實際在企業的數據分析應用中，分析人員對于數據處理的需求靈活多變，并且經常需要對不同的業務數據進行關聯性分析。

IT部門提供的基本數據處理和基本的關聯關系并不能完全滿足分析人員的需求。比如分析人員需要根據公司產品銷售明細數據分析購買用戶的特征，并調整相應的銷售策略，這個時候分析人員需要基于銷售清單數據，計算一些相應的分析指標，如每個用戶的消費頻次，單筆消費最大金額，最近一次消費時間間隔等。這就要用到自助數據集來解決問題。如果分析人員還需要獲取一些行業競爭數據，這就要根據同類型的產品，做關聯分析和橫向對比分析。

這些任務對于接觸實際業務較少的IT部門來說，是很難在基礎的數據分析中挖掘出來的，再加上業務調整和分析角度的變化不能及時和IT部門同步。這些都是企業在推行數據化管理過程中碰到的亟待解決的問題。

FineBI重點打造的自助數據集，一個是又花了業務提需求，IT做分析的配合流程。改為在一個平臺上，IT準備好數據，業務拿著數據自己去分析。

其次，對于拿到的數據，自助數據集環節能幫助分析人員簡單較快的對數據進行過濾、增加字段，刪減字段，字段計算等可視化清洗操作。

一、FineBI自助數據準備介紹

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傳統工具在分析數據的過程中，需要極大的程度依賴管理員。業務人員在管理員那里獲取數據后還需返還管理員處進行數據處理，這無疑是在做費時費力的無用功，管理員也淪為取數機。FineBI 重點打造的自助數據集，提供了各種簡單高效的數據處理功能，給用戶更好的數據處理體驗，減少無效重復的溝通過程，提高數據分析的效率。

二、核心亮點

1.完善的數據管理策略，基于業務需求做好數據分類可視化管理

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企業在發展過程中，信息化程度會不斷提高，為了解決特定信息化問題，企業系統中的信息系統數量也越來越多，從企業的大粒度來看，業務流程有一定的聯系，但是在細粒度上，數據相互獨立，內在邏輯互不聯系，信息孤島問題十分嚴重。企業經常需要對這些獨立系統進行整合，然后進行統一的數據分析。FineBI有著較為完善的數據管理策略：

• 支持豐富的數據源連接，幫助企業進行多樣數據整合；
• 支持數據業務包功能，提高數據分類管理效率；
• 支持智能的表間字段關聯，多種關聯方式搭配使用；
• 支持表與字段名稱智能轉義，增強數據可讀可用性；
• FineBI自帶數據處理工具，支持對數據進行轉換處理，如構建自循環列。

從數據采集到數據處理再到數據的存儲和管理，FineBI完善的數據管理策略為前端的業務自由探索數據分析提供了強大的數據支持。

2.多種數據處理功能，可視化操作方式解放生產力

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對于本身質量很差的數據進行分析往往是南轅北轍，得出來的分析結果可能是錯誤的，錯誤的分析結果必定導致錯誤的決策方案。為了避免這樣的事情，當我們拿到數據時，需要對數據進行清洗，比如某些數據缺失，需要增加一些數據字段，某些數據需要重命名 、類型轉換、異常值處理、合并等。這些都可以通過FineBI可視化的形式來實現。

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3.智能繼承數據表的權限與關聯，IT省心，業務安心

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管理員只需配置基礎的數據權限和關聯，用戶在權限范圍內操作，自動繼承和關聯數據集，提升雙方效率。

• 對于IT管理員：只需要配置基礎的數據關聯和權限，用戶不管進行怎樣的數據處理，都一定是在其權限范圍內操作，且自助數據集的關聯也可以自動繼承，不需要管理員再進行配置。
• 對于業務分析人員：IT終于可以放心的將數據下放，分析用戶也能拿到自己需要的數據，進行無限次處理和分析。

4.Step by step，符合人類思維習慣的數據處理體驗

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用戶在FineBI中的每一個操作都可以增加、刪除和修改，并且提供預覽。

• 容忍錯誤：每一步數據處理操作皆可增/刪/改
• 路徑清晰：每一步數據處理清晰記錄，效果可預覽
• 無限層級：無限層次數據加工分析，直到獲取所需

5.輕松搭建各類分析模型，幫助業務洞察

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大佬們經典的數據分析模型在諸多領域和行業中得到了廣泛的應用，也帶來了實質的業務價值。同時，經典的數據分析模型，更易于我們快速上手，少走很多的彎路。使用FineBI的自助數據處理功能，可以輕松搭建各領域已有的經典業務分析模型，比如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型等等，這些都可根據用戶需求來套用，充分發揮數據和模型的價值。

6.預置數據挖掘算法，自助挖掘助力業務預測判斷

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大數據時代，最不可或缺的就是數據挖掘。數據挖掘，對于已經存在的數據，我們可以通過分析得到一定的規律；對于未知的數據，我們可以通過趨勢進行預判。

• FineBI內置五種算法：時間序列算法、聚類算法、分類算法，回歸算法，關聯算法，強化FineBI數據處理能力，與圖形分析結合，拖拽展現預測結果。也就是說，如果你想預測未來的銷售額，你想智能地給用戶群分類，或者你想知道短信發給哪個用戶獲得的反饋可能性比較大，將會成為現實。
• 集成r語言：如果需要更多的算法怎么辦，FineBI也為這種復雜的挖掘需求提供了入口，可以直接在FineBI中進行r語言編譯，完美的結合了r語言的統計能力優勢和FineBI的展現優勢。實現數據統計和分析的需求。
• 集成Python語言：在FineBI中可進行Python語言編譯，也支持直接對接Python的dataframe返回結果，實現數據統計和分析的需求，并可將結果通過FineBI展現。

三、場景應用

1、通過數據清洗加工得到目標分析數據

圖：通過點擊鼠標完成新增指標的計算添加

圖：通過鼠標點擊完成不同數據表的合并

2、構建經典分析模型

• RFM客戶價值模型

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• 帕累托圖分析（二八分析）

圖1：二八分析模型搭建過程

圖2：對二八模型結果進行帕累托圖分析

• 矩陣分析模型

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3、利用數據挖掘算法對數據潛在價值進行挖掘

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4、企業級數據管控及分發

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自助數據準備，將數據分發做到了極致。不同崗位的人可以對自助數據擁有不同的權限，控制人員是否能夠查看、使用、編輯和分享數據，同時將數據分發的粒度控制大到數據庫，小到數據表、數據集，甚至行列權限。

最后，感興趣的不妨下載FineBI嘗試體驗下吧！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的推荐一款配有强大数据管理和可视化ETL的BI工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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