标签：深度 教学 学习 数据模型 有关 jpg 设置 语言集 应用
国内占有率第一的FineBI和国外风生水起的Tableau，这两个”神仙打架”会是怎样的结果呢？本文来给FineBI和Tableau做个全方位的深度比较。
数据建模能力方面，两款产品都支持对数据表进行自由的关联设置，但是Tableau建立的数据模型拓展性和灵活性相对低一些。
从数据建模所处的数据分析工作流程对比而言，Tableau更加适合有专业数据分析能力的数据分析师个人使用，FineBI则更加契合企业分工协作的工作流程。
从Tableau和FineBI整体的数据可视化能力来看，目前来看几乎是不分伯仲的，用户都只需要通过鼠标的轻松点击和拖拽即可快速进行数据的可视化探索。这可能也和两款产品的图表设计理念类似有关系。
Tableau拥有更加强大的计算分析能力。另外Tableau在一些需要进行高级计算的场景下，还支持与Matlab进行集成计算，使用 MATLAB 预处理数据，并将该数据保存到 Tableau 数据提取中以便进一步分析。Tableau目前在数据挖掘领域做的相对比较简单，只是内置了预测和聚类两个挖掘分析算法，也许是目前没有大的计划在数据挖掘领域长期发展。
不过FineBI由于提供了自助数据集供分析用户进行数据处理使用，通常情况下的数据分析计算场景其实也是都能满足的。FineBI最新的版本主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，在功能方面跟Tableau很接近，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。FineBI在内置的数据挖掘算法方面相对比较丰富一些，除了预测和聚类之外，还支持分类、回归、关联规则一共五大数据挖掘模型算法。但是在挖掘语言集成方面，Tableau目前除了支持R语言（FineBI仅支持R语言集成）之外，还支持与Python语言的集成。
在移动集成应用中，FineBI支持微信集成和钉钉集成，给当今便捷式社交平台的数据分析查看带来了较大的便利，还支持app移动查看模式等等，这方面的应用Tableau并不支持。总体上集成应用能力强于Tableau。
Tableau本身是一款非常成熟的全球化商业软件，拥有着非常强大的数据可视化分析功能。学习资料方面，官网也有很多学习文档、案例、视频等资源供用户进行上手学习。但学习难度较大，国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍微弱一些。
FineBI由于是国内帆软的BI分析平台提供商，相较于国外产品而言，FineIBI最大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队，整个销售、实施和服务的流程都由帆软公司把控，而不是通过代理商或者其他第三方的机构，所以在FineBI在服务上的优势较为明显，再加上其相对合理的售价，所以能做到国内市场第一。不论是基础的学习文档还是教学视频资料都比较丰富，另外还有着非常活跃的帆软中文社区供所有用户进行学习交流。技术服务方面，尤其是对于企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务，在国内本土化服务做得相当不错。
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