bi报表工具有哪些，常用的大数据分析软件有哪些？
国内的数据分析软件比较多，大数据分析软件推荐选择Smartbi Insight（点击连链接可以直接免费下载，或者进入smartbi.com.cn ,在线体验使用），定位于前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求，如大数据分析，自助探索分析，地图可视化，移动管理驾驶舱，指挥大屏幕，企业报表平台等。
什么app能查商圈商业热度？
在目前国内的BI市场中，占有率第一的产品是FineBI。FineBI 是帆软旗下的自助性BI产品,数据分析功能强大，且拥有强大的数据地图功能，支持区域地图，点地图，热力地图，流向地图等丰富的地图效果，可以更直观的展示地理信息，可以很好的解决企业在分析商圈时遇到的问题。
比如，目前市面上很流行的帆软公司的软件——FineBI，功能算是前沿的，可做BI报表，内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo，只需要直接把数据放入到模板中，马上就可以生成数据，无需花费很多时间，很适合企业使用。
数据库需要用哪些软件？
这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。
SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。
R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。
展开来，讲讲数据分析~
这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；
DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表/BI层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：办公常用，用来写数据分析报告；
Xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；
Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！
SAPBI是什么呢？
商业智能（BI，Business Intelligence）。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
BI的高级应用，会涉及到数据建模(DM-Data Modeling)和数据仓库(BW Business Information Warehouse)，这两方面网上有很多开放的资料。
bi报表软件有啥推荐的吗？
如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。
这边主要列出了5类BI可视化工具（Tableau、帆软FineBI、Power BI和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。
Tableau可视化BI神器Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。
与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式（CSV，JSON，XML，MS Excel等）组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统（PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等），云系统（AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure）。
比较特别的是Tableau有几种方法可以共享数据报告，具有一定的协作性。将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限
FineBI国内帆软公司的FineBI.
FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案，意思是在具备可视化BI功能的同时，又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。从其使用流程中可以看出:分别为管理员创建业务包(准备数据)，业务人员新建仪表板（可视化和探索性分析），业务人员新建螺旋分析（前端再处理数据），领导查看分析（对外分享报告）。
创建业务包就是准备数据，这个工作一般让信息部去做，把数据转化成业务分析人员可理解的数据（一般会准备大而全的明细数据）。然后，业务人员拿着业务包里的明细数据，根据需求做分析，比如做一个销售dashboard，分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断。在没有分析目标的情况下，可以尝试探索性分析：聚合、预测、帕累托等，都有现成的模型。
Power BIPower BI是由微软开发和支持的软件解决方案，用于商业智能和分析需求。 Power BI的核心是一个提供多种交互选项的在线服务，还提供了多个连接第三方软件和服务提供的数据的网点。
Power BI提供了一个简单的基于Web的界面，具有丰富的实用功能，从定制的可视化到对数据源的有限控制。桌面应用程序通过添加数据清理和规范化工具，将可用功能扩展到更大程度。
微软Power BI被认为是一个体面的分析工具，其定价政策非常民主。
定价结构非常简单，提供了两种选择：功能有限的免费版Power BI，以及具有全套服务的Power BI Pro企业版。
免费选项适用于任何单个用户，并具有1 GB的数据容量限制，仪表盘和报告总共有10K行/小时的数据流数据，以及有限的数据刷新和协作功能。
Google Data StudioGoogle分析解决方案的一部分。在这个领域相对较新，它力求通过易用性，简单而漂亮的设计，创新的解决问题以及简单，习惯的方式来共享仪表板（就像您通常共享文档一样），从而在众多竞争对手中站稳脚跟。在测试版中，Google Data Studio提供了一个关于如何处理数据的有趣视角。这是一个完全基于Web的解决方案，没有桌面版本（不像其他BI解决方案）。这个工具开始时相当不错，但时间会显示它是否会长期运行良好。
Google Data Studio允许将原始数据转换为交互式可视化，并将其编译到仪表板中。此外，该工具完美适用于Google特定的数据源。它通过数据连接器的便利设施提供了对数据的轻松访问。
总结所有可视化BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的，希望这样的选型对大家有帮助！
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