2019 年排名前6的数据分析工具

作者：Lewis Chou 翻译：周萝卜译文出品：萝卜大杂烩

2019 年排名前6的数据分析工具

对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？

虽然这是一个老生常谈的问题了，但它却是非常重要，我也一直在努力寻找最终的答案。如果你到网上去搜索相关的问题，很难得到一个完全公正的观点。因为评估某个数据分析工具的人，他们可能从不同角度出发，并且不可避免的带有一些个人感受。

今天就让我们抛开所有的个人感受，一起客观的聊一聊市场上的数据分析工具，仅仅代表我个人的观点，供你参考。

我列举了三种类型6个工具，下面就让我来一一介绍。

1. Excel

Excel 具有多种强大的功能，诸如创建表单、数据透视表和 VBA 编程等，其强大的功能令任何数据分析工具都无法超越它，从而确保人们可以根据自身的需要来分析数据。

然而一些精通计算机编程语言的人可能并不愿意使用 Excel 作为分析工具，因为 Excel 并不能很好的处理大数据。但是请思考一下，我们日常生活中的数据，是否真的达到了大数据的级别？在我看来，Excel 是多功能的工具，它非常适合处理小型数据，而且还用于各类插件，用于处理数以百万的数据。

综上所述，基于 Excel 的强大功能和庞大的用户基础，我认为它是必不可少的工具。如果你想学习数据分析，Excel 绝对是首选工具。

2. BI tools

商业智能诞生于数据分析，而且它诞生于一个很高的起点上。它诞生的目的就是为了缩短业务数据到业务决策的时间，并通过数据来影响决策。

虽然 Excel 可以做很多事情，但是 Excel 的产品目标并不是这样的。你可以使用 Excel绘制课程表，制作问卷或者当作计算器使用，甚至可以画图，如果你掌握了 VBA 编程，你甚至还可以制作小型的游戏。但是这些都不是真正的数据分析功能。

但是 BI 工具是专门用来做数据分析的。

以常见的 BI 工具为例，例如 Power BI，FineReport 和 Tableau。你会发现它们都是根据数据分析流程来进行设计的。首先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后则是数据可视化。通过可视化的图表来直观的展示分析结果并影响最终的决策。

这个流程就是数据分析的唯一方法，而且在此过程中会有各种各样困扰人们的痛点。

例如，可以使用 BI 工具简化重复和低廉的数据清洗工作。

如果数据量非常巨大，那么传统的 Excel 则很难完成透视表的处理。

如果我们使用 Excel 进行图表展示，也需要花费大量的时间来编辑图表的颜色，字体等信息。

这些都是 BI 工具可以为我们解决的痛点。

现在让我们来比较下市场上比较流行的三种 BI 工具：Power BI，FineReport 和 Tableau

1）Tableau

Tableau 的核心本质是 Excel 的 PivotTable 和 PivotChart，可以说 Tableau 敏锐的意识到 Excel 的这一功能的强大之处，很早就进入了市场，并且延续了这一核心价值。

从发展历史和当前市场的反馈来看， Tableau 的可视化效果更好。我并不认为这是因为它的图表做的多么的炫酷，而是因为它的设计和用户体验给了我们简单而新鲜的感觉。

的确，就像是 Tableau 自己宣传的那样，它们投入了大量的学术力量来研究人们喜欢什么样的图表，怎样给用户提供操作和体验上的终极体验。

此外，Tableau 还增加了数据清洗功能和智能分析功能，这也是 Tableau 未来的产品优势。

2）Power BI

Power BI 的优势在于其业务模型和数据分析能力。

Power BI 最开始是 Excel 的插件，但是发展的并不好。所以后来它脱离了 Excel 并发展成为 BI 工具。作为一个后来者，Power BI 每个月都有迭代更新并且正在迎头赶上。

Power BI 当前有三种许可方式：Power BI free，Power BI Pro 和 Power BI Premium。同 Tableau 一样，其免费版本并不包含所有的功能，但是对于个人用户而言，已经足够用了。而且 Power BI 的数据分析功能十分强大，它的 PowerPivot 和 DAX 语言可以使我们能够类似于在 Excel 中编写公式的方式完成更加复杂高级的分析。