数据分析工具比较：Excel、编程和九数云
数据分析的时代已经到来，从国家、政府、企业到个人，大数据和数据分析已经成为大家耳熟能详的名词
。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
一般办公室里简单的数据处理工作。
中小型企业的数据管理和存储。
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）。
结合 Word和PowerPoint来创建数据分析报告。
数据分析师的辅助工具。
为一些商业杂志和报纸制作图表（数据可视化）。
1.2 优势
入门使用Excel很容易。
学习资源非常丰富。
你可以用Excel做很多事情：建模、可视化、数据报告、动态图表等。
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
要完全掌握Excel，需要学习VBA，所以难度还是很高的。
当数据量很大时，就会出现卡顿的情况。
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。
内置的统计分析过于简单，做高级分析比较吃力。
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
数据爬取。
数据清洗。
数据建模。
根据业务场景和实际问题构建数据分析算法。
数据可视化。
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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