业务要求“数字化改革”，业务数据分析工作你做好了吗？
数据智能分析是什么？
智能数据分析能够提高效率，结合模式识别、统计学、机器学习、数据抽象等数据分析工具 从数据中得出合理结论。它使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的 时间内作出正确的决定。智能数据分析方法主要为两种类型:1.数据抽象。主要涉及数据的智能化解释，以及如何将这种解释以可视化或符号化的形式表示出来。2.数据挖掘。主要涉及从数据中分析和抽取知识，目的是为了支持业务管理或预测趋势。
智能数据分析作为企业数据价值提炼和挖掘的最后一站，长期以来都是企业数字化建设的重中之重。然而，由于数据分析工作的专业性和复杂性，以及数据逻辑与业务逻辑之间的高度差异性，导致数据分析和业务之间存在较高的壁垒，这对企业的数据运营体系和数据文化提出了很高的要求。近年来，随着外部市场环境不确定性的增强，以及企业业务数据分析工作的不断深化，数据和业务之间的壁垒在很大程度上影响了企业数据价值的传递，具体而言：
业务人员渐成数据分析工具终端用户。外部环境不确定性增加，市场需求瞬息万变，业务侧对业务数据分析工作的需求也随之调整，逐渐脱离固定的分析逻辑和报表，向个性化、多样化转变，而传统数据分析产品在搭建之初就已形成固定的数据分析模型，数据人员需要通过复杂的定制化工作才能解决这些个性化分析需求，导致沟通成本高，等待周期长，数据分析结果滞后于业务动向，业务人员直接参与业务数据分析工作的需求不能及时满足。
从集团统一赋能走向场景化建设。数据分析平台往往是企业从全局出发进行建设，由企业数据中心满足所有部门的数据分析需要。随着企业数字化水平提高，各部门逐渐无法满足于来自集团数据中心的固定报表式数据应用，而是希望能够将其特有的业务逻辑与数据分析能力深度结合，形成丰富细致的数据分析场景，满足业务精细化运营的需要。
比较好用的数据分析工具有哪些？
数据分析工具有很多种，每一种都适合不同类型的人员。Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。Eviews：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。
Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用。
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