我们都知道，当今正身处在一个万物互联的时代，大量设备接入产生的海量数据每日都在呈指数倍的增长当中，从数据当中挖掘商机逐渐成为一种刚需。通过深入分析，以数字创新去优化企业内部的一系列流程，并将人工智能、机器学习等技术融入到解决方案当中，从而使得用户的生态系统和自身业务快速的发展...
从数据挖掘到数据洞见，就不得不提得到数据分析工具。掌握一个强大的数据分析工具，对于很多新手来说是相对便捷的一条捷径。但市场上的数据分析工具多如牛毛，它们之间究竟有什么区别？
哪一个更适合我？却也令很多人困惑。尽管这是一个老生常谈的话题，但它确实很重要。本专题将围绕经典数据分析工具和数据分析思维展开，供读者参考选择。
FineBI
PowerBI
Tableau
豌豆BI
数据分析面临五大挑战
一分析目的不明确：空有一堆数据，不知道分析是为了什么；二分析思路不清晰：不知从何入手，分析逻辑生搬硬凑；三分析过程无规划：分析进行中发现数据缺失或数据异常，却不知道如何处理；四分析工具不熟悉：功底不扎实耗时长；五解读数据能力弱：无法将分析结果和业务场景关联起来。
建议一：换位思考明确目的
站在他人的视角寻找有哪些需要进行数据分析的点。从这个角度更容易明确分析结果是为了什么，因此更有价值。总而言之，不要为了分析而分析，平时要对各业务部门的主要kpi和完成状况要了解，各部门间的关系，特别是kpi间的关系也要了解，这样更容易进入用户视角，而不是拘泥于数据。
建议二：强化基本的数据素养
在做有效益的数据，基本的数据素养必须扎实。围绕业务问题来收集相关的数据，并对收集来的数据进行预处理。明确要处理的数据概况，对数据分析整体流程做到心中有数。因为分析过程一般是环环相扣，把握数据分布和关联性，避免常见的数据逻辑谬误，才能形成清晰完整的数据故事。
建议三：选择合适的数据表达
数据分析最核心的工作，就是对数据进行分析。围绕业务问题，采用什么样的分析方法，使用什么样的分析模型，选择什么样的分析工具，这是数据分析的核心。而最后能直接呈现这个分析结果的就是数据表达类型，只有合适的数据表达，才能让用户对关键信息一目了然，文本和数据彼此呼应。
建议四：把握分析的价值所在
数据分析的根本价值还是在于用数据驱动业务增长，但一项业务的发展又是由公司的整体战略决定的。举个例子，公司马上要推新产品，那么分析同类产品的市场份额就比较重要。如果你这时候选择分析如何优化人力资源配置，不管你的分析是多么全面而准确，对公司当下来说其实意义不大。
建议五：数据洞察更需预见
当你站在公司战略层面思考时会面临一个问题：公司战略是如何制定的。这就涉及到对行业层面信息的把握，如果在分析中能提前掌握行业动向，那么数据分析的意义就会从支撑战略上升到决策战略。平时多多关注行业数据分析报告，就有可能在分析时高屋建瓴，厚积薄发，做出具有前瞻性的分析。
