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這3類工具最好用 常見數據分析工具有哪些？

小知識

提及數據分析工具相信小伙伴們都不陌生，但是很多人都會有個疑惑？
數據分析工具這么多，它們有什么區別？哪個更好？哪個更強？我應該學習哪個？
【這3類工具最好用 常見數據分析工具有哪些？】雖然這個問題有點俗套，但是很重要，我也一直努力在追求這個終極問題的答案 。 如果大家在網上去搜索這方面相關的信息，你又很難看到一個公平的觀點 。 因為評價某一個工具的好壞評論者都可能站在不同的角度，帶上一些個人的感情色彩 。
今天我們拋開這些個人色彩的東西，力求客觀地與大家淺談一下我個人對市面上幾款數據分析工具的看法，供大家參考 。
我共選了三類工具：

  • Excel
  • BI工具
  • R、Python等編程類語言
下面我一一來介紹：
Excel如果說BI工具是戰斗機，R語言、Python是轟炸機，那么Excel就是數據分析里的航空母艦，表格制作、數據透視表、VBA等等功能強大，Excel的體系龐大到沒有任何一個分析工具能夠超過它，保證人們能夠按照需求進行分析 。
當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言，不屑于使用Excel這種工具，因為Excel不能處理大數據 。 但換個思維想想，我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢？在我看來，Excel屬于萬能型的選手，解決小數據當然最適合，加上插件也可以處理百萬級的數據 。
總結一下，基于Excel的強大的功能和它的用戶規模，我的看法是，它是必備工具，你要是想學數據分析Excel絕對是首選，而且是必選！
BI工具BI也就是商業智能，這是為了數據分析而生的，它誕生的起點就非常高，目標是把從業務數據到經營決策的時間縮短，如何利用數據來影響決策 。
而我們看Excel的產品目標不是這樣的，Excel可以做很多事情，你用Excel可以畫一張課程表，做一份調查問卷，當作計算器來算數，甚至還可以用來畫畫，用VBA寫個小游戲，這些其實都不是數據分析功能 。
但是術業有專攻，BI是專攻數據分析的 。
就拿現在市面上比較常見的powerBI、FineBI、tableau這些BI工具來說，你會發現它是完全按照數據分析的流程來設計的，先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最后數據可視化，展現圖表，用圖來講故事，發掘問題影響決策 。
這些是數據分析的必經之路，同時這個流程里面也存在著從業者的一些痛點：
  • 比如清洗數據這種重復性、低附加值的工作，可以用BI工具簡單化；
  • 做數據透視分析，由于數據量很大，傳統Excel工具就很吃力，卡掉、死機；
  • 做圖形展現，用Excel可能會花費很多時間編輯圖表，包括顏色、字體的設定；
這些痛點都是BI工具能夠給我們帶來改變和增值的地方 。
那么再來談談PowerBI、FineBI、Tableau等BI工具之間的對比：
1、Tableau：
Tableau的核心本質其實就是excel的數據透視表和數據透視圖，可以說它敏銳地發覺了Excel的這個數據透視特性，較早地切入了BI市場，把這個核心價值發揚光大了 。
從發展歷史和當前的市場的反饋情況看，Tablueau在可視化方面更勝一籌 。 這個優勢我認為并不是圖表有多炫酷，而是它的設計、色彩、操作界面給人一種簡單，清新的感覺 。 這一點的確是像Tableau自己所宣傳的，投入了很多學術性精力研究人們喜歡什么樣的圖表，怎樣在操作和視覺上給使用者帶來極致的體驗 。
此外，Tableau也在日趨完善，比如加入數據清洗功能和更多智能分析功能 。 這也都是Tableau可預計的產品發展優勢 。
2、Power BI
power bi勝在微軟的商業模式和產品的數據分析功能：
PowerBI之前是以Excel插件作為產品，受限于Excel本身這個航母，發展情況并不理想，于是從Excel的插件中剝離出來，獨立成一門派，脫胎換骨 。 但作為后來者，每個月都有迭代跟新，追趕速度非?？?。
powerBI的商業模式是軟件免費，這樣你不用擔心盜版、破解版的問題，因為正版都是免費的，這一點相比Tableau的動輒幾千元的售價實在是很有誘惑力；另一方面是數據分析功能，就是PowerPivot，DAX語言，它可以讓我用類似Excel寫公式的方式，實現很多非常復雜的高級分析 。
3、Fine BI
再說Fine BI，它的獨到之處就在于自助式BI更適合企業級用戶 。
比如取數，業務人員一會一個需求，這里數據不對、那里報表格式不對，效率很低 。 像有些企業是沒有數據分析師這樣的崗位，FineBI的自助化就能夠實現在權限內自己取數分析，不再讓業務和IT互相扯皮 。

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