然而，想要合理應用大數據4V需要適當的知識、技術和工具，以確定大數據應用的有效性和安全性。因此，掌握數據思維和數據分析軟體至關重要。

今天，軟妹就將開一期簡要大數據分析課程，帶領大家了解大數據4V的定義、什麼是數據思維如何培養數據思維，並進行一些好用的數據分析軟體免費推薦，並以飽受好評的免費大數據分析工具FineBI為例，通過大數據分析案例開啟一段精彩的大數據分析課程之旅，幫助大家全方位把握大數據4V的核心，助力企業迎接大數據的挑戰！

不要猶豫，立即點選下方按鈕，試用我們的大數據分析軟體FineBI，開啟本日的大數據分析課程吧！

開啟大數據分析課程的第一步，首先要了解什麼是大數據。大數據，又叫巨量資料，指的是大量複雜的數據集合，其量級大到無法透過傳統的數據處理方法或工具來有效處理、分析和理解。大數據的最大特征就是“4V”。

大數據4V是指大數據的四個主要特徵，包括Volume（資料量）、Velocity（資料速度）、Variety（資料多樣性）和Veracity（資料真實性）。這四個V代表了大數據所具備的特點：

1. Volume（資料量）：大數據涵蓋龐大的資料量，可能是傳統資料處理方法難以處理的規模。

2. Velocity（資料速度）：資料以極高的速度產生和傳輸，如即時社交媒體更新或感測器資料。

3. Variety（資料多樣性）：資料來自不同來源，包括結構化資料（如表格）、非結構化資料（如正文、影像、音頻）和半結構化資料。

4. Veracity（資料真實性）：巨量資料分析可能涉及不確定、嘈雜或不正確的資料，因此保證資料的質量和真實性至關重要。

這些特徵共同形成了大數據4V的基本特性，企業和組織通常需要使用適當的技術和工具來處理和分析這些資料，以獲取有價值的資訊和見解。

大數據分析課程第二步，我們需要先培養好數據思維。數據思維這個詞聽起來似乎有些抽象，但實際上，提到數據思維時，人們通常是指一種思考方式，強調在面對挑戰或任務時，首先考慮如何收集、分析和應用資料來取得更好的結果。數據思維意味著不僅僅依賴直覺或經驗進行判斷，而是從資料的角度來思考。

舉個例子，假設一家零售商希望改進商品庫存管理。以數據思維的方式，他們會收集銷售資料、流行趨勢和季節性變化，然後進行分析，以確定何時應該訂購哪些商品，以避免過多的庫存或缺貨。這種方法可以幫助他們做出基於實際資料的決策，而不是僅依賴猜測或傳統經驗。

總的來說，數據思維是一種更科學、更系統性的思考方法，將資料作為指導，以更好地解決問題、優化流程並取得成果。數據思維在現代社會中變得愈發重要，因為我們有越來越多的資料可供利用，能夠幫助我們做出更明智的選擇。

大數據分析課程第三步，現在我們了解了大數據的定義和數據思維，有了足夠的理論儲備，可以考慮藉助合適的工具來最大程度發揮數據分析的潛力。面對龐大而複雜的大數據，選擇合適的工具至關重要。這就像搭建不同的房屋，需要使用不同的材料和工具一樣，在大數據分析中，我們不僅需要培養出數據思維，也需要依賴特定的工具來處理和解讀數據。

這些工具協助我們更深入理解數據，揭示出潛藏的模式和關聯。因此，在本部分軟妹會向大家介紹一些常見的免費數據分析軟體，即使是初學者也能很好地掌握數據分析軟體免費使用方法。這些工具的運用，使我們能有效從龐大的數據中提取有價值的資訊，支持更明智的決策和創新。

當談及資料分析辦公軟體，幾乎人人都熟悉的Excel無疑是首選。作為通用數據分析工具，它幾乎適用於各行各業，尤其受到非技術從業者的喜愛。

Excel內建了報表生成、繪圖功能以及基本資料計算等特點，使其在資料分析領域具備顯著優勢。然而，在應對龐大而複雜的大數據4v特點時，Excel的侷限性可能會浮現出來。其內建的分析模型相對簡單，難以滿足大規模企業級大數據分析的需求。

同時，儘管Excel作為微軟Office套件的三大支柱之一被廣泛使用，大多數人對於Excel的使用仍僅限於基礎功能，比如資料存取和簡單的表格。實際上，Excel的潛力遠不止於此，它能夠支援複雜報表的生成、模型的構建、應用和系統的開發，甚至可以用於金融分析模型的構建。學習Excel的程式可以從掌握基本介面、資料的匯入匯出、各類公式與函式的應用、資料的排序和篩選、合理的資料格式化、轉列多樣化的圖表、設計資料透視表以及構建更加複雜的資料模型等多個方面入手。

不過，軟妹也經常強調，當然可以通過運用數據思維和進行學習將Excel發揮成為大數據統計工具，但用這個時間專門去學習使用大數據分析軟體效果可能更好。

Tableau Public作為一款免費大數據視覺化工具，它可以用於創建、分享和發布公開的數據視覺化儀表板和項目。Tableau Public能夠將數據轉化為交互式的視覺圖表和儀表板，然後在網絡上進行共享，使他人能夠輕鬆查看和互動。

在大數據分析方面，Tableau Public的優勢包括：

• 交互性與共享性：通過Tableau Public，用戶能夠生成交互式儀表板和視覺化項目，觀眾能夠選擇下拉、過濾和探索大數據，進一步深入理解。你能夠在網絡上分享這些視覺化項目，讓他人可以欣賞你的大數據分析洞察。
• 強大的社區支援：Tableau Public擁有一個活躍的社區，這裡的用戶能夠分享他們的數據視覺化項目，學習新的技巧，同時也能夠從其他用戶的作品中獲取靈感。

然而，Tableau Public也存在不少限制：

• 數據的公開性：使用Tableau Public時，你的數據和儀表板是公開可見的，任何人都可以查看和使用。這可能不適用於商業項目中保密性材料的數據分析。
• 有限的數據來源支援： Tableau Public僅支援有限的數據來源連接，同時不支援數據來源的更新，這在需要實時數據更新的場景中可能存在限制。
• 不適用於商業用途： 根據Tableau Public的使用條款，你不能將其用於商業目的，這可能對商業分析和報告造成限制。

總的來說，Tableau Public是一個功能強大的免費數據視覺化工具，適合於教育、學習和個人項目。然而，如果你需要更多的隱私控制、商業用途或數據來源連接，Tableau Public恐怕就難以勝任。

FineBI是一款易於上手的大數據分析軟體，以其專業、簡潔和使用者親和性特點而脫穎而出。其介面和流程設計清晰易懂，每個模組都有明確的功能分割槽。

透過FineBI的自助資料集功能，即使是非技術背景的業務人員也能夠輕鬆地透過拖拽操作對資料進行篩選、切割、排序、彙總等處理，以靈活的方式獲得所需的資料結果。此外，使用者還能夠從智慧派送的圖表和儀表板中選擇，實現對大數據的直覺視覺化呈現。

多源資料整合

FineBI能夠輕鬆整合異構資料源，進而全面展現企業的經營全貌。它支援連結100+種不同型別的異質資料來源，包括各類關係型和非關係型資料庫、大數據平台以及Excel檔案等。
透過打通ERP、OA、MES等多個業務系統，FineBI打破了資料孤島，為決策提供了有力的支援。

自助探索式分析

自助式大數據分析工具FineBI操作簡單，僅需點選拖拽，業務人員即可在前端自由組合指標和維度，進行探索式分析，挖掘出資料中隱藏的關係。

此外，業務人員還可以自由佈局分析報表，進行各類視覺化的OLAP分析操作，進而深入洞察資料。

數據視覺化

FineBI提供超過50種圖表樣式，幾乎包含了市面上所有基礎的圖表型別，擁有引人注目的動態效果和出色的交互體驗。不僅可以根據需求靈活地設定各種特性，而且還能夠在行動裝置和大型LED螢幕上自動調整展示，確定呈現效果最佳。

藉助FineBI，您能輕鬆而靈活地構建多種經典業務分析模型的視覺化圖表，包括金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等。這一功能助力業務部門深刻了解市場情況，提升洞察力。

完善的社區生態

除此之外，帆軟（FineBI的母公司）還聚集了一批熱衷於開發的專家，他們運用各種視覺化開源庫，設計並開發出專門為FineBI客製的視覺化插件，不僅滿足需求，更將其推向新高度。目前，這一生態已經相當成熟。

支援分享協作

FineBI支援資料集、組件和儀表板的靈活分享，並保證分享的安全性，團隊協作更便捷。

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FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師~

Trifacta作為一款開源數據分析軟體免費旨在協助資料整理，進而簡化資料準備程式，以便進行後續的資料分析。它的主要目標是將原始資料轉化為乾淨有序的格式，使資料更加可用和可分析。這款工具提供了一個名為Data Wrangler的介面，該介面強調了它在資料清理中的突出作用，為使用者提供了更好的資料整理和準備方式。

Trifacta不僅僅是一個資料整理工具，它還透過引入機器學習技術，為使用者提供資料分析和探索的支援。在這一程式中，它能夠處理大量的資料，並在資料的不同格式和型別之間進行轉換。另外，Trifacta與雲端計算緊密結合，特別是與AWS（亞馬遜雲服務）合作，這使得它具備了在大規模資料環境下運作的能力。

然而，儘管Trifacta在資料準備和整理方面有很多優勢，也存在一些劣勢。首先，它需要使用者熟悉其介面和功能，可能需要一定的學習曲線。其次，儘管與Excel相比，Trifacta可以處理更大規模的資料，但對於小規模資料來說，使用Trifacta可能會顯得過於複雜和冗長。最後，由於其引入了機器學習技術，使用者在資料分析時需要一定的技術背景，以充分利用工具所提供的功能。

總的來說，Trifacta是一款強大的資料整理工具，特別適用於大規模資料環境下的資料準備和分析。然而，使用者需要權衡其學習成本和技術要求，以確定是否適合其實際需求。

RapidMiner是一款數據分析軟體免費工具，用於處理資料，包括資料準備、機器學習、深度學習和其他大數據分析技術。使用者可以透過編程語言或自己的插件來擴展資料處理流程。此外，RapidMiner的某些版本是免費提供的。

RapidMiner的產品系列包括多個工具，如RapidMiner Studio、RapidMiner Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。使用者可以將資料載入到RapidMiner中，進而在工具內檢查資料並進行計算或排序。這個工具的一個關鍵特點是它專為非程式員設計，因此它適合那些沒有深厚編程背景的使用者。同時，RapidMiner還在資料清理和準備圖表等方面發揮重要作用。

Talend是一個利用雲進行資料整合的數據分析軟體免費開源工具，旨在幫助使用者匯入資料並迅速將其轉移到資料儲倉中。Talend以其統一的平台而著稱，而且擁有強大的社群，社群成員來自各種背景，使其具備多元的知識和經驗。

Talend提供了幾個不同版本，包括Talend Platforms、Talend Enterprise和Talend Open Studio，幾乎涵蓋了與資料相關的所有需求。一旦開始使用Talend，您可能就不再需要尋找其他工具。其中，Talend Open Studio是使用最廣泛的版本。Talend在資料整合領域表現出色，同時它的協作和管理功能也同樣值得稱讚。

然而，儘管Talend在資料整合方面有許多優勢，也存在一些劣勢。首先，對於新手使用者來說，Talend的介面和功能可能需要一些時間來適應和掌握。其次，雖然Talend的社群強大，但有時候獲取準確的資訊和支援可能需要花費一些時間。

QlikView是一款免費資料分析工具，以其獨特的特性在速度、易用性和獨特性方面脫穎而出。它擁有一個活躍的社群，其中包含討論論壇、部落格和知識庫，可幫助使用者解決大部分問題。QlikView透過採用不同的顏色來展示資料之間的關係，幫助使用者從多種資料視覺化方法中做出準確的決策。

QlikView的一個顯著優勢是其在佈局設計方面的表現。它允許使用者以自己喜歡的方式自由設計資料的佈局。熟悉QlikView的資料建模和SQL基礎知識是一個不錯的優勢，能夠幫助使用者更好地理解和運用工具的功能。

Orange是一款強大的數據分析軟體免費工具，可以將複雜的機器學習算法簡化成易於理解的資料視覺化。作為開源工具，它還可以與Python庫相結合使用。類似於畫布，Orange讓使用者可以將各種小部件放置在一起，進而建立出整個工作流程。所有大數據操作都在這個小部件畫布中完成，使用者可以探索各種視覺化技術來展現資料。

Orange工具除了用於大數據視覺化，還有許多附加組件，特別是在機器學習算法方面。這使得它不僅適用於資料分析，還可以支援機器學習任務。同時，資料探勘也可以在這個工具中得到實現。

經過深入研究各種大數據分析工具，我們明白了每個工具的適用範圍存在差異。這裡軟妹以上文提到的自助式BI數據分析工具FineBI為例，進入本次大數據分析課程的第四部分，用大數據應用實例跟大家介紹一下大數據分析軟體免費在業務分析和操作中的實際運用。

軟妹將結合實際行業案例，向大家展示了使用FineBI來輔助業務決策所帶來的實際效果~

拿臺灣某家醫院為例，這家醫院計劃進行一系列重大改革，其中包括引入新的醫療服務，如癌症放射治療；與婦幼醫院合作，設立婦幼中心；引進來自日本的康復機器人；還有設立大型長期護理中心等，目標是在多個領域提供全方位的醫療服務。

然而，在開始使用FineBI產品之前，該醫院和其他不斷擴張的企業一樣，隨着涉足領域的增多，所積累的大量資料未能充分發揮工業4.0時代應有的作用。在资料治理和資料使用方面，各個部門都遇到了不同的業務難題：

在面對醫療行業海量的資料時，過去常常依賴手工或者專案處理填表分析。然而，這種方式不僅效率低下，容易出現錯誤，而且當決策者需要閱讀資料內容時，由於資料過於繁雜和複雜，缺乏一致，他們會花費很多時間來理解。因此，“如何將資料整合起來？”和“如何以簡單的圖示展示資料？”成為該醫院亟待解決的重要難題。

FineBI的強大核心效能、優越的使用者體驗、出色的可延伸性，以及即時客服支援，已經成為該公司在選品時重要的考慮因素。

透過FineBI，該醫院成功搭建企業戰情室實時監視每個科室的接診和排號情況，精確到每位醫生，並磁軌檢查的排程。此外，大數據分析戰情室還能實時展示資料和圖表，允許設定警戒線，進而能夠根據資料驅動進行資源的調配，最大程度地發揮人力和物力水平。透過即時資料，產品還能夠精準地管理醫療流程，及時調整醫院運作，確定在有限的資源下實現高效運作，進而提升整體醫療服務水平。

未來，該醫院的目標是持續以大數據4v分析BI平台為著力點，讓各科室的數據標準化和使用效率不斷提高，將數字化硬實力與軟實力相結合，全面推進醫院數位轉型，實現降本增效持續發展！

以上就是此次大數據分析課程的全部內容啦，本文中涉及的各類視覺化戰情室均使用FineBI製作。FineBI提供內置的資料處理引擎和出色的圖表渲染機制，能夠應對更大量的視覺化分析資料需求~

FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。立即點擊下方圖片，親自感受數據分析軟體免費使用的魅力吧！任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師，助力你的數據分析之旅！