数据分析工具比较：Excel、编程和九数云

。但是你可能没有学过数据分析或编程的专业知识，或者你虽然学了很多数据分析的理论，但你还不知道怎样运用到实践上。在这里，我将对数据分析师最受欢迎的四种（Excel、编程和BI）数据分析工具比较，作为开始学习数据分析的基础。

数据分析工具比较1.Excel

1.1 使用场景

Ÿ   一般办公室里简单的数据处理工作。

Ÿ   中小型企业的数据管理和存储。

Ÿ   学生或老师用来进行简单的统计分析（如方差分析、回归分析等）。

Ÿ   结合 Word和PowerPoint来创建数据分析报告。

Ÿ   数据分析师的辅助工具。

Ÿ   为一些商业杂志和报纸制作图表（数据可视化）。

1.2 优势

Ÿ   入门使用Excel很容易。

Ÿ   学习资源非常丰富。

Ÿ   你可以用Excel做很多事情：建模、可视化、数据报告、动态图表等。

Ÿ   它可以帮助您在进一步学习其他工具（如Python和R）之前了解许多操作的含义。

1.3 缺点

Ÿ   要完全掌握Excel，需要学习VBA，所以难度还是很高的。

Ÿ   当数据量很大时，就会出现卡顿的情况。

Ÿ   不借助其他工具的话，Excel数据文件本身只能容纳108万行，不适合处理大规模数据集。

Ÿ   内置的统计分析过于简单，做高级分析比较吃力。

Ÿ   与Python、R和其他开源软件不同，正版Excel需要收费。

数据分析工具比较2. Python

2.1 使用场景

Ÿ   数据爬取。

Ÿ   数据清洗。

Ÿ   数据建模。

Ÿ   根据业务场景和实际问题构建数据分析算法。

Ÿ   数据可视化。

Ÿ   数据挖掘和分析的高级领域，例如机器学习和文本挖掘。

2.2 R与Python

R和Python都是可以编程的数据分析工具，不同的是，R专门用于数据分析领域，而数据分析只是Python 的一个应用分支，Python还可以用来开发网页、开发游戏或者开发系统后端，做一些运维的工作。

当前的一个趋势是，在数据分析的领域里，Python正在追赶着R，在某些方面，它已经超越了R，例如机器学习和文本挖掘，但是R在统计领域仍然保持着优势。Python在数据分析方面的发展，在很多地方都模仿了R的一些特性，所以，如果你还是新手，还没有开始学习，我建议你从Python开始。

数据分析工具比较2.商业智能（BI）

数据分析中有一句话：文字不如表，表不如图，数据可视化是数据分析的主要方向之一。Excel的图表可以满足基本的图形要求，但这只是基础，高级可视化需要编程的知识。除了学习R、Python等编程语言外，还可以选择简单易用的BI工具。

数据分析工具比较，BI的优势在于它更擅长做交互式的报告，它擅长解释历史数据和实时数据，可以大大解放数据分析师的工作，提升整个公司的数据意识，提高数据导入效率。市场上有很多BI产品，例如九数云都是非常实用的BI工具，它们的原理都是搭建仪表盘，通过维度的联动和钻取，得到可视化的分析。

 

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