本文目录一览：
- 1、企业为什么要用bi报表系统
- 2、大数据分析工具都有哪些
- 3、python为何如此流行
- 4、BI商业数据分析和python大数据分析的区别
- 5、我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言
- 6、3大常用的数据分析工具是什么?
企业为什么要用bi报表系统
企业用bi系统的目的是为了数据分析更彻底，提高数据分析效率，更好的整合数据，为企业提供报表做为企业决策的依据，更好的帮助企业管理者管理企业，提高企业实力。
思迈特软件Smartbi的优势：
1、适合大型企业：分布式云计算，线性扩展，保证性能，与BI平台无缝整合，一键发布挖掘模型，模型库提高知识复用，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化、模型自学习。
2、适合普通用户：直观的流式建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，流程节点在线帮助，模型超参数自动调整。
3、专业算法能力：内置5大类机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。
bi报表系统靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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大数据分析工具都有哪些
大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。
1、Excel
Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。
2、BI工具
BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。
3、Python
python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。
4、思迈特软件Smartbi
融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。
5、Bokeh
这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。
6、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
7、 Plotly
这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。
python为何如此流行
如今，Python 已经成为一种再主流不过的编程语言了。它天生丽质，易于读写，非常实用，从而赢得了广泛的群众基础，被无数程序员热烈追捧。
常言道： “流水的语言，铁打的 Python”，貌似目前它已经“睥睨天下，傲视群雄”了，但你不知道的是，Python 其实并不年轻，它的第一个公开版本发布于1991年，为何这几年 Python 才爆红起来呢？到底它经历了什么？
今天，从6个方面，剖析 Python 为何流行的原因。
Python 又被称作“胶水语言”，胶水这词非常贴切，想象一下，它能非常方便的把 C++ 和 JAVA 粘在一起。虽然 JAVA 能直接调用 C++，但需要通过标准接口，并改变双方的主体程序。而 Python 这种脚本语言，可以在不改变任何程序的情况下，通过外围的数据处理，让 JAVA 和 C++ 实现联动。
Python 和 PHP 是天差地别的， PHP 这种主体目标就是 Web 开发的脚本语言，其实并没有真正的胶合两种其他程序的能力，而 Python 可以通过读取写入 Java 和 C++ 之类的其他程序的输入输出，从而联动程序实现“胶水”的功能。
同时，Python 也是针对一流项目，包含企业级项目的生产型语言，它如此多才多艺，可以被用于任何东西上。你可以通过 Python 构建树莓派的应用，PC 的脚本程序，甚至是服务器的配置管理程序。当然，Python 能做的远不止这些，比你想象的要多多了。
所以使用 Python，真的有无限可能。
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是什么让 Python 如此特别?
因为 Python 简单易用呗，甚至对于在写“Hello World”的开发者来说，也特别容易上手。
此外，正因为 Python 的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了很多选择：Python 可用于系统操作，Web 开发，服务器管理工具，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用 Python 完成项目，甚至利用它成功转行！
令人惊讶的是，许多开发人员并没有将 Python 作为主要的语言，因为它太容易学习了，所以他们选择 Python 作为第二或者第三语言，这或许也是 Python 如此大热的原因之一。
这里所说的第一语言并不一定特指程序语言，也可以泛指第一技能。所以在现实世界中，才有懂 Python 的医生，会 Python 的律师，甚至是用 Python 解决育儿问题的全职妈妈。
还有，在 Web 开发领域，Django 框架的崛起以及 PHP 的衰退，同样见证着 Python 的成功。最终，Python 开发者的需求和官方支持之间的微妙平衡造就了这场完美风暴。
以下是这些年 Python 越来越受欢迎的原因，一起来看看吧。
1、Python 拥有一个健康积极且提供强力支持的社区
很明显，缺乏文档与支持的程序语言绝对不好用。
Python 则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪，所以累积了充足的文档、指南、教程等。另外，Python 开发者社区也是相当活跃的，这意味着任何人在任何需要帮助的时候，他们可以得到及时的支持。
无论你是菜鸟码农，还是老司机，你都能通过一个活跃的社区，获得自己想要的支持和帮助，没有人可以掌握一切，无论是初学者或者专家。成熟的开发人员更加懂得，在紧急情况遇到问题的时候，获得的支持通常决定着你的成败。
2、Python 有很多大企业的赞助
赞助商能帮助程序语言度过漫长的岁月。C# 的背后是微软，Java 有 Sun (现在是 Oracle)，而 PHP 则被 Facebook 选中。Python 背后的则是Google，于2006年开始使用，并且从此大范围展开于各种平台以及应用程序。它们甚至建立了一个 Python 的社区，提供免费的课程，包括练习项目演讲课件，相关视频等。
为什么这很重要？因为像 Google 这样的企业，为了让他们的团队在既有的系统与应用上好好工作的时候，必须提供大量的资源，在 Google 内部，他们创建了大量的指南和教程让自己的团队愉快地使用 Python。
为了应援这种语言， Google 可谓是下了功夫， 除了提供持续的文档和支持工具，还为 Python 经常打广告，说 Python 将来会过气的，得先问谷歌答不答应~
另外还有一些业界的专业公司，比如 SAP，在商业 BI 模块中也大量的使用 Python。Python 已经成为金融圈的高富帅必须掌握的开发语言之一，如果只让你选读一门语言，那么除了 Python，还是 Python。
3、Python 具备大数据处理能力
在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，同样促使 Python 快速走向成功。Python 是数据科学中流行的语言之一，它能被用于机器学习以及 AI 系统等各种现代技术中去。
正因为 Python 易将繁琐无序的凌乱数据，转化为可用的结构化数据，这种特性非常有助于大数据的处理，从而使得它们在大数据领域如鱼得水。
4、Python 拥有惊人数量的库
当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python 拥有可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的 NumPy 和 SciPy，以及 Web 开发的 Django。
有少数的库具备高专业度，比如 scikit-learn 适用于机器学习，而 nltk 适用于自然语言处理。
此外，强大的云计算服务(比如 Encoding.com)令 Python 与 C 系列的语言有非常好的兼容性。这意味着有专业的第三方工具为 Python 提供的优秀的跨平台支持，这是一个巨大的优势。
Tips：如果你在智能开发领域，你一定知道 Anaconda。环境管理，库管理，各种高大上的功能一应俱全。当然，不仅仅是 Anaconda。只要你用心探索，就会找到心仪的库。
5、Python 可靠并且高效
我相信任何使用过 Python 的开发人员都会认同它的运行速度，可靠性，以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署 Python，它只会有可忽略不计的性能损失。
再次强调，因为 Python 的多样性，意味着你可以横跨多个领域，绝不仅限于 Web 开发，桌面程序，移动应用，甚至包含硬件开发等。所以你并没有被束缚在单一的平台之上，Python 的经验可用于任何平台。
无论你是面向过程，面向对象，或者是函数式编程的爱好者，都可以在 Python找到适合自己的语言范式。什么，这年头还有人写面向过程的代码？是的，比如嵌入式系统，面向过程的设计理念仍大行其道。Python 能让所有人更好的过渡，并直达顶峰。
6、Python 对新手特别友好
对于初学者来说，Python 十分容易。它被认为是简单方便的语言之一：简化的人性化语法是一方面，快速编写与执行是另一方面。
无论如何，对于初学者 Python 都是一门很棒的语言，所以很多年轻的开发者都在开始学习 Python。
BI商业数据分析和python大数据分析的区别
区别在于BI更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。
数据存储： BI存储有限的数据(DWH/DM等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。
Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。
应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。
描述性事实更多地基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，常常应用于支持业务决策。
大数据具有更广泛的内涵，往往描述个体和更多的个体决策。
在企业中实现BI应用程序是为了更好地共享和使用数据。
我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言
就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。
云基础设施
这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。
云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack
，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。
提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。
自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。
除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。
网络爬虫
大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this
，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。
3大常用的数据分析工具是什么?
3大常用的数据分析工具如下：
1、思迈特软件Smartbi
思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。
2、MineSet
MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
3、QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
