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负责公司的可视化项目，回答一波又一波的愤怒
！无需提及Finebi。似乎提问者认为这很好。是的，我在市场上用过五种可视化工具。相比之下，finebi确实有优势。
整个操作过程如下。我在文章和视频中也说过，我可以去看看。
Tableau在性能方面比finebi更好，但它没有完整的用户生态，例如帮助文档和技术支持。这很难做到。开源工具很好，但在后期确实很麻烦。那时候你为什么使用开源工具？
目前，其他人都不能被放在桌子上。我们来谈谈阿里巴巴的datav、antv和quickbi，它们可以看作是阿里巴巴的整个可视化集合。
我一直说，要做b端产品，我们需要冷静下来，而不是整天依赖电子邮件和广告推送。结果，产品腐烂至死。我的想法和用户一样：三年过去了，感觉还是一样。
或者挖掘数据的深层内涵，获取数据是所有数据分析的前提。
答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。
如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。
你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。
为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。
分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。
分析师需要掌握哪些技能？
SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。
DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。
以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。
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