進行資料分析時，根據不同環節選擇適合且易上手的工具非常重要。今天軟妹就從大數據分析軟體的定義和分類開始，全面介紹各種大數據分析工具，並以自助BI工具FineBI為例，介紹大數據分析的具體案例，上一節簡單的大數據分析課程幫助大家揭開大數據分析的神秘面紗，並善用大數據分析帶來的好處~

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大數據分析工具是指用於處理、分析和解釋大量複雜數據的軟體或工具。這些工具能夠從結構化和非結構化的數據源中提取、整理和轉換數據，並利用統計、數學模型、機器學習和其他技術進行數據分析。大數據分析工具可以協助用戶發現數據中的模式、趨勢和關聯性，從而提供深入的洞察和商業價值。常見的大數據分析工具包括Excel、SQL、Python、R、Hadoop、Spark、FineBI、Tableau、Power BI等，每個工具都具有不同的功能和特點，用於不同類型的數據分析任務~

在上一篇文章中我們從企業資料應用架構出發談了談數據分析軟體的選型，今天軟妹就從使用者的角度出發，聊一聊大數據分析工具的兩種類別。

在企業中，資料分析師往往可以分為業務和技術兩類，兩者在能力和工作內容上有著較大的差異，因此對於工具的要求也各有側重。

業務類分析師：通常位於營運部門、市場部門、銷售部門等，根據所服務的業務部門的不同，他們可能被稱為資料營運、經營分析、會員分析、商業分析師等。由於不同業務線考慮的問題不同，分析思路和體系也各異。業務類分析師日常工作的主要內容是整理業務報表，針對特定業務進行專題分析，並圍繞業務增長進行資料測算、規劃和方案設計等工作。

技術類分析師：則多數位於IT部門、資料中心等位置。根據不同的工作環節，他們被劃分為資料庫工程師、ETL工程師、爬蟲工程師、演算法工程師等不同角色。在中小企業中，通常一個技術專業人員負責處理這些工作流程。而在大企業中，一個標準的資料中心通常擁有數倉、專題分析和建模分析等組別，負責處理資料開發工作；而在更大的公司，還會有專門負責資料治理的小組。形成該種區分的原因是因為生產資料需要一個多層次、複雜的資料系統。一個完整的資料系統需要包括資料獲取、資料整合、資料庫管理、資料演算法開發、報表設計等環節的組合，才能將散落在各處的資料集中起來，計算出常用指標並以各種方式展示。因此，每個環節都需要相應的技術支援和專業人員的參與，這就形成了不同的職位分工。

因此，當我們在尋找資料分析職位時，一定要注意區分是技術還是業務，並與自己的職業傾向是否匹配。

分析師的不同類型對應著不同的工具屬性和側重點。

首先，對於初級資料分析師來說，熟練運用Excel是必須的，樞紐分析表和公式的使用必須熟悉，而掌握VBA則是加分項。此外，了解自助BI工具，如FineBI，作為入門工具是相當不錯的選擇。

對於高級資料分析師來說，具備使用分析工具是核心能力，熟練運用VBA是基本要求，並且至少要能夠熟練使用SPSS、報表工具、BI工具和SAS等分析工具。其他類似Matlab的分析工具則根據具體情況而定。

至於資料採擷工程師，他們需要掌握R和Python等程式設計語言，這些語言將成為他們解決問題的關鍵工具。

其次，程式碼類工具也是重要的一類。

對於初級資料分析師來說，應該能夠撰寫SQL查詢，並在需要的情況下使用Hadoop和Hive查詢，基本掌握這些工具就足夠了。

對於高級資料分析師來說，除了SQL，掌握Python對於資料獲取和處理來說也是非常必要的，因為它可以使他們的工作事半功倍。當然，其他程式設計語言也是可以考慮的。

對於資料採擷工程師來說，他們需要熟悉Hadoop，並至少熟練一門程式設計語言，如Python、Java或C++，同時需要掌握Shell等工具。可以說，程式設計語言絕對是資料採擷工程的重要課題。

聽了這麼多，可能大家還是覺得有些抽象，那下面軟妹就用幾個具有典型性的例子，來盤點一下各類大數據分析工具，它們的特點、功能和應用。

很多人認為Excel只不過是一個辦公軟體，但實際上，他們對Excel的了解可能還不到50%。事實上，Excel是最全能的資料分析工具之一，具有表格製作、資料透視表、VBA等功能，能夠滿足人們數據分析的絕大部分需求。

況且，世界上大部分企業都屬於中小微型企業，日常使用的資料並未超過巨量資料的範疇，就一般辦公需求下的資料處理工作和中小企業的資料管理、儲存和資料視覺化，Excel足以滿足絕大多數企業的需求。

優點：
- 容易上手，學習資源豐富。
- 提供多樣化的功能，包括建模、視覺化和報表等。
- 幫助理解操作含義，在進一步學習其他工具前打下基礎。
- 作為初級資料分析工具，可以完成許多分析任務。

缺點：
- 深入學習需要掌握VBA，學習難度較高。
- 在處理巨量資料分析時可能出現卡頓情況。
- Excel 2016版本限制單一資料檔案僅能容納108萬行，不適合處理大規模資料集。
- 內置統計分析功能相對簡單，實用價值有限。

總結來說，對於百萬級以下的資料處理和分析，Excel是一個不錯的選擇。對於想學習資料分析的新人來說，Excel絕對是首選，甚至是必選的工具！

大部分大數據分析師的日常工作涉及報表製作，而資料分析師更多地使用商業智慧（BI）報表。在傳統企業中，BI是一套完整的解決方案，將企業的資料進行有效整合，以快速製作報表並做出決策。它包含資料倉庫、ETL、OLAP、許可權控制等模組。

BI工具主要有兩種用途。一種是利用BI自動化報表生成功能，處理每天大量的資料整理和匯總，將這一繁重工作交給BI自動完成，從資料規整、建模到下載。另一種是利用BI的視覺化功能進行分析。相較於Excel，BI提供更豐富、易於操作且美觀的視覺化功能，能夠節省圖表製作時間一半以上。作為企業級應用，BI可以連接公司資料庫，實現企業級報表的製作。

以近年流行的BI工具FineBI為例，它具有兩個主要用途。首先是自動生成報告，對於資料分析師每天接觸大量資料的需求，FineBI能夠自動整形、建模和下載資料。FineBI界面和流程清晰明瞭，每個模組都有明確的功能區域，易用性強。

通過自助式資料集功能，一般的業務人員能輕鬆地進行拖放操作，對資料進行篩選、切割、排序、總結等處理。

其次是利用FineBI的視覺化功能進行分析。FineBI提供比Excel更豐富的視覺化功能，內置了五十多種常用圖表，一鍵即可生成酷炫視覺化儀表板。藉助FineBI，使用者能夠靈活地獲得所需的資料結果，並選擇適合的圖表和儀表板進行資料的視覺化展示。如果使用者每天都需要花費大量時間製作報表，那麼使用FineBI就能夠大幅縮短時間，提高工作效率。

如果您準備進入資料分析領域，軟妹強烈建議使用FineBI這款工具。您可以免費下載使用，官方網站還提供教程來幫助您快速入門。尤其對於初學者來說，BI工具無疑是最容易學習的工具之一~

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。點擊下方圖片即可免費下載 FineBI 軟體進行體驗，任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師！

報表工具是指專門用於製作、呈現和分析數據報表的軟體或工具。它們能夠從數據源中提取資料，進行整理、加工和分析，然後以清晰、可視化的方式展示結果，讓用戶更好地理解數據和做出相應的決策。

此处以FineReport為例，FineReport報表軟體是一款由帆軟軟體公司開發的純Java編寫的報表工具。它採用類Excel的報表設計介面，降低了學習成本，並能輕鬆製作出各種複雜報表看板，減少報表開發的時間和人力成本，對有高度報表需求的企業非常有吸引力。

FineReport支援多個大數據平臺，包括Hadoop、GreenPlumn和Kylin。它也支援多維資料庫，如SAP HANA、SAP BW、SSAS和EssBase。此外，FineReport還支援NO SQL資料庫，如MongoDB、SQLite和Cassandra，以及傳統的關係型資料庫和程式資料來源。

FineReport主要能夠幫助使用者實現以下幾個主要任務：

1.資料獲取與基礎數據處理

2.資料的錄入和採集

3.報表設計和製作

4.資料分析和視覺化

總的來說，FineReport報表軟體以其類Excel的設計介面、多樣化的資料庫支援和強大的報表製作功能，為企業提供了高效、靈活的報表開發解決方案。

Python在資料分析領域被譽為一個強大的語言工具，這是不容忽視的事實。使用Python，你可以自由地編寫程式碼來實現你想要的功能。儘管相較於Excel和BI工具，Python的學習曲線稍高，但作為資料科學家來說，它是必不可少的工具。

特別是在統計分析和預測分析等領域，Python等程式語言具有其他工具難以比擬的優勢。

對於初學者而言，初始階段可以暫時不學習Python，因為在一些初級崗位上甚至用不到它。然而，如果希望在這個領域長期發展，Python絕對是一個不可或缺的工具，無法逃避的實踐。

在深入了解了各種大數據分析工具後，我們明白了不同工具的適用範圍有所差異。為了實現更全面的效果，企業可以考慮結合使用多個工具。下面軟妹就結合具體案例來介紹一下整合使用多種大數據分析工具的實際效果~

以某航空公司為例，該航空公司機隊規模達到209架飛機，目前營運國內外航線400餘條，年旅客運輸量近4000萬人次。全公司的企業資料儲倉已對接超 200 個業務系統，每日執行實時、離線計算任務超 10000 個，同步資料超 30 億條，已匯聚全領域資料超 100TB。

使用FineBI產品前，該航空公司和大多數企業一樣，積累的海量數據沒有發揮出新時代應有的作用，在數據治理和數據應用過程中面臨著四大痛點：

• 1.資料分散，數百個系統中的資料表讓人難以找到所需資料，形成資料孤島。
• 2.部門間資料共享困難，溝通成本高，權限不清，造成資料使用壁壘。
• 3.資料質量不一致，髒資料問題導致資料不敢使用，需要大量時間進行覈對與清洗。
• 4.資料分析應用不足，缺乏系統性資料思維和強大的分析工具，導致資料資源利用受限，資料價值無法充分發揮。

自引入帆軟FineBI和FineReport以來，使用範圍已全面覆蓋飛行、運行、營銷、機務、財務、人力等領域，促使業務人員和IT人員打破了原有組織、工作邊界，進一步促進了跨域融合，為數據驅動業務創新提供了良好的平臺。基於用戶需求，針對三類人群（管理者、流程優化員、流程使用人），設計了四個分析看板（公司管理、部門行政管理、流程優化、流程使用），以提高公司管理流程效率。2021年相比2020年，流程流轉效率提升6%，消減23項冗餘流程，實現了“治好事、理好人”的目標，助力公司持續健康高質量發展。

在大數據時代，使用最廣的大數據分析工具是報表工具和自助式BI，本文也深入探討了FineReport和FineBI這兩款工具的基本資訊。

根據Gartner的雙模IT模式，建議企業根據自身數據應用成熟度來判斷哪一類BI更適合自己，或者是否需要結合使用。很多企業會同時選購這兩款產品，透過FineReport+FineBI的完美結合互補，輕鬆應對企業IT的複雜報表和業務即席分析需求！

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