如何做数据分析ppt

A. 如何做出高大上的PPT年终数据报告，这个神器一键搞定！

对于每一位职场人来讲，年底最重要的一件事情，可能就是对一年来的工作做一个盘点，俗称工作总结。

而衡量工作成果的指标，可能就是那一串串数字，与其提交给领导一份密密麻麻的工作表格：

不如换个形式，用直观且具有美感的方式，将其呈现出来，就像这样：

大家可以对比一下，哪个效果会更好呢？结果不言而喻。

那这个是怎么做出来的呢？推荐一枚免费的神器，可以帮你一键做出这样的数据报表，它就是BDP。

把表格导进去，就可以自动生成，纯傻瓜式操作。且个人版使用是免费的，对我们来说完全够用了。

下面就基于我个人的工作情况，来跟各位演示一下，如何做出一份还不错的数据报表。

我的职业是新媒体运营，要统计的数据大概是新增用户，文章阅读量，渠道运营等。呈现在数据表格上，大概是这样：

当然，每个行业都有不同的复盘数据，这一步虽然很简单，但很重要， 你一定要明确数据分析的目的。

接下来，我们将这份数据表格添加进来：

添加进来的工作表后，大概是这样：

然后，我们点击右上角“ 新建图表 ”，把需要统计的数据字段拖进去， 这有点像那个Excel的数据透视表功能。

比如我先来统计2018全年的文章阅读量，就把时间拉倒统计“维度”中，把阅读数据拖到“数值”中。随后，网站会帮你自动匹配一个相对应的数据图表，当然，你也可以自己更换。

录个动图，大家看得更加清晰：

到这里，第一个维度的数据，就已经建好了，在咱们的仪表盘中，也可以看到，多出来了一个数据板块：

然后，依次在把其他相关的数据图表，按照相同的方式创建出来，这个过程我就不一一展开了，因为操作手法都是一样的。

当我们把所有的数据图表，都创建在仪表盘中后，我们可以调整每个板块的尺寸：

最后呢，我们可以把它导出为一份 PDF 文件，当然，也可以生成一个在线的链接分享给你的领导。

咱们再来看一下，这样的年终工作报表，是不是会更好一点呢？

当然，在日常工作中，你还可以用它来做很多事情。

比如统计部门每个人的销售业绩：

做网站用户的行为分析：

或者是监测广告的投放效果：

这都是可以的，而且， 我认为这款工具很好用的一点是，当你在Excel表格中更新了数据后，可以使用他们推出的同步工具 ，自动对数据报表进行更新， 非常方便。

好了，最后再来带大家把整个流程过一遍：

01. 确定数据分析的内容；

02. 整理相关数据，并上传数据表格；

03. 创建对应的仪表盘；

04. 将新建图表放在仪表盘中。

好了，希望这篇文章对你有帮助哦~

B. ppt怎么做视频教程(ppt怎么做图表数据分析图)

1、ppt怎么做视频教程。

2、ppt怎么做的步骤。

3、ppt怎么做框架图。

4、ppt怎么做滚动相册。

1."PPT怎么做，为您提供PPT怎么做视频及对应图文信息，制作PPT需先打开PPT软件新建PPT文件，然后点击插入，选择新建幻灯片，插入合适模板，输入标题，点击设计，选择模板，设置背景格式，第三点击保存即可。

C. 数据分析ppt怎么做

首先你需要将你所有的数据按照分类规划好，然后在PPT的模板当中分类的进行排列组合清楚，这样的话就制作而成，特别的简单明了直接。

D. ppt怎么制作数据分析图

不止excel可以制作数据分析图，PowerPoint也可以，你知道怎么制作吗?下面我就为你介绍ppt怎么制作数据分析图的 方法 啦!

ppt制作数据分析图的方法 ：

打开excel，建立一个表格，基于这个表格中的数据建立图表，点击插入——柱形图

2在打开的下拉列表中，我们选择一个样式

3这样excel中建立了一个图表，我们右键单击这个图表，然后选择复制

4切换到ppt中，我们右键单击空白的位置，然后选择【粘贴】

5这样图表就插入到了ppt中，效果如下

在ppt中直接创建

打开ppt以后我们先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局

点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框

选择一个图表的样式，然后点击确定

打开了excel表格，我们在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立我们的图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成你需要的图标，如下图中第二幅图

E. 在PPT中怎样将两年的数据进行比较作图

1、首先在电脑上打开Excel，然后制作一个简单的图表，然后插入一个如图所示的普通表格。详情如下图所示。

F. 怎样对数据进行分析—数据分析的六大步骤

        时下的大数据时代与人工智能热潮，相信很多人都会对数据分析产生很多的兴趣，其实数据分析师是Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据收集，整理，分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

        很多人学习过数据分析的知识，但是当真正接触到项目的时候却不知道怎样去分析了，导致这样的原因主要是没有属于自己的分析框架，没有一个合理的分析步骤。那么数据分析的步骤是什么呢？比较让大众认可的数据分析步骤分为

六大步骤。只有我们有合理的分析框架时，面对一个数据分析的项目就不会无从下手了。

        无论做什么事情，首先我们做的时明确目的，数据分析也不例外。在我们进行一个数据分析的项目时，首先我们要思考一下为什么要进展这个项目，进行数据分析要解决什么问题，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据就没有什么指导意义。

        明确好数据分析目的，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑化，确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析的目的。

        数据收集的按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。常见的数据收集方式主要有以下几种

        一般地我们收集过来的数据都是杂乱无章的，没有什么规律可言的，所以就需要对采集到的数据进行加工处理，形成合适的数据样式，保证数据的一致性和有效性。一般在工作中数据处理会占用我们大部分的时间

        数据处理的基本目的是从大量的，杂乱无章的数据中抽取到对接下来数据分析有用的数据形式。常见的数据处理方式有 数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 语言等。

        对数据整理完毕之后，就需要对数据进行综合的分析。数据分析方式主要是使用适当的分析方法和工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

        在确定数据分析思路的阶段，就需要对公司业务、产品和分析工具、模型等都有一定的了解，这样才能更好地驾驭数据，从容地进行分析和研究，常见的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R语言 等，分析模型有 回归、分类、聚类、关联、预测 等。其实数据分析的重点不是采用什么分析工具和模型而是找到合适的分析工具和模型，从中发现数据中含有的规律。

        通过对数据的收集、整理、分析之后，隐藏的数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，是通过表格和图形的方式来呈现出来。多数情况下，人们通常愿意接受图形这样数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出数据所要表达的观点。

        常用数据图表 有饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图、矩阵图 等图形，在使用图形展现的情况下需要注意一下几点：

        当分析出来最终的结果之后，我们是知道这部分数据展现出来的意义，适用的场景。但是如果想让更多人了解你分析出来的东西，让你的分析成果为众人所熟知，这时就需要一份完美的PPT报告，一个逻辑合理的故事。这样的分析结果才是最完美的。

        一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象，直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

                                                           数据分析的四大误区

1、分析目的不明确，不能为了分析而分析 。只有明确目的才能更好的分析

2、缺乏对行业、公司业务的认知，分析结果偏离实际 。数据必须和业务结合才有意义，清楚所在行业的整体结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，在根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据，同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息。

3、为了方法而方法，为了工具而工具 。只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具

4、数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的 。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析

G. 一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容？用什么结构？如何论述？

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

1、数据可靠，界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

3、直观呈报，通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

H. 如何做分析报告

如何做分析报告

如何做分析报告，求职面试的时候要注意一些小细节，懂得人际交往也是职场制胜的法宝，在职场上跟着前辈大牛可以学到很多东西，做事游刃有余是工作能力强的表现，学会如何做分析报告，职场达人非你莫属！

如何做分析报告1

1、分析背景

描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。

2、分析目的

通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。

3、分析思路

如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。

些学员这样子描述分析思路：

是不正确的，这只是在概括你这篇文章的写作框架，并不是分析思路的内容。

分析思路的写作方法：

1、思维导图

具体的分析内容表现在思维导图上，一目了然。

2、提出问题

用提问的方式将分析思路中的内容罗列出来，这些问题也可作为后面“分析内容”的小标题，并且顺序也一一对应，这样子文章就有逻辑性了。

如何做分析报告2

一、什么是数据分析报告？

数据分析报告就是以文档或ppt的形式，

将分析过程（解决问题步骤）总结成一个故事汇报给用户，将数据分析结果展示给用户。

二、为什么要做数据分析报告？

用户通过数据分析报告，可以快速了解研究问题的基本情况，结论以及建议。

*用户：老板或客户

三、如何做数据分析报告？

组成：1、分析背景 2、分析目的 3、分析思路 4、分析内容 5、结论 6、建议；

目标：增加用户和你的共同认知；

形式：1、数据分析报告或文章；2、PPT制作数据分析报告；

如何做分析报告3

一、产品概览

文档最开始简介产品体验环境，手机平台，软件版本等信息，毕竟不是做测试，这一类信息简单说明就好。

首先应说明产品的市场状况：

产品所在的行业简单分析概括；

产品在市场上的数据，如排名情况，和竞品相比处于什么位置。

其次应概括产品本身：

一句话产品定义。采用一句话概括产品的定位，包括使用人群，产品定位，或者主要功能。甚至是产品的slogan。

三种用户画像。列举目标用户类型，简洁描述三种目标用户群。（有时也可以只写一种主要用户，写三种是为了促进思考）。如爱宅在寝室里的大学生。

三种用户场景。列举出三种用户场景，即用户在什么情况下可能会使用这种产品。如在寝室的床上。

三种用户目标。即用户使用产品来干什么，完成什么任务。如看美女表演，满足色欲。

二、产品分析（产品体验报告中最重要的一部分）

产品结构图

使用思维导图，画出产品功能结构图。根据此图，可以分析各个功能所在层级，功能分类框架，从而进一步分析功能层级的合理性。如功能入口过深，或者次要的功能入口过于直接等等。可以在此基础上提出自己对于功能结构的优化建议。

用户使用流程图

根据用户使用产品的操作路线绘制出流程图。

如果此应用专注于解决一个需求，用户使用流程的路线图只有一条，功能体验分析基于此条路线即可。

如果应用比较复杂，用户使用流程的路线就不止一条，那么可以只挑选几个核心功能需求的使用路线进行功能体验分析。比如分析手机淘宝，可以只分析购物流程，省略聚划算，拍卖等功能。

三、 竞品分析

对产品本身进行深入分析后，还应该在市场上适当选取该产品的相关竞品，进行横向分析。此处对于竞品的分析主要针对竞品的'战略层面，功能层面，及用户体验的优缺点。最终在此部分附上竞品值得借鉴的优点即可。在此处的竞品分析，也可以从宏观及具体两个角度进行：

宏观层面：主要竞争对手有哪些？当下市场格局如何，该产品在市场中处于什么位置？竞争对手通过什么方式来满足用户需求？竞争对手的优缺点，以及值得借鉴的优点有哪些？

具体层面：竞争对手具体的优秀功能？与竞争对手的功能差异？UI与交互的优缺点？通过比较，该产品有什么地方需要借鉴竞品进行改进。

四、用户意见

可以从APP Store ，知乎，安卓应用市场，查看相关的评论，并挑选有代表性的意见，附在体验报告上，不需要逐条分析，只要根据用户评论，最后给出自己的意见或建议即可。

五、如果我是PM

站在战略层面，对产品方向进行深入思考，分析产品的商业模式是否有着其他模式，谋求新的策略，思考产品方向是否有着更新的玩法，对产品进行总结性的建议。

总结本应用及竞品应用的使用敢想，谈一谈对用户市场的理解，有没有可能深入挖掘用户其他需求的可能性。

I. 怎样用PPT 做数据分析

【工具准备】

1.PPT2007（原始载体）

2.EXCEL2007（制作图表）

3.Colorpix（配色）

4.系统自带画图工具（截图）

5.美图秀秀（图片美化）

【制图步骤】

1. 量体裁衣

通常数据信息图的宽度在400-1000像素之间（100像素约3.53厘米），高度则视具体内容而定，在不确定内容占多少屏的情况下最好长一些，这样后期制作完成后还可以通过截图的方式去除多余空白部分。具体大小设置如下图：

J. 怎么做数据分析图

以常用的大数据分析图工具Excel为例，首先要新建一个空白表格。然后要在新建好的空白表格中键入相应的数据，再通过鼠标右键设定单元格格式，把需要分析的数据填好在报表中。然后应用shift+鼠标左键选定你想要分析的区域，根据分析需求选择相应的函数和图表类型，即可做出想要的大数据分析图。

能绘制数据分析图的专用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能够完成的。其实与其花许多时间在找专用工具，做图表，调颜色上，不如多思索该如何分析，如何将自己表达的内容说清楚。所以最好用方便的数据分析图工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的图表，大大节省了时间。

比如，目前主流的软件——finereport，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制，保障数据安全。