数据分析2021年最实用工具排名前6位出炉

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。因此，我们通过调查问卷，采访了多位数据分析师，得出了数据分析行业最实用的数据分析工具，前6位结果如下：

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，它仍然是数据分析师们必不可少的工具。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。

3、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。

4、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。

5、FineReport

FineReport 之所以与众不同，就是因为其自助数据分析功能非常适合企业用户。通过一些简单的拖拽操作，你就可以使用 FineReport 设计各式各样的报表，并能够轻松构建数据决策分析系统。

FineReport 可以直接连接到各种数据库上，并且可以方便快捷的自定义各种样式来制作每周，每月和年度报告。它的操作页面类似 Excel 的界面，功能包括报告创建，报告权限分配，报告管理和数据导入等等。

此外，FineReport 的可视化功能也是非常突出的，它提供了多种仪表盘模板和众多可进行二次开发的插件库。

而 FineReport 的个人版是完全免费的，而且可以使用所有的功能。

6、R & Python

R 和 Python 是我要讨论的第三种工具，虽然像 Excel 和 BI 工具这些软件已经尽最大的努力来满足数据分析的需求，但是这些软件还是无法完全自定义的。如果我们存在一些需要超级自定义的需求，那么这些软件就无能为力了。

但是编程语言则不同，它们灵活且强大，你可以编写代码来执行个人所需要的任何操作。例如，R 和 Python 是数据科学家们必不可少的工具，从某些专业角度看，它们绝对比 Excel 和 BI 工具更加强大。

那么 R 和 Python 可以实现哪些 Excel 和 BI 无法实现的场景呢？

1）专业统计分析

就 R 语言而言，它最擅长统计分析，比如正态分布，使用算法对数据进行分类和回归分析等。这种分析就像是将数据用作实验一样，可以帮助我们回答下面的问题：

数据是正态分布，三角分布还是其他类型的分布？

什么是离散情况？

当前数据十分在我们想要达到的控制范围内？

不同的参数对最终的结果影响是怎样的？

如果某个参数发生变化，将会带来什么影响？

2）个体预测分析

比如我们想要预测消费者的行为：

用户会在我们的店里停留多久？

用户会消费多少钱？

我们还可以找出用户的个人信用状况，再根据他在线消费记录来进行贷款操作。

我们还可以根据用户的网上浏览情况推送不同的信息。

当然以上这些多少会涉及到当下流行的机器学习和人工智能的概念。

结论

通过上面的比较，能够得到各种工具之间的区别。最后我想说的是，存在即是合理的。Excel，BI 工具和编程语言可能在某些功能上是有重叠的，但是它们也是互补的。

在选择数据分析工具之前，你必须首先明确自己的工作内容：是否会使用到我上面提到的应用场景。或者考虑下你个人的职业方向：是面向数据科学还是业务分析领域。