孫楊一案的初審結果出來了，結果令人驚訝：被禁賽8年，這是一個冰冷冷的數字。
孫楊本人對於該次判決的回應
人生能有幾個8年？對於運動員來說，不用8年，就是4年不參加大賽，職業生涯基本上就廢了。
可以說，如果這事最後沒有反轉，那孫楊再也回不到他喜歡的泳池了。
我翻到一條孫楊15年的微博，這些數字讓人動容：已經遊了4755萬米，平均每天3000米，至少訓練了5000天，地球1圈多....這數據還是5年前的，現在應該漲了30%左右，你可以看到他是一個多麼熱愛游泳的人。
我寫這篇文章，不是為了評判網上的爭論：孫楊到底應該還是不應該？這個判罰到底有沒有錯？
這個我說不準，你也說不準，但是對於這麼一個為中國拿過很多金牌的運動員來說，你能做的只有尊敬。在捍衛祖國榮譽上，他比屏幕前、鍵盤前的你我都強不是嗎？
我今天想用數據可視化給大家分析一下孫楊的歷史成就，哪怕他以後再也不能遊了，這些也可以給後面的游泳健兒作為激勵。
我通過網上的數據，自己整理並且彙總，得到了孫楊過去歷屆大賽的榮譽與成績、年收入、微博粉絲等不同方面的數據。一開始，我是想用Excel處理數據並做出數據可視化的，後來發現Excel根本不能滿足我大數據處理的要求。
經常使用Excel的朋友應該都發現過這個問題，當Excel的數據量過大的時候，其查詢和計算速度會有明顯的下降，這對於工作來說實在是不可接受的。同時，跨平臺性太低和不能實時更新數據，這也算是其最大的劣勢了。
因此，就需要使用專業的數據分析工具，如商業智能，也就是BI。
傳統BI就目前的形勢來講，無論是技術架構還是應用方式，早就已經不適合現代企業使用了。隨著新型BI，也就是敏捷BI的出現，當它被賦予了更多“大數據”的時代潛能，更新換代就是遲早的事情了。
正如下圖架構所示，BI架設在大數據應用層，抽取etl後或者Hive來的數據又可作通用類的業務分析，既滿足了海量實時數據分析，也滿足了決策型的業務分析。
企業現在對於BI還是很青睞，或者說意識到了數據的重要性。就拿FineBI來說吧，自帶的ETL、幾種模式連接數據倉庫、OLAP分析技術、製作可視化報表技術都處於BI領域的頂尖，同時解決了傳統數據分析不能處理海量數據的問題，在幫助企業構建自己的大數據平臺方面做出了至關重要的一步。
什麼是FineBI?
FineBI 是定位於自助大數據分析的BI工具，能夠幫助企業的業務人員和數據分析師，開展以問題導向的探索式分析，也就是敏捷BI。
以前做可視化報表處理數據的方式，要麼是技術人員用代碼寫，遇到數據有問題需要一遍遍的改，費時費力；要麼是業務人員用Excel處理到天昏地暗，效率極低，現在這種方式已經不復存在了，因為FineBI自帶ETL。
再來說說FineBI的數據可視化吧，這可能也是各位管理層、CIO極其看重的點。
拖拖拽拽即可生成可視化
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就不多介紹了，大家自己去體會吧，下面是我用FineBI進行數據分析實操。
關於孫楊的數據分析
1、世界大賽排名第一的次數和獎牌數
孫楊擅長中長距離自由泳，這是他一直訓練的東西，但在這一領域，不乏菲爾普斯等強勁對手。
可是根據世界大賽上的數據分析，孫楊一共獲得了16次的中長距離自由泳第一，排名世界第一，而菲爾普斯僅僅才9次。再來看看金牌數，考慮到隊友的實力、別的選手基本上都沒有金牌，孫楊的成績確實值得稱讚。
2、微博對於孫楊的評價
孫楊的微博粉絲從2.28到現在漲了近200萬，話題在微博上的熱度也是一直高居不下。
我通過python，抓取了網上對於孫楊事件的評論，累計3400萬人參加評論，話題的熱度早就達到了上億。並且通過FineBI，做出了可視化分析：
FineBI做的詞雲圖
“抗檢”處於詞雲圖的中心，代表著受到的關注是最高的。很多不支持孫楊的人，就抓著這個點不放：你為什麼暴力抗檢？是不是心裡有鬼？過去100多次你都沒有怕過，為什麼這次就怕了？
直到孫楊發佈了這條微博：
又有人會說，血樣呢？聽說你砸血樣？孫楊也給出了自己的回應：
這些東西還不夠嗎？你們就想看見一個為國爭光的運動員從此再也不能進入泳池嗎？
當然，人均百萬的知乎對此也有不同的看法：
孫楊活該還是清白？他的3400萬微博粉絲都可以各抒己見，一千個讀者就有一千個哈姆雷特。希望上面的詞雲圖裡，並不是每個人對孫楊的看法。
伴隨著謾罵聲，應該還有讚美與驕傲。
其實，說再多不如交給時間和孫楊自己去給大家答案。如果對這件事或者以後的熱點事件有興趣的朋友，不如學習一下FineBI，以後遇事就可以用數據來說話了~
持續更新，未完待續……
你知道的越多，你不知道的越多~~~~
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