❶ 有分析數字規律的軟體嗎
BI全稱商業智能（Business Intelligence），是一套完整的數據解決方帶型前案，將企業的數據有效整合，快速製作可視化報表，以供業務決策。它一般涉及數據倉庫（現也和很多大數據方案對接）、ETL、OLAP分析，許可權控制等模塊。
顧名思義，FineBI是一款BI商業智能工具，能簡單快速的生成各種租升酷炫的可視化數據報表，做有目的性的數據分析。
所以，它主要完成下面幾個工作：
1、 數據的整合
2、 數據的分析和可視化
3、 報表製作與發布
(1)essbase多維資料庫擴展閱讀
FineBI的主要特點
但這款BI做為國產，不由得讓我產生好奇和好感，值得關注和鼓勵。更何況它能夠足以應對基本的數據分析，不虛於那兩者。
FineBI能夠從各種數據源蠢清中抓取數據進行分析，除了支持大家常用的Oracle、sqlServer、MySQL等資料庫，還支持SAP BW、HANA、Essbase等多維資料庫。
大數據前端分析，FineBI可對接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大數據平台。在對接方面有自己的分布式連接方案。
❷ 有哪些數據分析軟體，哪個比較好
思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶。判斷一個大數據分析軟體好不好，首先要看這個款產品的穩定性，在數據分析的過程中，穩定性非常重要，它決定了數據分析過程的質量和效率；其二、系統設計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；
其三、分析結果准確率高；其四、客戶體驗滿意度，產品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產品。
思邁特軟體Smartbi 是國內領先的BI廠商，企業級商業智能和大數據分析平台，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。
1、智能鑽取
Smartbi數據分析軟體獨有的智能鑽取功能，只需雙擊滑鼠，就能實現任意報表之間的穿透鑽取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數據關聯就能實現秒速智能鑽取。最關鍵的是，他不需要IT開發人員做任何預設，系統將智能匹配報表與參數傳遞，真正做到了報表無邊界，想鑽哪裡就鑽哪裡的效果。
Smartbi數據分析軟體已全面落地Smartbi智能鑽取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數據鑽取服務。
2、多維動態分析
在多維資料庫中，數據是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業中不同角色進行數據分析時關注的維度是不同的，那麼如何才能做到讓不同角色可以基於自己所關注的維度，對數據進行多角度展示和靈活動態分析呢？
Smartbi 多維分析可以直接對接多維資料庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數據集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應的數據。它提供了切片、切塊、鑽取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基於自身所關注的維度進行靈活的數據分析，從而使用戶對大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利於迅速做出正確的判斷，輔助決策。
一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數據分析軟體上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內容。就如當我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯動、智能鑽取、篩選等多種方式進行切換。
多維動態分析技術的應用，讓報表瀏覽者自主決定欄位與維度組合，自主決定分析內容，從而擁有更多維的數據分析角度，更深入詳細的數據分析挖掘能力。
3、無須預建模的透視分析
通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。
數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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❸ 數據倉庫系統有哪三個工具層
【數據倉庫系統的三個工具層】數據倉庫系統通常採用3層的體系結構，底層為數據倉庫伺服器，中間層為OLAP伺服器，頂層為前端工具。具體如下：
1、數據源和數據的存儲與管理部分可以統稱為數據倉庫伺服器。
（1）數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息，等等。
（2）數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
2、OLAP伺服器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
3、前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具，以及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
❹ 我們公司最近可能要上MicroStrategy，請問哪裡有免費的課程
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❺ 有分析數字規律的軟體嗎
MATLAB（矩陣實驗室）是MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業數學軟體。
MATLAB是一種用於鬧擾基演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。除了矩陣運算、繪制函數/數據圖像等常用功能外，MATLAB還可以用來創建用戶界面及與調用其它語言（包括C、C++、Java、Python和FORTRAN）編寫的程序。
(5)essbase多維資料庫擴展閱讀
盡管MATLAB主要用於數值運算，但利用為數眾多的附加工具箱（Toolbox）它也適合不同領域的應用，例如控制系統設計與分析、圖像處理、信號處理與通訊、金融建模和分析等。另外還有一個配套軟體包Simulink，提供一個可視化開發環境，常用於系統模擬、動態/嵌入式系統開發等方面。
主要功能
MATLAB的主要為工程應用提供以下功能：
可用於技術計算的高級語言。
可對代碼、文件和數據進行管理的開發環境。
可以按迭代李橘的方式探查、設計及求解問題的互動式工具。
可用於線性代數、統計、傅立葉分析、篩選、優化以及液謹數值積分等的數學函數。
可用於可視化數據的二維和三維圖形函數。
可用於構建自定義的圖形用戶界面的各種工具。
可將基於MATLAB的演算法與外部應用程序和語言（如C、C++、Fortran、Java、COM以及Microsoft Excel）集成的各種函數。
❻ Hyperion essbase入門（二）什麼是essbase
Essbase的名字其實是ExtendedSpreadSheetdataBase。 （大意是你可以把essabase想像成多張疊起來的excel表格，不僅僅在單張excel上可以進行表格之間的各種運算，在多張excel表格之間也可以做各種累計運算！） 這個大概是為什麼essbase能夠和辯瞎excel工具深度集成的原因，因為essbase很多設計都是來源於excel等工具對於分析的限制和不足。但是excel不失為essbase的一個非常友好的前端，對於非常習慣使用Excel工具的業務人員，他們可以非常容易地使用和分析essbase里的數據，Oracle里關於Essbase賣點的一個經常使用的場景是：當業務人員把數據放在多種表格的時候，到了最後他都不知道哪張表格的數據是最新的，而如果把所哪宏有的數據都放在essbase里的時候，你可以輕易地得到最新的數據並且分析數據和數攜緩空據之間的關系。 和傳統的oltp類型的資料庫不一樣，oltp用實體和關系來描述對象，而多維資料庫，則使用度量和維度來描述對象。在做多維設計的時候，其實就是考慮關於度量和維度的設計，比如銷售額就是一個典型的度量，而銷售地區就是一個典型的維度，但是在essbase里，度量也是一種特殊的維度，叫account維度，這個是和有些OLAP伺服器概念上有所區別的，這樣的定義方式能夠很方便地使用維度的操作方式訪問度量，而且應該說在MDX這種標准多維查詢語言里，度量和維度的確沒有本質的區分。 Essbase的一般設計 對於MOLAP資料庫一個通常的觀念是MOLAP不能存儲很大的數據量，當essbase以BSO（塊存儲）來存儲多維數據的時候（傳統方式），則稱之為EssbaseAnalyticmole，這種傳統方式對於維度數據非常多，數據量非常龐大的時候的處理性能一般，這個也是造成許多人認為MOLAP多維資料庫不適合分析非常大量的數據的方式的緣由，但是BSO存儲方式能夠更好地支持大量回寫的應用，如what-if分析，並且能夠提供更好的分析功能。 當數據量很大或者多於10個維度的時候，essbase建議使用ASO聚合存儲方式來壓縮存儲的數據（據說性能在這種方式下能夠快幾十倍，而存儲量能減少幾十倍），使用這種存儲方式就稱之為EnterpriseAnalyticMole，從而提供了修正這種MOLAP大數據量限制的很好的方式。這種存儲方式用於分析維度數量比較多，同時並非每個維度的數據都很稠密的時候是性能會非常好，可以處理大量的數據，這兩種不同的存儲，對於上層應用透明，在同一個應用里可以混合使用。 多維資料庫的設計（維度和度量）在essbase里稱之為outline，以.otl的後綴存儲，一個典型的多維資料庫設計過程是包括：先需要通過admin console創建一個outline。 （其實essbase提供了非常豐富的api介面，也可以使用api來創建和修改outline） 在outline里定義維度和層次和累計方式，然後就是通過admin console編輯數據載入規則來把外部數據按照設計好的outline載入到essbase資料庫里。 載入規則基本上有三種方式： 一是通過文本文件載入。 二是通過Open sql的方式從ODBC數據源載入。 最後一種是使用ETL工具進行載入。 然後使用計算腳本計算生成立方體里的其他所需要的數據，就可以通過excel或者BI工具來訪問和分析多維資料庫里的數據了。
❼ 3.1 多維資料庫essbase的存儲原理，和oracle關系庫的區別
Essbase主要是作為Planning後端資料庫使用。Planning的技術難點在於Essbase，所以搞Planning深入下去就是在搞Essbase；
反過來說，熟悉了Essbase，上手Planning就很簡單，無非是在Essbase基礎上加了Form、Process Management等功能，再學學Driver-based Planning、Rolling Forcasting等知識，就算是Planning專家了。
❽ 數據分析軟體工具有哪些 大數據分析可視化工具
數據分析」 可謂是當今社會一個超級火爆的崗位，不論是科班的，還是非科班的，都想從事這個行業，畢竟都覺得這個行業賺錢多嘛。
「數據分析」 大致可以分為業務和技術兩個方向，不管你是從事哪個方向，都對技能有一定的要求。業務方向，像數據運營、商業分析、產品經理等，對技術的要求相對來說低一點，編程工具你只要會用即可（肯定是越精通越好）。技術方向，像數據演算法工程師、數據挖掘工程師等，對技術的要求就很高了，必須要有很好的編程能力。
工欲善其事必先利其器，說起數據分析工具，大家都會感覺很迷茫，有這么多數據分析工具，我應該學習哪個工具，它們之間的區別到底是什麼？今天我們從 「工具」 層面帶大家盤點一下，作為一名數據分析師，應該學習哪些工具呢？
一、Excel工具
說起用什麼做數據分析，很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數據分析工具，它們就像數據分析路上的攔路虎一樣，讓人踟躕不前。
其實，在眾多的數據分析工具中，Excel屬於最常用、最基礎、最易上手的一款數據分析工具。Excel的功能十分強大，它不僅提供了眾多的數據處理功能，像Excel函數能夠幫助我們做數據整理，數據透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析，形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數據背後隱藏的規律，同時Excel還有很專業的數據分析工具庫，包括描述性統計分析、相關系數分析等。
Excel對於轉行數據分析的小白來說，應該是最友好的。大家都知道「轉行」其實是一件很困難的事兒，但是你學會了Excel，是完全可以找到一份「數據」相關的工作的，只有踏進數據領域，你才有可能從事其它更多的數據崗位。
二、BI工具
BI工具是專門按照數據分析的流程進行設計的，也是專門用於數據分析的工具。仔細觀察這些工具後，它們的基本流程是：【數據處理】-【數據清洗】-【數據建模】-【數據可視化】。
關於BI工具，其實有很多你估計已經用到過，比如說Tableau、Power BI，還有帆軟FineBI等。今天我們就分別帶著大家來盤點一下，這三款工具。
1、Tableau
Tableau是一款互動式數據可視化軟體，它的本質其實也是Excel的數據透視表和數據透視圖。
Tableau也是很好的延續了Excel，只需要簡單地拖拽，就能很快地實現數據的分類匯總，然後拖拽實現各種圖形的繪制，並且可以實現不同圖表之間的聯合。
Tableau同時支持數百種數據連接器，包括在線分析處理（OLAP）和大數據（例如NoSQL，Hadoop）以及雲數據，至少現在你能學到的資料庫軟體，Tableau基本都能夠實現與其數據之間的互動。
2、Power BI
Power-BI是一款（BI）商業智能軟體，於2014年發布，旨在為用戶提供互動式的可視化和商業智能，簡單的數據共享，數據評估和可擴展的儀錶板等功能。。
大家可能慎梁都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附於Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，這些插件讓Excel如同裝上了翅膀，瞬間高大上，慢慢地就發展成為現在的Power BI數據可視化工具。
Power BI 簡單且快速，能夠從 Excel電子表格或本地資料庫創建圖表。同時Power BI也是可靠的、企業級的，可進行豐富的建模和實時分析，及自定義開發。因此它既是你的個人報表和可視化工具，還可用項目、部門或整個企業背後的分析和緩孝早決策引擎。
同時，無論你的數據是簡單的 Excel電子表格，還是基於雲和本地混合數據倉庫的集合擾雀， Power BI都可以讓你輕松地連接到數據源，直觀看到或發現數據的價值，與任何所希望的人進行共享。
3、FineReport
帆軟是業內做報表比較久的一家公司，使用類excel風格的界面，可添加圖表和數據源，也可實現大屏效果。
其實它的類Excel風格界面，應該是它區別於Tableau工具的一個很重要的點。FineReport 通過直接連接到各種資料庫，就能方便快捷地自定義各種樣式，從而製作周報、月報和季報、年報。
用過FineReport 的朋友，還會有另外一種體會，它的圖形效果比Tableau要酷炫的多，操作起來同樣也是那樣的方便。另外，FineReport 的個人版本是完全免費的，並且所有功能都是開放的，大家趕緊下去試試吧。
4、FineBI
關於FineBI，這是目前市面上應用最為廣泛的自助式BI工具之一，類似於國外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在協同配合，數據許可權上，能更好的解決國內企業的情況。
但嚴格定義來講，它其實是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星環等大數據平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維資料庫，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL資料庫，也支持傳統的關系型資料庫、程序數據源等。
5、Python & R
其實不管是Excel，還是介紹的三款BI工具，它們都是為了執行特定功能，而設計出來的。如果說某一天，既定功能不能很好，或者說不能滿足你的需求，那麼應該怎麼辦呢？
這就需要我們了解，並學習一點編程語言了，最大的優勢就在於：它非常強大和靈活。不管是R或者 Python，都有很多包供我們調用，同時也可以自定義函數，實現我們的某些需求。
❾ finebi和powerbi有自己的文件格式嗎
FineBI和PowerBI的數據模式都支持實時和抽取模式，但是抽取模式下，由於FineBI的採用的分布式架構引擎進行數據的列式存儲（支持十億大數據量），PowerBI的數據引擎在抽取模式下僅僅是將數據以行式儲存方式導入，所以在面對海量大數據時FineBI比PowerBI計算速度更快、性能處理更加強大。另外在數據編碼上，FineBI支持對數據進行多種編碼類型轉換，PowerBI對這方面的轉換是不支持的。
在基礎數據關聯建模方面，FineBI和PowerBI都能夠對基礎的元數據建立維度表和事實表之間的關聯關系，形成關聯模型，以提高數據可視化分析階段的效率。關聯操作上PowerBI建立數據關聯可以直孝稿接進行關聯連線設置，這里比FineBI更為便捷。
但是深入使用對比會發現，PowerBI的數據模型建立之後只能針對當前報表進行使用，而FineBI建立好的數蔽慎迅據關聯模型則是以基於業務為主題的業務包形式進行存儲，這樣一來FineBI的數據關聯模型在做可視化分析時也就能夠無限復用了。
但是在數據源種類整合時，PowerBI無法對不同來源的數據進行實時整合建模，例如下圖所示，PowerBI會自動禁用多個數據源的實時建模，需要將數據模式全部修改為抽取數據才可以進行整合關聯建模。
而FineBI在處理跨數據源關聯建模時，由於特有的智能內存化機制，即時面對不同來源的實時數據，FineBI也能智能進行內存化關聯建模，這方面強於PowerBI。
b.數據加工
對於數據的清洗加工處理方面，PowerBI提供了一些可視化界面的操作選項，結合M語言和DAX函數，可以進行數據加工處理，但需要用戶有一定的公式編碼書寫能力。
FineBI在數據加工處理方面，提供可視化操作的自助數據集功能，可以做過濾、分組匯總宏此、新增列、合並表、自循環列、行列轉換等操作，數據清洗和數據加工處理門檻相對較低。
數據建模+數據加工能力總結：
PowerBI和FineBI在數據建模和數據加工能力方面的綜合能力對比，FineBI總體強於PowerBI，另外PowerBI在數據建模加工所需要的M語言和DAX函數對用戶的技術能力要求相對較高，但相反，如果掌握這兩門語言，也是能講數據分析玩得很6的。
❿ Sybase IQ資料庫的索引問題
sybase iq主要是做數據分析用的。