BI数据可视化工具应该如何选择？

一、BI数据可视化工具应该如何选择？

桌面版本推荐Power BI、Tableau

Power BI

微软出品，容易上手，就是图形配色不怎么样

Tableau

老牌的可视化工具了

如果你有编程功底，可选的就很多了，D3、ECHARTS、PY等等

二、6个顶级bi和数据可视化工具？

1.QlikView

这是一个专注于用户作为数据接收者的解决方案，用户可以按照类似于开发人员处理数据的工作流程，来探索和发现数据

2.Klipfolio

这是一种 100% 部署在云端的 BI 解决方案（无需桌面应用程序），为数据可视化和仪表盘组合提供了真正具有洞察力的工具

3.Tableau

与大多数其他 BI 工具一样，Tableau 通过可视化方式对数据分析进行调整归零。

4.Geckoboard

这是另一个基于云的可视化解决方案

5.Power BI

这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。

6.Google Data Studio

它是谷歌分析解决方案的一部分

三、数据bi工具排名

在大数据时代，企业对于数据分析和业务智能的需求变得越来越迫切。为了提高效率和准确性，很多企业开始寻找最适合自己的数据BI工具。数据BI工具不仅能够帮助企业整合和分析海量数据，更能够提供直观、可视化的报表和图表，帮助决策者更好地了解企业现状和未来趋势。

一、数据BI工具排名的重要性

数据BI工具的排名对于企业选择合适的工具非常重要。首先，排名可以反映出一个工具的市场认可度和用户口碑。排名靠前的工具往往代表着在功能、性能、用户体验等方面都具备一定的优势。其次，排名也可以体现出一个工具的发展潜力和未来趋势。

而对于企业来说，选择一个高排名的工具，意味着能够更快地实现业务目标并取得更好的效果。因此，了解数据BI工具的排名情况对于企业来说至关重要。

二、数据BI工具排名的准则和标准

数据BI工具排名的准则和标准通常有以下几个方面：

1. 功能完备性：一个好的数据BI工具应该具备完备的功能，能够对各类数据进行提取、清洗、分析和可视化。
2. 性能稳定性：高效且稳定的性能是一个数据BI工具的基本要求，只有在性能稳定的情况下，才能让用户得到快速准确的分析结果。
3. 用户体验：一个好的数据BI工具应该具备良好的用户体验，操作简单直观，界面友好，同时还能提供个性化配置和自定义功能。
4. 扩展性和定制化：在满足基本需求的前提下，一个好的数据BI工具还应该具备扩展性和定制化的能力，能够根据企业的特殊需求进行定制开发。

三、数据BI工具排名的常见方式

数据BI工具的排名有很多不同的方式和渠道，下面是其中一些常见的方式：

• 市场调研和用户反馈：通过市场调研和收集用户反馈，可以了解一个数据BI工具的市场认可度和用户满意度。
• 权威机构评比：很多权威机构会对数据BI工具进行评测和排名，如Gartner、Forrester等，他们的评比往往有一定的公信力。
• 专业媒体报道：很多专业媒体都会对数据BI工具进行评测和报道，他们的观点和排名也是值得借鉴的。
• 用户评价和口碑：用户评价和口碑也是一个数据BI工具排名的重要参考因素，用户的真实反馈能够更客观地反映一个工具的优缺点。

四、数据BI工具排名的案例分析

案例一：Gartner的Magic Quadrant排名

Gartner是全球知名的信息技术研究和咨询公司，他们的Magic Quadrant排名被广泛认可和采用。在数据BI工具排名中，Gartner会根据工具的完备性、创新性、执行能力等方面进行评估，并将工具分为领导者、挑战者、新秀和追随者四个象限。

在最新的Gartner Magic Quadrant排名中，有几个数据BI工具名列前茅，如Microsoft Power BI、Tableau、Qlik等。

案例二：Forrester Wave排名

Forrester是另一个全球顶级的市场研究和咨询公司，他们的Wave排名也备受关注。在数据BI工具排名中，Forrester会根据工具的战略、现状、市场表现等方面进行评估，并将工具划分为领先者、强劲者、强劲者风险挑战和风险挑战四个等级。

在最新的Forrester Wave排名中，也有一些数据BI工具表现优异，如Microsoft Power BI、Tableau、Sisense等。

五、数据BI工具排名的发展趋势

随着大数据和人工智能的快速发展，数据BI工具的排名也在不断调整和变化。以下是数据BI工具排名的一些发展趋势：

• 云原生化：越来越多的数据BI工具开始向云原生化方向发展，将数据分析和业务智能能力与云服务相结合，提供更灵活、高效的解决方案。
• 智能化：人工智能在数据BI工具中的应用呈现出越来越大的潜力，很多工具开始通过机器学习、自动化和智能推荐等技术提供更智能、自动化的分析和决策支持。
• 移动化：移动终端的普及和移动办公的趋势，使得数据BI工具也开始向移动化方向发展，提供移动端的可视化分析和实时决策支持。
• 开放生态系统：越来越多的数据BI工具开始打造开放生态系统，与其他数据工具和平台进行集成和交互，提供更丰富、全面的数据分析和业务智能能力。

综上所述，数据BI工具的排名对于企业选择合适的工具至关重要。排名既能反映一个工具的市场认可度和用户满意度，又可以体现出工具的发展潜力和未来趋势。企业在选择数据BI工具时，可以通过市场调研、权威机构评比、专业媒体报道和用户口碑等多个渠道来了解工具的排名情况，从而做出更明智的选择。

参考文献：

[1] Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, 2020.

[2] The Forrester Wave: Enterprise BI Platforms (Vendor-Managed), Q3 2019.

四、bi可视化软件？

Power BI是微软旗下的一款数据分析和数据可视化工具。微软Excel很早就支持了数据透视表，并基于Excel开发了相关BI插件，如Power Query，PowerPrivot，Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单，加上数据透视表技术已经深入人心，所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出。

五、免费的数据可视化工具？

不做则已，一旦做了，自然要用上新技术。这个道理放在BI可视化分析上也同样行得通，毕竟新技术新功能使用简单、效率高、分析效果好。但问题就在于：去哪里试用BI可视化分析的新技术新功能？当然是由资深BI厂商奥威软件独立开发的SpeedBI数据分析云免费版。这里汇聚了BI可视化分析新技术，能让个人用户、正在考察BI的企业级用户免费试用各种新功能，更合理评估奥威BI软件的可视化分析能力与效果。

智能语音，给你一个用说就能做分析的平台

SpeedBI数据分析云新增智能语音功能，实现用说的来操作BI的效果。就如在年终会议上，在各种思想看法相互碰撞的探讨会上，不用操作鼠标，只需对着屏幕发出数据分析指令，下一秒屏幕上将呈现一份完整的可视化分析报表。手动切换报表？手动制作BI可视化分析报表？手动修改数据源、抽取数据？不！只需用说的，SpeedBI数据分析云将自动在后台完成数据智能匹配、智能分析，并最终以图像化分析报表呈现出来。

全新更优布局，新手上路不懵逼

SpeedBI数据分析云采用最新布局界面，将常用的、重要的功能模块放在醒目位置，不在需要从其他地方调用，直接在操作页面上就能应用，步骤更少、操作更快。

新布局不仅更有利于精简BI报表制作步骤，提升智能数据分析效率，同时也对新手上路更友好，新人再也不用担心难以适应新平台。

填报功能深度优化，使用更顺手

SpeedBI数据分析云基于原填报功能进行了深度优化，优化范围覆盖附件上传、填报查询、审批、填报列来源定义等多个方面。

除填报功能外，SpeedBI数据分析云还同时针对性优化内存计算功能、增加更丰富交互功能、新增多项简表功能优化，如通过简表行-列拼接实现复杂的中国式报表等。

SpeedBI数据分析云同步更新奥威BI系列各项先进智能可视化分析功能与板块，致力于为更广泛的BI用户提供第一手BI新功能体验，协助企业用户更全面科学评估BI功能效果。欢迎来自各行各业，有着丰富智能数据分析、数据可视化需求的用户免费登录SpeedBI数据分析云，体验奥威BI强大、实用的智能可视化分析效果。

六、bi可视化是啥？

BI数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3D图形来展示，使得数据更加的生动与形象。

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，结果可视化可以帮助用户更好地理解数据信息，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相成的，数据赋予可视化以依据，可视化增加数据的灵活性。

企业利用数据可视化可以更好更高效地提取有价值的信息。

七、bi可视化 英文缩写？

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。

八、大数据可视化分析工具都有哪些？

“有哪些让人惊艳的数据可视化工具？请介绍下功能特点，擅长领域，价格成本等。”看了很多小伙伴们的回答，已经分享了很多数据可视化工具，那么这里再补充一款表格工具：SeaTable，它虽然不是专门的数据可视化工具，但它作为新型的协同表格和信息管理工具，不仅记录和管理信息比 Excel 更简单易用，而且有着非常实用的数据可视化功能。不能用惊艳来形容它，因为它给你的是易用、自动、实用，而不是花里胡哨。不需要你再去专门学习可视化工具使用，只要你简单用过 表格，那么你就可以在 SeaTable 表格上快速实现数据可视化，上手就会。

产品人群：面向小白、业务人员、数据管理人员、项目管理者、常用表格等广泛的人群。价格：免费使用数据可视化功能特点：

• 无需下载安装表格，在网页端和微信小程序上都可以使用、查看、共享。也支持私有化部署。
• 可用表格完成数据的收集汇总、存储、管理、可视化、分析、共享协作、内外部查询等。它同时结合了协同表格的易用性和数据库强大的数据处理能力，可实现数据的集中管理和可视化。单表支持千万级数据。
• 数据可视化功能丰富且免费：有日历、时间线甘特图、图库、看板、地图、BI高级统计等。可导出。
• 无需任何可视化基础，通过点选就可以快速自动实现。
• 可从本地直接导入数据，可直接在表格里记录和管理数据。可导出数据。并且也具有完善的 Python API，可快速地开发自定义数据处理流程。

本回答围绕数据可视化，简单介绍几点。当我们用 SeaTable 表格管理和可视化数据时，比如：

时间线甘特图可视化：当需要把表格管理的项目信息以甘特图形式可视化时，那么从表格的“插件”里一键添加“时间线”插件，仅需简单点选，就可以自动把项目任务呈现为时间线甘特图，不用再去费劲的布局和画图。并且可以添加多个时间线甘特图；可以设置显示字段、时间线颜色等；可选择以年、月、天展示。点击时间线条，可以直接进去查看和编辑详情。时间线图可下载为图片。如下图：

日历可视化：日历插件的设置同样很简单，也可以增加多个日历视图。点击日历上的标题可以直接进去查看和编辑。能以不同时间形式来展示日历。可打印。如下图：

看板可视化：它能以“单选”等类型列作为分组依据，来展示表格里的信息，让团队成员一目了然地查看工作任务。点击就可以进去查看和编辑记录详情。如下图：

普通地图可视化：地图插件支持普通地图、气泡地图、图片地图三种地图类型（高级统计插件中的地图支持更多地图）。通过它可把表格中的地理位置自动展示到地图上。可设置地理位置标签颜色、直接显示字段、悬浮显示字段等，可缩放查看，也支持大屏查看，可下载为图片。

图库数据可视化：可把表格中的图片以图库形式展示出来，可设置展示出的字段。点击标题可直接进去查看和编辑记录详情，点击图片可放大查看图片。如下图：

统计功能数据可视化：使用表格右上角的“统计”功能，仅需点选，就可以为不同的视图创建出统计表格、统计图表，快速完成数据透视、数据可视化。点击图标、数字可直接进去查看和编辑对应的统计记录。图表可导出为图片。统计表格可作为新子表导出到表格中。如下图：

BI高级统计数据可视化：内置BI功能的“高级统计”插件，同样免费使用。里面有丰富的可视化图表类型，如卡片、地图、热力图等。同样仅需点选，就可以快速创建出数据可视化图表。轻松完成数据分析、报表工作。图表可导出为图片。如下图：

本回答就介绍这么多，希望让你多一个更简单易用、更实用的数据可视化和表格工具，当然，它的功能还有很多哦。了解更多可访问 SeaTable

使用案例：

九、bi数据分析工具有哪些

文章标题：BI数据分析工具有哪些

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。而在BI（商业智能）领域，数据分析工具更是发挥着至关重要的作用。那么，BI数据分析工具有哪些呢？本文将为您详细介绍一些常用的工具。

1. Tableau

Tableau是一款非常受欢迎的BI数据分析工具，它具有直观的界面和强大的数据可视化功能。Tableau适用于各种数据源，包括数据库、文件和云端数据，能够快速地创建报表和仪表盘，帮助用户更好地理解数据并做出决策。

2. Power BI

Power BI是一款由微软推出的商业智能软件，它提供了丰富的数据分析和可视化功能，能够将数据转化为易于理解的报告和仪表盘。Power BI适用于个人和企业用户，可以与Office 365集成，方便用户进行数据共享和协作。

3. Excel

Excel是微软办公套件中的一个重要组件，它也常被用于BI数据分析。虽然Excel的功能相对较弱，但其易用性和灵活性使其成为个人和企业用户的首选。通过使用Excel的图表和数据透视表等功能，用户可以轻松地进行数据分析和可视化。

4. Google Analytics

Google Analytics是一款免费的网站分析工具，它提供了丰富的数据分析和可视化功能。通过Google Analytics，用户可以了解网站流量、用户行为、转化率等关键指标，从而优化网站和营销策略。

5. R语言

R语言是一种统计编程语言，也被广泛用于数据分析。R语言具有强大的数据处理和分析能力，可以处理各种类型的数据，并生成高质量的可视化图表。对于需要进行高级统计分析的用户来说，R语言是一个不错的选择。

以上就是一些常用的BI数据分析工具。当然，除了这些工具外，还有许多其他优秀的工具可供选择。选择合适的工具取决于用户的需求和数据源，建议用户根据实际情况进行评估和选择。

十、bi工具全称？

BI软件即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。

BI即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。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。