公众号:Python大数据分析与机器学习
小程序:零点潮流团
初识FineBI数据分析
1. 课程目标
- 了解FineBI软件优势
- 掌握FineBI安装与个人账号注册
- 熟练掌握
- 使用FineBI制作物流行业的分析看板及了解基础业务指标
2. 软件简介
- FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广;
- FineBI自助分析以业务需求为方向,通过便携的数据处理和管控,提供自由的探索分析。
- FineBI的数据处理功能不是太强大。比如,在对已知数据集进行筛选字段,创建新的数据集的时候,智能进行过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排序等,而且分组汇总功能只对一部分浏览器兼容,Google浏览器不能使用该功能,可以改用搜狗或者QQ浏览器。
FineBI与PowerBI的区别:
(1)FineBI来自帆软公司,由南京大学在2006年创立,目前是国内最大的BI分析平台提供商;
(2)PowerBI来自微软公司,于2015年7月发布了第一个商业版本,主要基于高级Excel功能,目前国内的BI商业智能推广还处于起步阶段。
FineBI的产品定位
自助数据分析模式:FineBI定位于自助大数据分析的BI工具,能够帮助企业的业务人员和数据分析师,开展以问题为导向的探索分析。
产品优势
(1)业务人员自己动手制作仪表板,可以根据业务需求组合图表,以便展示更多信息;
(2)选中图表类型,将数据字段快速拖曳,就能够实时分析图表;
(3)可视化界面便于分析;
(4)可以接入多种数据源。包括常用数据库(Hsql、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle)数据、Hbase、Hadoop Hive、阿里云AnalyticDB以及华为云DWS;服务器数据集;本地Excel数据集;sql数据集;自助数据集。
公司业务发展能获得什么
(1)决策有理有据。业务人员分析主动性的提高,直接保证了我们业务决策的高可靠性,保证了我们每一个改进动作都是有据可循的。
(2)业务迭代敏捷。与过去相比,同一时间内能够产出更多的优秀改进措施。
(3)拓展储备人才。新的分析过程促进业务主动思考,为企业提供更多数据人才储备,为后续业务规模扩展,发展新业务提供人才储备。
企业能获得什么
(1)培养员工自主创新的氛围。
(2)优化人员组织结构。可以减少信息部与业务部工作、流程的耦合度,提高工作效率,可以有针对性的调整人员结构,保证整体人效的提高。
(3)提高数据资产利用率。可以根据业务正反馈调节优化数据的构成,可以明显的减少空置的数据资产,随着数据利用率的提升相对降低了数据运营成本。
3. FineBI本地安装与账号注册
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由于FineBI的使用必须有个人账号,所以大家可以打开FineBI官网https://www.finebi.com/,页面上方选择产品>产品下载,进入FineBI安装包下载界面,选对应的版本下载。
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下载完成后双击安装包,直接默认下一步下一步即可,安装路径默认在C盘中,建议修改为其他盘。安装完成之后双击打开FineBI快捷方式即可。
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第一次打开需要输入激活码,激活码可以自行点击获取激活码,也可以直接使用下方激活码:
63e70b50-36c054361-9578-69936c1e9a57
之后点击使用BI即可。
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随后就会进入Tomcat的服务器环境,会弹出加载页面出现Tomcat打开BI服务器,我们可以看到服务器的地址。因为该BI软件未网页端直接制作可视化分析,故其配置加载会有点慢。
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出现上面的界面之后,会打开默认的浏览器,或者是让你选择要使用的浏览器,若果没有反应,点击或复制服务器地址到浏览器中直接打开。注意:在使用BI的过程中Tomcat界面不能关闭。
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第一次进入BI服务器需要设置管理员账号,自己随意设置即可,记住账号与密码~~~,随后点击确定,选择内直属库直接登录即可。
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之后就可以登录进入FineBI管理界面了。
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FineBI基本流程与快速上手
3.1 FineBI的操作界面
1. 菜单栏
目录: 打开FineBI后默认选中“目录”菜单,并在右侧显示对应的目录栏;
仪表板: 用于前段分析,业务人员可以创建可视化图标进行数据分析;
数据准备: 用于管理员从数据库获取数据到系统,并准备数据,业务人员进行数据再加工处理,可以对业务包、数据表、自助数据集等资源进行管理。
管理系统: 为管理员提供数据决策系统管理功能,支持目录、用户、外观、权限等的管理配置。
2. 目录栏
点击菜单栏之后就会展开对应的目录栏,我们可以选择对应的目录模板查看。
3. 资源导航
资源导航去提供了FineBI的产品介绍和入门教程等资源入口,可以自主学习使用。
4. 消息提醒和账号设置
消息提醒会提示用户系统通知的消息,账号设置可以修改当前账号的密码,也可以退出当前账号返回FineBI登录界面。
3.2 FineBI基本流程
3.2.1 数据准备
3.2.1.1 建立数据连接
FineBI提供各类数据库的连接接口,并且支持自定义数据库连接。
具体操作:
管理系统—数据连接—数据连接管理—新建数据连接—选择我们常用的数据库MySQL—数据连接信息,测试连接。
如果成功的话,我们就可以点击保存了。既然数据已经连接成功,我们就将数据进行数据获取和计算处理吧
3.2.1.2 业务包管理
为了让我们的分析更具有条理性,更加的贴合企业的数据运营管理过程,FineBI提供了业务包管理功能;
相当于文件夹,我们可以将每个项目、每个方向的分析分别存放在不同的业务包中;
如果是一个比较大的项目,里面会有多维度的分析,为了方便管理,我们可以先建立一个【分组】,再在分组中添加各种不同方向的业务包。
具体操作:
数据准备—添加分组—添加业务包
3.2.1.3 数据表管理
数据表管理是指业务包中添加已有数据连接中的数据库或上传Excel,并且对数据表进行编辑、关联配置、血缘分析等操作。
具体操作:
业务包—添加表—数据库表或者是Excel数据集,选择你要添加的数据即可。
3.2.1.4 数据加工
有时候,仅仅通过原始数据并不能满足我们数据分析的需求,还需要对数据进行加工处理,针对这个需求,该工具打造了自助数据集功能,用于将基础数据表加工处理成后续可视化分析所需的数据。
而数据加工的过程包括新建自助数据集(添加表—自助数据集)和自助数据集(创建自助数据集)操作。
在创建自助数据集之后,便可以根据自身的需求选择数据表字段,完成后可以对自助数据集中的数据进行加工,包括过滤、分组汇总、排序新增列、合并等。
3.2.1.5 可视化分析
新建仪表板
仪表板的作用就相当于我们在画画的时候用的画布,它可以同时存放多张图表,我们可以将多个可视化组件放到一起,多角度、多维度的交互分析。
接下来,我们创建一个文件夹:演示,在文件夹中创建一个仪表板:演示,然后打开该仪表板。
打开新建的仪表板界面如下:
- 通过添加来自数据表的维度、指标字段、使用各种表格和图表类型来对数据进行多维度分析。
- 可视化组件工作区同于可视化的设置,包括图表类型、维度和指标、属性与样式等。
下一篇文章将会用FineBI做关于物流行业的数据分析,感兴趣的可以看主页的数据分析合集。最近,会日更,希望和大家一起学习交流,欢迎评论~~~
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