近年来，随着数据分析和业务智能的不断发展，BI（Business Intelligence）工具也越来越受到企业的关注和重视。BI工具可以帮助企业快速、有效地对海量数据进行分析和决策，提升企业业务竞争力。

本篇文章将为大家介绍近几年比较流行的BI工具排名，以及如何使用Python来进行BI分析。我们将从以下几个方面进行介绍：

1. BI工具排名

2. BI数据分析案例

3. 使用Python进行BI分析

4. BI工具排名

根据Gartner公司发布的2020年Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms报告，全球领先的BI工具厂商包括：Tableau、Microsoft、Qlik、Microstrategy、SAP、IBM、Oracle、SAS、TIBCO、ThoughtSpot等。这些厂商的产品性能和功能各有所长，具体选择要根据企业自身业务需求进行评估和选择。

下面我们来看一下2020年Q1的全球BI工具使用情况排名（数据来源：Dresner Advisory Services）：

从图中可以看出，业界认为目前最受欢迎的BI工具依次是Tableau、Power BI、QlikView、Excel、Sisense、Domo、TIBCO Spotfire等。

2. BI数据分析案例

接下来，我们将以某电商企业的用户数据为例，来演示一下如何使用BI工具来进行数据分析。

假设我们的目标是分析某电商企业的用户行为，对其产品推荐和运营策略进行优化。我们将使用Tableau来进行分析。具体步骤如下：

1）导入数据

首先，我们需要将用户数据导入到Tableau中，数据源可以是CSV文件、Excel文件、SQL Server等。这里我们使用CSV文件作为数据源。

2）创建数据可视化

数据导入后，我们就可以创建各种数据可视化了，包括折线图、柱状图、散点图、地图等。这些可视化可以直观地表现出数据的特点和趋势，方便用户进