囊括分组报表、清单报表、交叉报表、列表报表、多源报表、分片报表等各种类型报表，最大程度满足用户对报表的需求。

六、审计大屏可视化

Smartbi 提供了面向业务人员的仪表盘设计工具，简单易用，业务人员10分钟即可轻松掌握。

在我看来，数据分析师的最重要任务永远是解决问题，这也是分析师的最大优势，无论是生活还是工作中的问题，我们都要很快找到较优解。

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