如何做BI数据分析？1篇文章告诉你！——九数云BI
数据时代，BI数据分析进入大众视野，下面就让九数云告诉我们BI数据分析真的有必要吗？
数据分析真的难吗？很多人被数据分析这4个字都能吓退。那可能是你的工具与方法没选对，下面告诉你小白也可上手的BI数据分析，不要错过！
虽然Excel是一个功能强大的工具，可以进行数据分析和可视化，但在处理大规模数据和进行复杂分析时，BI软件可以提供更多的优势和便利性，以九数云BI为例，既可以处理大规模的数据集，还可以做一些可视化大屏。
比如，这里我使用九数云BI软件借助兰州市二手房数据进行分析，深入研究数据并进行分析，得出有效的结论，通过本节内容的学习，不仅学习九数云BI软件使用，还能与实际生活紧密联系起来，下面一起学习。
1.BI数据分析：数据导入
首先，打开九数云BI软件，初次使用软件可以暂时先不登录，直接跳过。
在主页中点击Excel工作簿，从路径中导入本次使用的二手房数据。
在数据导航器中先勾选第一个sheet表，可以先预览整体的数据概况，其次，点击转换数据，在PowerQuery界面进行数据清洗。
2.BI数据分析：数据清洗
在数据加载的时候，默认将标题行作为第一行，这里可以点击将第一行用作标题，以此提升标题行的位置。
在文本处理中，主要将文本型数据转化为数值型数据，以面积这一列为例，可以使用PowerQuery中的替换功能，现将平米替换为空。
然后，手动在数据类型选择小数，即可将文本型数据转化为数值型数据，方便在后面的研究中做数值运算。
同理，将房屋总价和房屋单价这两列文本型数据转化为数值型数据。
数据清洗后点击关闭并应用，将数据加载至九数云BI可视化界面。
如下标记处即为加载好的数据字段。
3.BI数据分析：数据可视化
首先，研究各个地区的房源数，在可视化中点击簇状柱形图，将地区板块字段分别拖入到X轴和Y轴。
点击设置视觉对象格式，将图例按钮关闭，并且打开数据标签按钮。
研究各个地区的房屋单价，在可视化中点击折线图，将地区板块拖入到X轴，将房屋单价拖入到Y轴，并且将计算选项设置为平均值。
点击设置视觉对象格式，打开标记，并且打开数据标签按钮。
研究各个朝向的房源数，在可视化中点击条形图，将朝向分别拖入到Y轴和X轴。
点击设置视觉对象格式，将图例按钮关闭，并且打开数据标签按钮。
研究房屋面积与房屋总价的关系，在可视化中点击散点图，将面积拖入到X轴，房屋总价拖入到Y轴。
点击设置视觉对象格式，设置颜色。
将颜色格式设置为渐变样式，最小值设置为蓝色，最大值设置为红色。
如果要更改图表标题，可以点击设置视觉对象格式，点击标题进行自定义更改。
如下即为格式调整后的九数云BI看板。
同时，也可以根据使用场景，将看板设置为移动布局。
九数云BI看板我们可以得到以下结论：
- 各地区房源数：火车站的房源数最多，其次是兰州新区，这两个地方一个地处于较市中心很近的地方，一个是兰州新城，城建较多；
- 各地区平均单价：广武门的平均单价是最高的，平均单价约1.6万，但整体兰州市的二手房单价不高于1.6万；
- 各朝向房屋数：从各朝向的房屋数来看，南北朝向的房屋数最多，其次是靠南的房屋数也比较多，南北朝向的房屋采光较好，更宜居住；
- 房屋总价与房屋面积的关系：由散点图我们可以得知，房屋总价与房屋面积成正相关，但是个别房源存在房屋总价低但面积较高的情况，或者房屋总价高但面积较低的情况。
通过对兰州市二手房市场的深入分析，我们不仅看到了各地区房源和价格的差异，也发现了房屋朝向和面积与总价之间的有趣关系。如果你感兴趣深入了解和学习九数云BI知识，不妨试试。
毕竟九数云BI是数据分析行业的翘楚帆软旗下的云端SAAS数据分析可视化产品，专为百万行以上数据处理而生，作为是一款“零代码”工具，即使是小白，无需代码无需掌握复杂的函数即可完成大部分数据处理，操作简单。可高效处理大部分的常用场景，如批量数据合并（上下合并，左右合并）；超级数据透视（分类汇总）；行列转换，分列，高级图表可视化，仪表盘，筛选器等......
傻瓜式操作很适合现在的数据分析小白入手，就算是掌握了R、python这种编程语言，也可以将其用来做补充性的分析工具。
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