导读
自从事数据科学行业以来，便每天在与各种数据处理打交道，当然这里的数据处理是多方面的：既有数据采集和读写，也有数据清洗与变换，当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看，大体上经历了这4重境界：Excel->MySQL->Pandas->Spark，姑且就称之为EMPS吧。
个人数据分析与处理经历的4重境界
对照这4种数据处理工具，计划开展系列学习与对比推文，本期做为开篇之作，仅做以概要介绍。
4种工具严格来讲其实并无实质性联系，除了它们都可用于基本的数据分析与处理。相对而言：
- Excel，几乎零学习门槛，应该是所有职场人都掌握的通用办公软件，但对于一名数据从业者而言，它可以占据一席之地（曾经数据分析师的入门套餐就是ESP，即Excel SQL Python）。个人对Excel的比较喜欢的一点是内置了常用的数据处理函数、支持数据透视表以及方便制作可视化图表等，但也仅适用于小量数据，基本上上万条以上记录用Excel就难免有些捉襟见肘了；
- MySQL，作为最流行的关系型数据库之一（当前关系型数据库行业生态可概括为2 2 1，即2付费Oracle SQL Server，2开源MySQL PostgreSQL，以及多平台内置的Sqlite），MySQL常常是众多高校开设数据库课程的首选（地位就好像编程语言中的C一般）。个人曾经一度刷SQL题几百道（参考一名数据分析师的SQL学习历程），对于写SQL方面也算悟得精华，但对于诸如索引、事务、引擎等进阶要求仍有欠缺，不过最近用SQL也是越来越少了；
- Pandas，作为个人入门Python之后学习的最重要的库，潘大师曾经一度是我数据分析的主力，也着实解决了我实际工作中的不少问题，还整理了很多数据分析的小技巧（详见这一年，我总结了这些Pandas小技巧……）。一直认为，在千万级以下数据量的场景中，Pandas是最好的数据分析工具，没有之一……
- Spark，当数据量超过千万数量级时，Pandas的处理效率就会肉眼可见的变慢不少，此时Spark这款分布式计算处理框架堪称是最佳替代品。当然，Spark的舞台绝不止于Pandas所擅长的离线批处理场景，机器学习、流处理以及图计算等都是Spark的独门绝技。为了用好Spark，个人不仅系统学习了相关入门课，还专门大费周章的学习Scala语言(Scala入门系列终章：类与对象)，只因Spark与Scala才是绝配。
就像世界上没有最好的编程语言一般（当然，PHP除外 :D），数据分析也不存在最好的处理工具，所以这4种工具也并无高下之别，灵活运用合理搭配方能最大化其效用。也正是基于此朴素思想，后续将推出各工具对比学习系列推文，以Pandas与Spark.sql对比为主，MySQL和Excel也会视情加入。
