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本文目錄一覽：

• 1、企業為什麼要用bi報表系統
• 2、大數據分析工具都有哪些
• 3、python為何如此流行
• 4、BI商業數據分析和python大數據分析的區別
• 5、我為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言
• 6、3大常用的數據分析工具是什麼?

企業為什麼要用bi報表系統

企業用bi系統的目的是為了數據分析更徹底，提高數據分析效率，更好的整合數據，為企業提供報表做為企業決策的依據，更好的幫助企業管理者管理企業，提高企業實力。

思邁特軟件Smartbi的優勢：

1、適合大型企業：分佈式雲計算，線性擴展，保證性能，與BI平台無縫整合，一鍵發佈挖掘模型，模型庫提高知識復用，減少重複投入，支持跨庫查詢，統一控制數據訪問權限，訓練自動化、模型自學習。

2、適合普通用戶：直觀的流式建模，極簡風格的節點配置界面，支持可視化探索，輕鬆理解數據質量和數據並聯，流程節點在線幫助，模型超參數自動調整。

3、專業算法能力：內置5大類機器學習成熟算法，支持文本分析處理，支持使用Python擴展挖掘算法， 支持使用SQL擴展數據處理能力。

bi報表系統靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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大數據分析工具都有哪些

大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

2、BI工具

BI也就是商業智能，BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

3、Python

python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。儘管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有着其他工具無可比擬的優勢。

4、思邁特軟件Smartbi

融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據準備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供複雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。

5、Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

6、Storm

Storm是自由的開源軟件，一個分佈式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

7、 Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

python為何如此流行

如今，Python 已經成為一種再主流不過的編程語言了。它天生麗質，易於讀寫，非常實用，從而贏得了廣泛的群眾基礎，被無數程序員熱烈追捧。

常言道： 「流水的語言，鐵打的 Python」，貌似目前它已經「睥睨天下，傲視群雄」了，但你不知道的是，Python 其實並不年輕，它的第一個公開版本發佈於1991年，為何這幾年 Python 才爆紅起來呢？到底它經歷了什麼？

今天，從6個方面，剖析 Python 為何流行的原因。

Python 又被稱作「膠水語言」，膠水這詞非常貼切，想像一下，它能非常方便的把 C++ 和 JAVA 粘在一起。雖然 JAVA 能直接調用 C++，但需要通過標準接口，並改變雙方的主體程序。而 Python 這種腳本語言，可以在不改變任何程序的情況下，通過外圍的數據處理，讓 JAVA 和 C++ 實現聯動。

Python 和 PHP 是天差地別的， PHP 這種主體目標就是 Web 開發的腳本語言，其實並沒有真正的膠合兩種其他程序的能力，而 Python 可以通過讀取寫入 Java 和 C++ 之類的其他程序的輸入輸出，從而聯動程序實現「膠水」的功能。

同時，Python 也是針對一流項目，包含企業級項目的生產型語言，它如此多才多藝，可以被用於任何東西上。你可以通過 Python 構建樹莓派的應用，PC 的腳本程序，甚至是服務器的配置管理程序。當然，Python 能做的遠不止這些，比你想像的要多多了。

所以使用 Python，真的有無限可能。

相關推薦：《Python入門教程》

是什麼讓 Python 如此特別?

因為 Python 簡單易用唄，甚至對於在寫「Hello World」的開發者來說，也特別容易上手。

此外，正因為 Python 的通用性，使它符合各種開發需求，為開發人員提供了很多選擇：Python 可用於系統操作，Web 開發，服務器管理工具，部署腳本，科學建模等數之不盡的地方。即便是不相關的其他行業人士，也能很容易用 Python 完成項目，甚至利用它成功轉行！

令人驚訝的是，許多開發人員並沒有將 Python 作為主要的語言，因為它太容易學習了，所以他們選擇 Python 作為第二或者第三語言，這或許也是 Python 如此大熱的原因之一。

這裡所說的第一語言並不一定特指程序語言，也可以泛指第一技能。所以在現實世界中，才有懂 Python 的醫生，會 Python 的律師，甚至是用 Python 解決育兒問題的全職媽媽。

還有，在 Web 開發領域，Django 框架的崛起以及 PHP 的衰退，同樣見證着 Python 的成功。最終，Python 開發者的需求和官方支持之間的微妙平衡造就了這場完美風暴。

以下是這些年 Python 越來越受歡迎的原因，一起來看看吧。

1、Python 擁有一個健康積極且提供強力支持的社區

很明顯，缺乏文檔與支持的程序語言絕對不好用。

Python 則恰恰沒有這些問題，因為它恰到好處的年紀，所以累積了充足的文檔、指南、教程等。另外，Python 開發者社區也是相當活躍的，這意味着任何人在任何需要幫助的時候，他們可以得到及時的支持。

無論你是菜鳥碼農，還是老司機，你都能通過一個活躍的社區，獲得自己想要的支持和幫助，沒有人可以掌握一切，無論是初學者或者專家。成熟的開發人員更加懂得，在緊急情況遇到問題的時候，獲得的支持通常決定着你的成敗。

2、Python 有很多大企業的贊助

贊助商能幫助程序語言度過漫長的歲月。C# 的背後是微軟，Java 有 Sun (現在是 Oracle)，而 PHP 則被 Facebook 選中。Python 背後的則是Google，於2006年開始使用，並且從此大範圍展開於各種平台以及應用程序。它們甚至建立了一個 Python 的社區，提供免費的課程，包括練習項目演講課件，相關視頻等。

為什麼這很重要？因為像 Google 這樣的企業，為了讓他們的團隊在既有的系統與應用上好好工作的時候，必須提供大量的資源，在 Google 內部，他們創建了大量的指南和教程讓自己的團隊愉快地使用 Python。

為了應援這種語言， Google 可謂是下了功夫， 除了提供持續的文檔和支持工具，還為 Python 經常打廣告，說 Python 將來會過氣的，得先問谷歌答不答應~

另外還有一些業界的專業公司，比如 SAP，在商業 BI 模塊中也大量的使用 Python。Python 已經成為金融圈的高富帥必須掌握的開發語言之一，如果只讓你選讀一門語言，那麼除了 Python，還是 Python。

3、Python 具備大數據處理能力

在企業領域，近年來興起的大數據以及雲計算的應用，同樣促使 Python 快速走向成功。Python 是數據科學中流行的語言之一，它能被用於機器學習以及 AI 系統等各種現代技術中去。

正因為 Python 易將繁瑣無序的凌亂數據，轉化為可用的結構化數據，這種特性非常有助於大數據的處理，從而使得它們在大數據領域如魚得水。

4、Python 擁有驚人數量的庫

當你正在推進大項目的時候，庫可以幫助你節約時間並減少開發周期。Python 擁有可供選擇的各種庫。比如數據計算中使用到的 NumPy 和 SciPy，以及 Web 開發的 Django。

有少數的庫具備高專業度，比如 scikit-learn 適用於機器學習，而 nltk 適用於自然語言處理。

此外，強大的雲計算服務(比如 Encoding.com)令 Python 與 C 系列的語言有非常好的兼容性。這意味着有專業的第三方工具為 Python 提供的優秀的跨平台支持，這是一個巨大的優勢。

Tips：如果你在智能開發領域，你一定知道 Anaconda。環境管理，庫管理，各種高大上的功能一應俱全。當然，不僅僅是 Anaconda。只要你用心探索，就會找到心儀的庫。

5、Python 可靠並且高效

我相信任何使用過 Python 的開發人員都會認同它的運行速度，可靠性，以及效率。你可以在各種環境下使用或者部署 Python，它只會有可忽略不計的性能損失。

再次強調，因為 Python 的多樣性，意味着你可以橫跨多個領域，絕不僅限於 Web 開發，桌面程序，移動應用，甚至包含硬件開發等。所以你並沒有被束縛在單一的平台之上，Python 的經驗可用於任何平台。

無論你是面向過程，面向對象，或者是函數式編程的愛好者，都可以在 Python找到適合自己的語言範式。什麼，這年頭還有人寫面向過程的代碼？是的，比如嵌入式系統，面向過程的設計理念仍大行其道。Python 能讓所有人更好的過渡，並直達頂峰。

6、Python 對新手特別友好

對於初學者來說，Python 十分容易。它被認為是簡單方便的語言之一：簡化的人性化語法是一方面，快速編寫與執行是另一方面。

無論如何，對於初學者 Python 都是一門很棒的語言，所以很多年輕的開發者都在開始學習 Python。

BI商業數據分析和python大數據分析的區別

區別在於BI更注重數據的呈現和分析，大數據更注重數據的深度分析和利用。

數據存儲： BI存儲有限的數據(DWH/DM等)。大數據中存儲的數據則是無限膨脹。

Hadoop的誕生就是為了低成本和無限制的擴展。

應用場景：商業智能更多的是關於決策，而不是大數據。

描述性事實更多地基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，常常應用於支持業務決策。

大數據具有更廣泛的內涵，往往描述個體和更多的個體決策。

在企業中實現BI應用程序是為了更好地共享和使用數據。

我為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年

初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看着就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapReduce數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但

是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第

三方庫封裝了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapReduce的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發接口，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,

flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預

安裝什麼軟件。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持着強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網絡爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網絡爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網絡爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的

線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分佈式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網絡爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且

R語言要想實現大規模分佈式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的算法，可以直

接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言

提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級算法打了非常好的基礎，matploglib讓

Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標準庫而忘了介紹。iPython是一個交互式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪製的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python交互式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟件包爆炸式增長不

同，Python的軟件包增長速度一直比較穩定，同時軟件包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才

使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較複雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些複雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡

潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python

是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——

如何解決問題。

3大常用的數據分析工具是什麼?

3大常用的數據分析工具如下：

1、思邁特軟件Smartbi

思邁特軟件Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀錶盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟件中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，他的目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開採基本構件。

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