7个理由,给你推荐这款“秒杀Excel”的分析神器!

本文介绍了FineBI作为商业智能工具相比Excel的优势,包括支持多人协作、无代码拖拽分析、自动报表生成、移动数据报表等功能,适合企业级数据分析和数据价值挖掘。FineBI简化了数据处理流程,提供了深度的数据挖掘和预测能力,是提升数据分析效率的理想工具。

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谈到数据分析,自然离不开赖以使用的数据分析工具。

可用于数据分析的工具有很多,Python、R......还有各式各样的专业工具。其中,Excel也是推荐的比较多的一种,尤其是刚入门时,能帮助快速建立数据分析思维的,很有用,何况Excel的基础技能都是大家必会的了。

但是!最近小编上手了一BI工具——FineBI,瞬间弃用了用Excel做数据透视表,各种写公式,各种百度VBA代码的“无奈”操作。尤其是最新版,无论是对刚入门数据分析的,自己捯饬数据做业务分析的,出数据可视化的,还是专业的数据分析师,都是绝佳的好工具。

而且个人使用免费,没有阉割功能,大赞!

7个理由,给你推荐这款“秒杀Excel”的分析神器!

先透露一张图

一开始让学习FineBI,我是拒绝的。因为习惯了一个工具(Excel)就不太想花时间去学习另一个,总觉得学习成本太高,二者择其一就可以了。但当我同事每次月报半天就能做完,而我吭哧吭哧需要两天,意识到自己需要跳出现有思维了。

为了让大家更好地理解这个工具,这里不妨拿它和Excel做对比!

VS Excel

Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,拥有庞大的模块体系,从简单的表格制作,数据透视表,写公式,再到VBA语言,还有无数的插件供使用。从数据计算能力上来说,Excel可谓是无所不能、独领风骚了。

但是商业的数据分析,放在复杂的业务环境里,Excel还是有所其不能的:

1、Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性、低附加值的人工操作。(所以之前每个月都要花两天时间处理月报,更别说周报了。)

2、Excel虽然引入了数据透视表,可以进行一些简单的拖拽统计操作,但是性能瓶颈太过明显,几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡。(这一点深有体会,打开Excel就死机)

3、Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA。(这一点直接pass掉大部分人)

那么有没有一款工具能够自动化、简单的实现从“数据处理——>整理清洗——>数据建模——>数据可视化——>构建故事

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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