15 年前，你要是會 Excel，會查 SQL 數據庫，數據相關的好工作隨便挑。
沒過幾年，做數據分析，BI 可視化你得會，Python 也不能落下。
現在做一個數據分析師，除了 MySQL、Python、BI 這些基礎技能，你還要懂統計、
數據清洗、特征工程、建模、算法……
行業內卷逼的你必須十八般武藝樣樣精通，不然你只能被當作為“提數機器”。
作為數據分析師也太難了！今天就一起來吐槽一下咱們在這過程中遇到的小問題，有沒有什么方法打破內卷呢？
吐槽一：Excel做數據分析
相信很多人第一次接觸數據分析都是從Excel入門的，Excel控件的公式計算引擎支持內置函數，可以處理一些基礎的數據分析及展現需求。作為一個電子表格，Excel的功能非常的豐富，從公式計算到統計圖展現，不算復雜的分析需求都能夠基本完成。
那么既然Excel已經可以做到這么多事情，為什么還會有這么多的分析工具呢？使用Excel做數據分析的時候，相信大家一定遇到過不少坑，例如數據量超過10000的情況下，查詢和計算速度明顯下降，用戶體驗則直線下降；又例如在制作氣泡圖等稍微復雜一些的統計圖的時候，哪怕是常常使用Excel做表的小能手，也會抱怨制作過程非常繁瑣，展現需求多的時候開發壓力也很大。
Excel本身是一款電子表格程序，在數據量龐大、展現需求較復雜的情況下，處理速度和展現效果確實無法達到理想中的效果。這種需求下就需要用到像
億信ABI這樣的
數據分析工具，可以通過jdbc驅動直接連接到數據庫，數據量龐大的情況下也支持分布式數據庫作為數據來源，數十種數據源可以滿足常見的多種取數需求。而且在分析展現方面，能夠通過拖拽組件等方式來實現報表展現，配置輕松易上手，具備業務人員友好的敏捷分析功能，在億信ABI上可以輕松實現
數據采集分析一體化。
吐槽二：傳統數倉無法實現主動交換
數據分析離不開數倉的支持，傳統數倉無法實現數據主動交換，人工維護成本較高且費時費力，那有沒有辦法可以直接實現這個主動交換的過程呢？億信ABI中內置數據整合模塊，能夠通過拖拽組件的方式配置ETL過程，并且能夠通過ETL過程流中批量執行多個ETL過程，實現數倉的清洗轉換等流程的并行處理。
你會發現，在億信ABI中可以簡單的創建流程調度，輕松的配置調度，按周期定時執行數據交換。執行過程中的參數可以手動配置也可以使用公式賦值，提供了多樣化的調度配置功能，讓數倉交換變得輕松簡單，靈活便捷的實現數據處理分析一體化。
看到這，你應該明白億信ABI的厲害之處了吧。
針對上述傳統數據分析模式上產生的業務痛點，億信ABI進行逐個擊破、定位解決，由此催生了這個覆蓋多種業務場景的一站式
數據分析平臺。它融合了ETL數據處理、數據建模、
數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能，在上千項目中取得了優秀的應用成效，無論對于分析小白還是數倉大佬，億信ABI都能夠為他們助力解憂。如果感興趣，可去億信華辰官網體驗。
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