데이터 분석 방법 쉽게 배우기

현재 데이터 분석은 다양한 산업에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 초보자부터 전문가까지 폭넓게 활용되고 있습니다. 많은 초보자들이 프로그래밍 경험이 부족해 데이터 분석을 배우는 데 어려움을 느끼지만, 데이터 분석은 체계적으로 학습하면 누구나 익힐 수 있는 분야입니다.

이 글에서는 데이터 분석의 기초 개념과 중요한 분석 도구들을 소개하며, 데이터 분석가가 되기 위한 필수 역량과 방법론을 자세히 탐구할 것입니다. 데이터 분석은 점차 중요해지는 분야이므로, 올바른 학습 방법을 통해 누구나 성공적인 분석가로 성장할 수 있습니다.

데이터 분석이란?

데이터 분석은 수집된 대량의 데이터를 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 분석하고, 이를 종합하여 이해하고 소화시키는 것을 의미합니다. 데이터의 기능을 최대화하여 데이터를 개발하는 것이 목적입니다.

통계학적으로 데이터 분석은 기술적으로 서술적 데이터 분석, 탐색적 데이터 분석, 검증적 데이터 분석으로 나눌 수 있습니다. 

서술적 데이터 분석은 초기 데이터 분석에 속하며, 분류 분석, 구조 분석, 교차 분석 등이 일반적인 분석 방법입니다. 탐색적 데이터 분석과 검증적 데이터 분석은 고급 데이터 분석에 속하며, 상관 분석, 요인 분석, 회귀 분석 등이 일반적인 분석 방법입니다. 이 중 탐색적 데이터 분석은 데이터의 새로운 특성을 발견하는 것에 중점을 두고 있으며, 검증적 데이터 분석은 이미 존재하는 가설의 진위를 검증하는 것입니다. 데이터 분석은 일반적으로 소프트웨어를 통해 수행되므로 데이터 분석가는 다양한 데이터 분석 방법을 숙지하고, 주류 데이터 분석 소프트웨어의 작동 방법에 익숙해야 합니다. 데이터 분석을 위한 기본적인 기능을 Excel을 통해 완료할 수 있으며, 고급 데이터 분석을 위해서는 특수한 분석 소프트웨어, 예를 들어  FineBI, Tableau 등이 필요합니다.

데이터 분석의 활용 및 데이터 분석가의 역할

데이터 분석은 기업의 일상적인 운영 분석에서 주로 세 가지 역할을 수행합니다.

현재 상태 분석

간단히 말해 과거에 무슨 일이 있었는지 알려주고, 현재 상황을 구체화합니다:

첫째, 기업의 현재 전체 운영 상황을 알려줍니다. 각 사업 지표의 완료 상황을 통해 기업의 운영 상태를 평가하고, 기업 전체의 운영이 얼마나 좋은지, 또는 얼마나 나쁜지를 보여줍니다.

둘째, 기업의 각 사업 구성을 알려줍니다. 기업 각 사업의 발전 및 변동 상황을 이해하면 기업 운영 상태에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 저희는 Excel 또는 BI 도구인 FineBI를 사용하여 회사 보고서를 작성할 수 있습니다. 여기에서는 비즈니스 지능 BI 도구인 FineBI를 사용했습니다.

FineBI는 데이터 처리 기능을 기본으로, 간편하고 시각적 효과가 뛰어납니다. Excel 피벗 테이블의 드릴 다운 및 링크 기능, 자유롭게 레이아웃을 설정하고, 계기판을 쉽게 제작할 수 있습니다.

FineBI의 자동 데이터 정리 기능을 사용하여 데이터를 쉽게 드래그할 수 있으며, 다양한 기능을 설정하면서도, 모바일 단말기 및 큰 LED 화면에서도 자유롭게 조정하고 표시할 수 있습니다.

데이터 분석 도구 FineBI를 사용하면 리포트와 대시보드를 만들어 팀의 협력과 정보 교환을 용이하게 할 수 있습니다. 실시간 협업 기능과 역할 기반 접근 제어를 통해 팀은 데이터 분석을 공유하고 기업 내에서 안전하게 데이터를 교환할 수 있습니다.

분석 및 해석

깊이 있는 재정 데이터를 분석하여 통찰력과 추세를 발견하십시오. 비율 분석, 추세 분석, 벤치마크 및 기타 다양한 분석 기법을 적용하여 의미 있는 통찰력을 얻습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 비즈니스의 재정 성과를 평가하고 개선할 수 있는 영역을 식별하고 정보화된 결정을 내립니다.

데이터 분석을 통한 모니터링 및 개선 전략

데이터 분석은 지속적인 프로세스입니다. 주요 재정 지표와 메트릭스를 지속적으로 모니터링하여 성과를 추적하고 새로운 추세나 변화를 식별합니다. 새로운 데이터, 피드백 및 변화하는 비즈니스 요구 사항을 기반으로 정기적으로 분석 접근 방식을 개선합니다. 이 반복적인 접근 방식은 데이터 분석의 중요성과 효과적인 유지를 보장합니다.

이러한 단계를 따르고 적절한 데이터 분석 도구를 활용하면 기업은 재정 데이터의 잠재력을 활용하여 비즈니스의 재정 성과에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 정보화된 결정을 가능하게 하며, 재정 계획을 향상시키고, 전반적인 비즈니스 성공을 이끌어가는 데 기여합니다.

결론적으로,데이터 분석은 오늘날 비즈니스 환경에서 핵심적인 역할을 합니다.조직은 데이터 분석을 통해 비즈니스의 재정 성과에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 전략적 계획과 실행에 중요한 영향을 미칩니다. 데이터 분석의 장점을 최대한 활용하려면 고급 분석 도구와 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다. FineBI는 데이터 통합, 시각화, 예측 모델링,그리고 보고 기능을 통합한 강력한 솔루션 중 하나로,포괄적인 데이터 분석 기능을 제공합니다. 사용자 친화적 인터페이스와 강력한 기능을 통해  FineBI는 기업이 재정 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 분석 프로세스를 효율적으로 단순화하며, 성장과 수익성을 촉진하는 데 기여합니다.

FineBI를 데이터 분석 전략에 통합하여 기업은 재정 데이터의 잠재력을 최대화하고 시장에서 경쟁 우위를 점하며 복잡한 재정 도전 과제를 자신 있게 극복할 수 있습니다. 오늘날 빠르게 변화하는 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 데이터 분석과  FineBI와 같은 도구는 선택이 아닌 필수 요소입니다. 데이터 분석의 힘을 받아들이고  FineBI와 같은 혁신적인 솔루션을 활용하여 기업의 재정 데이터에서 잠재력을 발휘하고 조직의 성장을 촉진하세요! 

데이터 저장층 데이터 분석 도구

데이터 저장은 데이터베이스 개념과 데이터베이스 언어와 관련이 있으며, DBA(데이터베이스 관리자)가 있기 때문에 깊이 파고들 필요는 없습니다. 그러나 데이터의 저장 방법, 기본 구조 및 데이터 유형에 대한 이해는 필요합니다. SQL 질의 언어는 필수적이며, 능숙하게 다루는 것이 좋습니다. 가장 기본적인 SELECT 쿼리, UPDATE 수정, DELETE 삭제, INSERT 삽입의 구조 및 데이터 읽기에서 시작할 수 있습니다.

• Access: 개인용 데이터베이스로 가장 기본적이며, 개인 또는 일부 기본 데이터 저장에 자주 사용됩니다.

• MySQL 데이터베이스: 부서 수준이나 인터넷 데이터베이스 응용에 필수적이며, 데이터베이스의 구조와 SQL 언어의 데이터 쿼리 능력을 중요시합니다.

• SQL Server 2005 이상: 중소기업을 위한 것으로, 일부 대기업도 SQL Server 데이터베이스를 사용할 수 있으며, 데이터 저장뿐만 아니라 데이터 보고 및 분석도 포함됩니다.

• DB2, Oracle: 대규모 데이터베이스로, 주로 기업 수준에서 사용되며, 대규모 데이터 저장 요구가 있는 기업에 적합합니다. 대부분의 대규모 데이터베이스 제공업체는 탁월한 데이터 통합 응용 플랫폼을 제공합니다.

• BI 수준: 사실 이것은 데이터베이스가 아니라 데이터베이스 기반의 기업급 데이터 웨어하우스입니다.

데이터 웨어하우스: 데이터 웨어하우스 기반에서 거의 모두 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로, 다양한 데이터 분석, 보고서, 분석 및 표시를 통합합니다.

보고서/BI 층 데이터 분석 도구

기업 저장 데이터를 읽고, 표시하기 위한 필수 도구는 보고서 도구입니다. 전통적인 보고서는 주로 표시 문제를 해결했지만, 최근에는 몇 가지 분석형 보고서 도구가 파생되어 다른 응용 프로그램과 교차로 데이터 분석 보고서를 생성할 수 있습니다. 인터페이스 열린 기능, 제출 기능, 의사 결정 보고서 기능을 통해 데이터의 입출력을 통합할 수 있으며, 초기 비즈니스 인텔리전스 기능을 포함합니다.

Tableau, Power BI, FineReport, FineBI, Qlikview와 같은 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구는 보고서, 데이터 분석, 시각화 등 여러 층을 포함하고 있습니다. 하위에 OLAP 분석 모델 구축이 가능하며, 데이터 웨어하우스와 연결하여 사용할 수 있습니다.

FineBI는 대만, 홍콩, 마카오, 싱가포르, 말레이시아 등 여러 지역에서 로컬 서비스를 제공하며, 본사 테크니컬 팀이 기술 지원, 2차 개발 및 프로젝트 구현을 담당합니다. 아래 버튼을 클릭하여  FineBI 소프트웨어를 무료로 다운로드하여 체험할 수 있으며, 언제든지 기술 지원 엔지니어에게 문의할 수 있습니다!

데이터 분석 층 데이터 분석 도구

이 층에는 많은 분석 도구가 있으며, 가장 일반적으로 사용되는 것은 Excel입니다.

Excel 소프트웨어: 먼저 버전이 높을수록 더 사용하기 편리합니다. 실제로 대부분의 사람들은 Excel 기능의 5%만 이해하고 있습니다. Excel 기능은 매우 강력하여 모든 통계 분석 작업을 완료할 수 있습니다! 그러나 Excel을 통계 도구로 사용할 수 있을 정도의 능력을 가진다면 통계 소프트웨어를 전문으로 배우는 것이 좋습니다.

SPSS 소프트웨어: 현재 버전은 18이며, PASW 통계라고도 불립니다. SPSS의 변천사는 DOS 환경에서 시작하여 현재 버전에서 사회 과학 통계 패키지에서 상업적 분석으로 점차 변화했습니다.

SAS 소프트웨어: SPSS와 비교할 때 기능이 더 강력한 SAS는 플랫폼화되어 있으며, EM 마이닝 모듈 플랫폼 통합이 가능합니다. 비교적 어려운 학습 곡선이 있지만, SAS를 이해하면 가치가 더 있습니다. 이 예로는 이산 선택 모델, 샘플링 문제, 교차실험 설계 등이 있습니다. 또한, SAS의 학습 자료는 상대적으로 많습니다.

표현 층 데이터 분석 도구

표현 층은 데이터 시각화라고도 하며, 위에서 언급한 모든 도구는 거의 일부 표현 기능을 제공합니다. 그러나 기업급으로 가장 자주 사용되는 것은 BI로, 분석 및 보고서 작성에 적합합니다.

여기서  FineBI라는 기업급 BI를 추천드립니다. 

 FineBI는 사용하기 쉽고 전문적이며 간결한 데이터 시각화 도구입니다. 인터페이스와 프로세스가 명확하며 각 모듈에는 명확한 기능 분할이 있습니다. FineBI의 셀프 데이터 집합 기능을 통해 일반 업무 사용자도 데이터를 필터링, 분할, 정렬, 집계하는 등의 작업을 유연하게 수행할 수 있습니다. 스마트 차트와 대시보드를 선택하여 데이터 시각화를 실현할 수 있습니다.

시각화에 대해

 FineBI는 50가지 이상의 차트 스타일을 지원하며, 기본적으로 시장에서 제공되는 모든 기본 차트를 포함하고 있습니다. 우수한 동적 효과와 강력한 상호 작용 경험을 제공합니다. 요구 사항에 따라 다양한 특성을 설정하고, 모바일 및 LED 대형 화면에서도 자동으로 조정할 수 있습니다.

빅 데이터 시대에는 점점 복잡해지는 비즈니스 데이터에 직면했을 때, 문제를 그림으로 설명할 수 있는 경우에는 표를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 문제를 텍스트로 설명할 수 있는 경우 표를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 여기서 언급할 가치가 있는 것은 전술적인 상황에서는 대형 LED 스크린에서 사용할 수 있습니다.

FineBI를 사용하면 다양한 클래식 비즈니스 분석 모델의 시각적 차트를 쉽고 유연하게 구축할 수 있습니다. 예를 들어 피라미드 모델, KANO 분석 모델, RFM 모델, 쇼핑 바구니 분석 모델 등을 지원합니다. 비즈니스 통찰력을 제공하는 데 도움을 줍니다.

시각화 특수 효과에 대해

 FineBI에서는 간단한 드래그 앤 드롭, 클릭으로 슬라이드 쇼, 깜박임, 3D 애니메이션 등의 특수 효과를 구현할 수 있습니다. 기술적으로, LED 대형 화면에서 더욱 멋진 전시 효과를 제공합니다.

 FineBI를 사용하면 피라미드 모델, KANO 분석 모델, RFM 모델, 장바구니 분석 모델 등과 같은 다양한 고전적인 비즈니스 분석 모델의 시각화 차트를 쉽고 유연하게 구축할 수 있어 비즈니스 통찰력을 돕다.

시각화 효과 정보

 FineBI에서는 간단한 드래그 앤 드롭, 클릭 구성으로 턴테이블, 플래시, 3D 애니메이션 등의 특수 효과를 구현할 수 있어 테크닉이 뛰어나고 대화면 디스플레이가 더욱 멋스럽다.

이러한 특수효과는 사용자의 실제 수요에 따라 개발되었으며, 또한 FineBI의 모회사( FineBI의 모회사) 뒤에는 시각화된 오픈소스 라이브러리를 이용하여 시각화된 와일드카드를 설계 및 개발하는 개발자들이 있어 현재 이 생태는 매우 성숙합니다.

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 FineBI는 대만, 홍콩, 마카오, 싱가포르, 말레이시아 및 기타 지역에서 현지화 서비스를 제공하고 있으며, 범연원공장의 현지 팀이 기술 지원을 하고 2차 개발 및 프로젝트를 실시하고 있습니다.아래 버튼을 클릭하면  FineBI 앱을 무료로 다운로드 받아 체험하실 수 있으며, 기술적인 문의는 언제든지 기술지원 엔지니어에게 연락하세요!

데이터 분석가가 자주 사용하는 데이터 분석 방법

그렇다면 자료 분석 시 일반적으로 사용하는 빅데이터 분석 방법에는 무엇이 있을까요? 데이터 분석가들이 자주 활용하는 실용적인 방법들을 몇 가지 소개해 보겠습니다.

분류 분석법

• 정의

데이터 분석을 할 때, 전체의 수량적 특성과 관계를 분석하는 것 뿐만 아니라, 전체 내부에서도 분류 분석을 수행해야 합니다. 이 방법은 데이터 분석 대상의 특성에 따라 특정 지표에 따라 데이터 분석 대상을 다양한 부분과 유형으로 나누어 연구하는 방법입니다. 내재적 연결과 규칙성을 밝혀내기 위해 사용됩니다.

• 목적

분류의 목적은 비교를 용이하게 하기 위해서입니다. 전체 중에서 다른 속성을 가진 대상을 분리하고, 같은 속성을 가진 대상을 합치며, 각 그룹 내 대상의 일관성을 유지하고 그룹 간 속성의 차이를 유지하여 다양한 데이터 분석 방법을 사용하여 내재적 수량 관계를 해석하는 데 도움을 줍니다.

• 단계

a) 그룹 수 결정

이는 데이터 분석가가 데이터의 크기 등 데이터 자체의 특성을 고려하여 결정합니다. 그룹의 목적 중 하나는 데이터 분포의 특성을 관찰하는 것이므로 그룹 수는 적절해야 합니다. 그룹 수가 너무 적으면 데이터 분포가 너무 집중되고, 그룹 수가 너무 많으면 데이터 분포가 너무 분산되어 데이터의 특성과 규칙을 관찰하는 데 어려움이 될 수 있습니다.

b) 각 그룹의 구간 폭 결정

구간 폭은 그룹의 최대값과 최소값의 차이로, 전체 데이터의 최대값과 최소값 및 그룹 수에 따라 결정됩니다. 구간 폭 = (최대값 - 최소값) / 그룹 수

c) 구간 폭에 따라 데이터를 그룹화하여 해당 그룹에 배정합니다. 예를 들어 그림에서 등급의 시장, 유형, 지역으로 그룹화하여 비교합니다.

데이터 분석 기반 구조 분석법

구조 분석법은 분석 대상 전체의 각 부분과 전체 간의 비교 분석 방법을 말합니다. 즉, 전체 내 각 부분이 전체에서 차지하는 비율을 의미하며, 상대적 지표에 속합니다. 특정 부분의 비율이 더 높을수록 그 중요도가 더 높으며 전체에 미치는 영향이 큽니다.

구조 상대 지표(비율) = (전체의 특정 부분 값 / 전체 총량) * 100%

시장 점유율 = (특정 상품 판매량 / 해당 상품 판매 총량) * 100%

시장 점유율은 기업이 산업에서의 경쟁 상태를 분석하는 중요한 지표이며, 기업 운영 상태와 종합 경제 지표를 측정합니다. 시장 점유율이 높으면 기업 운영 상태가 좋고 경쟁력이 강하며 유리한 위치에 있음을 나타내고, 그 반대는 기업 운영 상태가 나쁘고 경쟁력이 약하며 불리한 위치에 있음을 나타냅니다.

데이터 분석을 활용한 교차 분석법

교차 분석법은 일반적으로 두 변수(열) 간의 관계를 분석하는 방법입니다. 즉, 서로 연결된 두 변수와 그 값들을 교차 테이블에 동시에 배치하여 각 변수 간의 관계를 분석합니다. 교차 테이블은 물론 2차원 이상의 다차원 교차 테이블도 가능하며, 차원이 더 많으면 교차 테이블이 더 복잡해집니다. 따라서 목적에 맞춰 몇 가지 차원을 선택할 때 분석의 목적에 따라 결정해야 합니다.

데이터 분석 기반 듀퐁 분석법

듀퐁 분석법은 미국의 듀퐁 회사에서 처음 개발하고 사용한 종합 분석 방법으로, 듀퐁 재무 분석 시스템이라고도 불립니다. 이 방법은 주요 재무 지표들 간의 내재적 관계를 이용하여 기업의 재무 상태와 경제적 효과를 종합적으로 분석하는 방법입니다. 

듀퐁 분석 시스템은 여러 재무 비율을 조합하여 하나의 완전한 지표 체계를 형성하고, 최종적으로 자산 수익률을 통해 종합적으로 반영합니다. 듀퐁 분석의 피라미드 형태 구조는 재무 비율 분석의 계층을 더욱 명확하게 하고, 체계적으로 나열하여 각 재무 지표 간의 관계를 명확하게 나타냅니다.

데이터 분석을 통한 퍼널 분석법

퍼널 차트 분석법은 비즈니스 프로세스의 비교적 규범, 주기가 길고 복잡한 비즈니스 프로세스에서 사용되는 관리 분석 도구입니다. 예를 들어, 웹 사이트의 특정한 핵심 경로의 변환율 분석에 사용될 수 있으며, 사용자가 웹 사이트에 접근하여 최종적으로 구매까지 완료하는 변환율을 표시할 수 있습니다.

대규모 데이터를 다룰 때, 어떤 도구로 퍼널 분석을 수행합니까?

대규모 데이터를 다룰 때, Excel과 같은 도구로는 효율적인 퍼널 분석을 수행하는 것이 어렵습니다. 일반적인 접근 방법은 FineBI와 같은 전문적인 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 대시보드를 구축하고, 여기에서 퍼널 분석을 손쉽게 수행할 수 있습니다:

퍼널 차트는 가장 일반적인 프로세스 분석 차트 유형 중 하나입니다. 퍼널 차트를 통해 각 단계의 변환율을 직관적으로 확인할 수 있으며, 문제의 구체적 단계를 쉽게 발견할 수 있습니다 

데이터 분석가의 직업 요구사항

1.업무 이해

그렇다면 자료 분석 시 일반적으로 사용되는 빅데이터 분석 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 데이터 분석가들이 자주 사용하는 실용적인 방법들을 몇 가지 살펴보겠습니다.

2. 관리 이해

관리 이해는 한편으로는 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 요구사항이며, 다른 한편으로는 데이터 분석 결과에 대해 유의미한 분석 제안을 제시하는 역할을 합니다. 관리 이론 없이는 분석 제안의 효과적인 성공을 보장하기 어렵습니다.

3. 분석 이해

분석 이해는 데이터 분석의 기본 원리와 몇 가지 유효한 데이터 분석 방법을 숙지하고, 실무에 유연하게 적용할 수 있는 능력을 의미합니다. 기본적인 분석 방법에는 대조 분석, 그룹 분석, 교차 분석, 구조 분석, 퍼널 차트 분석 등이 있으며, 고급 분석 방법에는 상관 분석, 회귀 분석, 클러스터링 분석, 판단 분석, 주성분 분석, 인자 분석, 대응 분석, 시계열 분석 등이 있습니다.

4. 도구 이해

도구 이해는 데이터 분석에 관련된 주요 도구를 숙지하는 것을 의미합니다. 데이터 분석 도구는 이론적인 데이터 분석 방법을 구현하는 도구입니다. 점점 더 많은 데이터에 직면할 때, 계산기를 사용하여 분석하는 것은 현실적이지 않습니다. 강력한 데이터 분석 도구를 사용하여 데이터 분석 작업을 완료해야 합니다.

5. 디자인 이해

디자인 이해는 데이터 분석가의 분석 관점을 효과적으로 표현하는 데 그 목적이 있습니다. 분석 결과를 한눈에 알아볼 수 있도록 그래프를 설계하는 것은 중요한 문제입니다. 그래프 디자인에는 그래프 선택, 레이아웃 설계, 색상 조합 등의 설계 원칙을 숙지해야 합니다.

결론: 데이터 분석의 핵심 가치와 미래 전망

1. 데이터 분석은 기업의 일상 경영 분석에서 현재 상황 분석, 원인 분석, 예측 분석의 세 가지 주요 기능을 갖추고 있습니다.

2. 데이터 분석은 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 수집된 대량의 데이터를 분석하고, 요약하며, 이해하며 소화하여 데이터의 기능을 최대화하고 데이터의 역할을 발휘합니다.

3. 일반적인 데이터 분석 도구로는 퍼포먼스 계층, 데이터 분석 계층, 보고서/BI 계층 및 데이터 저장 계층 데이터 분석 도구가 있습니다. 본문에서 언급된  FineBI는 대용량 데이터 분석 BI 도구로, 전문성이 뛰어나며 사용하기 쉽고, 마우스 클릭 및 드래그로 분석을 완료할 수 있어 데이터 처리를 쉽게 실현할 수 있으며, 탐색형 OLAP 분석을 지원하여 데이터 분석가의 다양한 요구를 완벽하게 충족시킬 수 있습니다.

4. 일반적인 데이터 분석 방법에는 그룹 분석, 구조 분석, 교차 분석, 두퐁 분석 및 퍼널 분석이 있습니다.

5. 데이터 분석가의 직업 요구사항은 업무 이해, 관리 이해, 분석 이해, 도구 이해, 디자인 이해가 필요합니다. 또한 책임감 있고 엄격한 태도, 강한 호기심, 명확한 논리적 사고, 학습과 모방, 혁신 능력이 필요합니다.

기구가 기기를 하려면 먼저 기계의 기구를 이용해야 합니다. 데이터 분석가가 잘하려면 만들고 똑똑한 분석 도구가 필요합니다.

본문에서 소개된 FineBI는 데이터 분석가가 빠르게 데이터 분석 대시보드를 구축하는 데 도움이 되는 대용량 데이터 자체 분석 소프트웨어입니다. 전문성이 뛰어나며, 간결하며, 사용하기 쉽습니다. 인터페이스와 프로세스가 한 눈에 들어올 수 있으며, 각 모듈에는 명확한 기능 분할이 있습니다.  FineBI의 자가 데이터 집합 기능을 통해 일반 비즈니스 사용자도 데이터를 필터링, 자르기, 정렬, 요약 등을 드래그하여 수행하고 원하는 데이터 결과를 자유롭게 달성할 수 있습니다. 또한 지능형 푸시 그래프와 대시보드를 선택하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 더 중요한 점은 개인 사용자에게 영구적으로 완전 무료입니다!

기업에 대해 FineBI는 기업의 맞춤형 요구를 위한 다양한 가격 책정 옵션을 제공합니다.

FineBI는 대만, 홍콩, 마카오, 싱가포르, 말레이시아 등 다양한 지역에서 현지화 서비스를 제공하며, 원자료 공장 현지 팀이 기술 지원, 이중 개발 및 프로젝트 실시를 담당합니다. 아래 이미지를 클릭하여 FineBI 소프트웨어를 무료로 다운로드하고 체험해 보세요. 기술적 문제가 있으면 언제든지 기술 지원 엔지니어에게 문의하여 데이터 분석 여행을 지원받으세요!

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