动态数据可视化有哪些工具？
你是指这种吗？
这种访客按需自助分析效果，用奥威尔BI工具就能做到。可以自由修改过滤条件，调整分析维度，自由钻取，链接多个分析图表进行分析。
BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据开发工程师（大数据开发工程师）有什么区别？
本质是写代码，分工不同，领域知识不同。
在实践中，可能是一个人同时担任这些角色。
忘记字面上的定义，只说它们实际上是做什么的。
Bi工程师，平时写统计和报表，需要有sql的知识。
数据仓库工程师一般与数据存储相关，需要具备数据仓库建设和维护的知识。
数据可视化，容易做吗，需要什么样的数据可视化工具来实现？
人们常说我们能够。;我负担不起使用可视化数据分析软件。或许在很多企业中，可视化数据分析软件等产品的成本太高，让他们不好用。但事实上，越来越多成熟的可视化数据分析软件已经没有门槛，成为人人都可以使用的智能数据分析软件。预算少的话我们就精简一下，只买最需要的分析模块和功能；预算大了，我们会用更多实际需要的分析模块和功能。
按需购买函数模板，预算不多就可以做可视化数据分析。
以OrwayBI可视化数据分析软件系列OuwayBI为例，在众多企业用户中，大部分用户都是根据自己的实际需求来选择可视化数据分析方案和功能模块，而不是第一手就说要使用OuwayBI可视化数据分析软件中的所有功能模块。最明显的是奥威尔BI独特的商务智能解决方案。
不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
答案是肯定的。什么？;专科学校有什么不好？唐不要给自己设限。
想去互联网行业，先包装好自己，因为互联网还是看重学历的；但如果你想去传统行业，先做起来，也是一个好办法。
你说你可以t计划，以及it完全没问题。事实上，即使你会编程，它在实际工作中用得不多。真正用python做数据分析的人很少。您可以建模并进行业务使用。
企业为什么需要数据分析师？假设一个企业包含跨部门的大量数据。如何提取有效数据，将数据变成清晰的图表呈现给管理者决策？这时候就需要数据分析师了。
分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具获得全局数据视图，分析之前的业绩，了解企业目前存在的问题并预测未来的发展，将最终结果呈现给。协助企业管理者决策。
那么分析师需要掌握哪些技能呢？
1SQL
SQL很重要，你的SQL查询能力直接决定了你能不能找到工作，是的，找到工作。因为晋升有不同的方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，报表等等，但是首先你得过这一行的门槛，那就是SQL。
2数据仓库
数据仓库提高了我们的查询能力，保证了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。
3可视化工具(如FineBI)
以FineBI为例，它不仅可以简单地拖拽形成图表，还包括连接多样数据源、数据转换和清洗、建模、发布和共享等功能。
4Excel
Excel其实很擅长做基础工作，尤其是在金融公司。