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“數(shù)據(jù)分析” 可謂是當(dāng)今社會一個超級火爆的崗位，不論是科班的，還是非科班的，都想從事這個行業(yè)，畢竟都覺得這個行業(yè)賺錢多嘛。

“數(shù)據(jù)分析” 大致可以分為業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個方向，不管你是從事哪個方向，都對技能有一定的要求。業(yè)務(wù)方向，像數(shù)據(jù)運(yùn)營、商業(yè)分析、產(chǎn)品經(jīng)理等，對技術(shù)的要求相對來說低一點(diǎn)，編程工具你只要會用即可（肯定是越精通越好）。技術(shù)方向，像數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等，對技術(shù)的要求就很高了，必須要有很好的編程能力。

工欲善其事必先利其器，說起數(shù)據(jù)分析工具，大家都會感覺很迷茫，有這么多數(shù)據(jù)分析工具，我應(yīng)該學(xué)習(xí)哪個工具，它們之間的區(qū)別到底是什么？今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點(diǎn)一下，作為一名數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些工具呢？

1. Excel工具

說起用什么做數(shù)據(jù)分析，很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數(shù)據(jù)分析工具，它們就像數(shù)據(jù)分析路上的攔路虎一樣，讓人踟躕不前。

其實，在眾多的數(shù)據(jù)分析工具中，Excel屬于最常用、最基礎(chǔ)、最易上手的一款數(shù)據(jù)分析工具。Excel的功能十分強(qiáng)大，它不僅提供了眾多的數(shù)據(jù)處理功能，像Excel函數(shù)能夠幫助我們做數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析，形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律，同時Excel還有很專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具庫，包括描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)系數(shù)分析等。

Excel對于轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的小白來說，應(yīng)該是最友好的。大家都知道“轉(zhuǎn)行”其實是一件很困難的事兒，但是你學(xué)會了Excel，是完全可以找到一份“數(shù)據(jù)”相關(guān)的工作的，只有踏進(jìn)數(shù)據(jù)領(lǐng)域，你才有可能從事其它更多的數(shù)據(jù)崗位。

2. BI工具

BI工具是專門按照數(shù)據(jù)分析的流程進(jìn)行設(shè)計的，也是專門用于數(shù)據(jù)分析的工具。仔細(xì)觀察這些工具后，它們的基本流程是：【數(shù)據(jù)處理】-【數(shù)據(jù)清洗】-【數(shù)據(jù)建?！?【數(shù)據(jù)可視化】。

關(guān)于BI工具，其實有很多你估計已經(jīng)用到過，比如說Tableau、Power BI，還有帆軟等。今天我們就分別帶著大家來盤點(diǎn)一下，這三款工具。

2.1Tableau

Tableau是三位斯坦福人 Dr. Pat Hanrahan, Dr. Chris Stotle, Christian Chabot 于2003年成立的，這是一款交互式數(shù)據(jù)可視化軟件，它的本質(zhì)其實也是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖。

Tableau也是很好的延續(xù)了Excel，只需要簡單地拖拽，就能很快地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類匯總，然后拖拽實現(xiàn)各種圖形的繪制，并且可以實現(xiàn)不同圖表之間的聯(lián)合。

Tableau同時支持?jǐn)?shù)百種數(shù)據(jù)連接器，包括在線分析處理（OLAP）和大數(shù)據(jù)（例如NoSQL，Hadoop）以及云數(shù)據(jù)，至少現(xiàn)在你能學(xué)到的數(shù)據(jù)庫軟件，Tableau基本都能夠?qū)崿F(xiàn)與其數(shù)據(jù)之間的互動。

2.2 Power BI

Power-BI是一款（BI）商業(yè)智能軟件，于2014年發(fā)布，旨在為用戶提供交互式的可視化和商業(yè)智能，簡單的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)評估和可擴(kuò)展的儀表板等功能。。

大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，這些插件讓Excel如同裝上了翅膀，瞬間高大上，慢慢地就發(fā)展成為現(xiàn)在的Power BI數(shù)據(jù)可視化工具。

Power BI 簡單且快速，能夠從 Excel電子表格或本地數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建圖表。同時Power BI也是可靠的、企業(yè)級的，可進(jìn)行豐富的建模和實時分析，及自定義開發(fā)。因此它既是你的個人報表和可視化工具，還可用項目、部門或整個企業(yè)背后的分析和決策引擎。Power BI的分析功能很強(qiáng)大，它的PowerPivot 和DAX語言，讓我們能夠編寫類似Excel中的公式，來進(jìn)行復(fù)雜的高級分析。

同時，無論你的數(shù)據(jù)是簡單的 Excel電子表格，還是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉庫的集合， Power BI都可以讓你輕松地連接到數(shù)據(jù)源，直觀看到或發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，與任何所希望的人進(jìn)行共享。

最后我們簡單說說Power BI的組成部分，大家可以自行下去查看學(xué)習(xí)。

Power BI 包含 Windows 桌面應(yīng)用程序（稱為 Power BI Desktop ）、聯(lián)機(jī) SaaS （軟件即服務(wù)）服務(wù)（稱為 Power BI 服務(wù)），及移動 Power BI 應(yīng) 用（可在 Windows 手機(jī)和平板電腦及 iOS 和 Android 設(shè)備上使用）。

PowerBI有三個用于不同場景的組件：PowerQuery(數(shù)據(jù)處理組件)，PowerPivot（輕量級建模組件），PowerBI Desktop（獨(dú)立數(shù)據(jù)可視化程序）。

2.3 finereport

帆軟是業(yè)內(nèi)做報表比較久的一家公司，使用類excel風(fēng)格的界面，可添加圖表和數(shù)據(jù)源，也可實現(xiàn)大屏效果。

其實它的類Excel風(fēng)格界面，應(yīng)該是它區(qū)別于Tableau工具的一個很重要的點(diǎn)。FineReport 通過直接連接到各種數(shù)據(jù)庫，就能方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。

用過FineReport 的朋友，還會有另外一種體會，它的圖形效果比Tableau要酷炫的多，操作起來同樣也是那樣的方便。

另外，F(xiàn)ineReport 的個人版本是完全免費(fèi)的，并且所有功能都是開放的，大家趕緊下去試試吧。

3. Python & R

其實不管是Excel，還是介紹的三款BI工具，它們都是為了執(zhí)行特定功能，而設(shè)計出來的。如果說某一天，既定功能不能很好，或者說不能滿足你的需求，那么應(yīng)該怎么辦呢？

這就需要我們了解，并學(xué)習(xí)一點(diǎn)編程語言了，最大的優(yōu)勢就在于：它非常強(qiáng)大和靈活。不管是R或者 Python，都有很多包供我們調(diào)用，同時也可以自定義函數(shù)，實現(xiàn)我們的某些需求。

3.1 簡介

3.2 其他對比

① python與R相比速度要快。
② python的工程化應(yīng)用強(qiáng)于R，可移植性更強(qiáng)。
③ python的應(yīng)用場景大于R，仿佛R可以做的，Python基本可以，它不擅長的，Python也可以。
④ 如果是統(tǒng)計理論研究、前沿科學(xué)研究，R比python更勝一籌。R的使用人群主要是一些高校、醫(yī)藥的統(tǒng)計學(xué)家，這就是為什么大學(xué)老師都用R的原因。




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