常见数据分析工具有哪些？总结出这三类分析工具最好用

提及数据分析工具相信小伙伴们都不陌生但是很多人都会有个疑惑？

数据分析工具这么多它们有什么区别？哪个更好？哪个更强？我应该学习哪个？

虽然这个问题有点俗套但是很重要我也一直努力在追求这个终极问题的答案。如果大家在网上去搜索这方面相关的信息你又很难看到一个公平的观点。因为评价某一个工具的好坏评论者都可能站在不同的角度带上一些个人的感情色彩。

今天我们抛开这些个人色彩的东西力求客观地与大家浅谈一下我个人对市面上几款数据分析工具的看法供大家参考。

Excel

BI工具

R、Python等编程类语言

下面我一一来介绍：

如果说BI工具是战斗机R语言、Python是轰炸机那么Excel就是数据分析里的航空母舰表格制作、数据透视表、VBA等等功能强大Excel的体系庞大到没有任何一个分析工具能够超过它保证人们能够按照需求进行分析。

当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言不屑于使用Excel这种工具因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？在我看来Excel属于万能型的选手解决小数据当然最适合加上插件也可以处理百万级的数据。

总结一下基于Excel的强大的功能和它的用户规模我的看法是它是必备工具你要是想学数据分析Excel绝对是首选而且是必选！

BI也就是商业智能这是为了数据分析而生的它诞生的起点就非常高目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短如何利用数据来影响决策。

而我们看Excel的产品目标不是这样的Excel可以做很多事情你用Excel可以画一张课程表做一份调查问卷当作计算器来算数甚至还可以用来画画用VBA写个小游戏这些其实都不是数据分析功能。

但是术业有专攻BI是专攻数据分析的。

就拿现在市面上比较常见的powerBI、FineBI、tableau这些BI工具来说你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的先是数据处理、整理清洗再到数据建模最后数据可视化展现图表用图来讲故事发掘问题影响决策。

这些是数据分析的必经之路同时这个流程里面也存在着从业者的一些痛点：

比如清洗数据这种重复性、低附加值的工作可以用BI工具简单化；

做数据透视分析由于数据量很大传统Excel工具就很吃力卡掉、死机；

做图形展现用Excel可能会花费很多时间编辑图表包括颜色、字体的设定；

这些痛点都是BI工具能够给我们带来改变和增值的地方。

那么再来谈谈PowerBI、FineBI、Tableau等BI工具之间的对比：

1、Tableau：

Tableau的核心本质其实就是excel的数据透视表和数据透视图可以说它敏锐地发觉了Excel的这个数据透视特性较早地切入了BI市场把这个核心价值发扬光大了。

从发展历史和当前的市场的反馈情况看Tablueau在可视化方面更胜一筹。这个优势我认为并不是图表有多炫酷而是它的设计、色彩、操作界面给人一种简单清新的感觉。这一点的确是像Tableau自己所宣传的投入了很多学术性精力研究人们喜欢什么样的图表seo如何做外链投入了很多学术性精力研究人们喜欢什么样的图表怎样在操作和视觉上给使用者带来极致的体验。

此外Tableau也在日趋完善比如加入数据清洗功能和更多智能分析功能。这也都是Tableau可预计的产品发展优势。

2、Power BI

power bi胜在微软的商业模式和产品的数据分析功能：

PowerBI之前是以Excel插件作为产品受限于Excel本身这个航母发展情况并不理想于是从Excel的插件中剥离出来独立成一门派脱胎换骨。但作为后来者每个月都有迭代跟新追赶速度非常快。

powerBI的商业模式是软件免费这样你不用担心盗版、破解版的问题因为正版都是免费的这一点相比Tableau的动辄几千元的售价实在是很有诱惑力；另一方面是数据分析功能就是PowerPivotDAX语言它可以让我用类似Excel写公式的方式实现很多非常复杂的高级分析。

3、Fine BI

再说Fine BI它的独到之处就在于自助式BI更适合企业级用户。

比如取数业务人员一会一个需求这里数据不对、那里报表格式不对效率很低。像有些企业是没有数据分析师这样的岗位FineBI的自助化就能够实现在权限内自己取数分析不再让业务和IT互相扯皮。