動態數據可視化有哪些工具？

你是指這種嗎？

這種訪客按需自助分析效果，用奧威爾BI工具就能做到。可以自由修改過濾條件，調整分析維度，自由鉆取，鏈接多個分析圖表進行分析。

BI工程師、數據倉庫工程師、ETL工程師、數據開發工程師（大數據開發工程師）有什么區別？

本質是寫代碼，分工不同，領域知識不同。

在實踐中，可能是一個人同時擔任這些角色。

忘記字面上的定義，只說它們實際上是做什么的。

Bi工程師，平時寫統計和報表，需要有sql的知識。

數據倉庫工程師一般與數據存儲相關，需要具備數據倉庫建設和維護的知識。

數據可視化，容易做嗎，需要什么樣的數據可視化工具來實現？

人們常說我們能夠。;我負擔不起使用可視化數據分析軟件。或許在很多企業中，可視化數據分析軟件等產品的成本太高，讓他們不好用。但事實上，越來越多成熟的可視化數據分析軟件已經沒有門檻，成為人人都可以使用的智能數據分析軟件。預算少的話我們就精簡一下，只買最需要的分析模塊和功能；預算大了，我們會用更多實際需要的分析模塊和功能。

按需購買函數模板，預算不多就可以做可視化數據分析。

以OrwayBI可視化數據分析軟件系列OuwayBI為例，在眾多企業用戶中，大部分用戶都是根據自己的實際需求來選擇可視化數據分析方案和功能模塊，而不是第一手就說要使用OuwayBI可視化數據分析軟件中的所有功能模塊。最明顯的是奧威爾BI獨特的商務智能解決方案。

不會Python只會Bi工具，可以從事數據分析師嗎？

答案是肯定的。什么？;專科學校有什么不好？唐不要給自己設限。

想去互聯網行業，先包裝好自己，因為互聯網還是看重學歷的；但如果你想去傳統行業，先做起來，也是一個好辦法。

你說你可以t計劃，以及it完全沒問題。事實上，即使你會編程，它在實際工作中用得不多。真正用python做數據分析的人很少。您可以建模并進行業務使用。

企業為什么需要數據分析師？假設一個企業包含跨部門的大量數據。如何提取有效數據，將數據變成清晰的圖表呈現給管理者決策？這時候就需要數據分析師了。

分析師玩轉數據庫，構建數據倉庫，利用BI可視化工具獲得全局數據視圖，分析之前的業績，了解企業目前存在的問題并預測未來的發展，將最終結果呈現給。協助企業管理者決策。

那么分析師需要掌握哪些技能呢？

1SQL

SQL很重要，你的SQL查詢能力直接決定了你能不能找到工作，是的，找到工作。因為晉升有不同的方向，可以是ETL開發，數據倉庫開發，報表等等，但是首先你得過這一行的門檻，那就是SQL。

2數據倉庫

數據倉庫提高了我們的查詢能力，保證了數據的安全性。數據倉庫中的數據可以根據需要排列成不同的模型。

3可視化工具(如FineBI)

以FineBI為例，它不僅可以簡單地拖拽形成圖表，還包括連接多樣數據源、數據轉換和清洗、建模、發布和共享等功能。

4Excel

Excel其實很擅長做基礎工作，尤其是在金融公司。