数据分析工具比较：Excel、R、Python和BI工具_

数据分析的时代已经到来，从国家、政府、企业到个人，大数据和数据分析已经成为大家耳熟能详的名词。但是你可能没有学过数据分析或编程的专业知识，或者你虽然学了很多数据分析的理论，但你还不知道怎样运用到实践上。在这里，我将对数据分析师最受欢迎的四种工具（Excel、R、Python和BI）进行比较，作为开始学习数据分析的基础。

1.Excel

1.1 使用场景

一般办公室里简单的数据处理工作。

中小型企业的数据管理和存储。

学生或老师用来进行简单的统计分析（如方差分析、回归分析等）。

结合 Word和PowerPoint来创建数据分析报告。

数据分析师的辅助工具。

为一些商业杂志和报纸制作图表（数据可视化）。

1.2 优势

入门使用Excel很容易。

学习资源非常丰富。

你可以用Excel做很多事情：建模、可视化、数据报告、动态图表等。

它可以帮助您在进一步学习其他工具（如Python和R）之前了解许多操作的含义。

1.3 缺点

要完全掌握Excel，需要学习VBA，所以难度还是很高的。

当数据量很大时，就会出现卡顿的情况。

不借助其他工具的话，Excel数据文件本身只能容纳108万行，不适合处理大规模数据集。

内置的统计分析过于简单，做高级分析比较吃力。

与Python、R和其他开源软件不同，正版Excel需要收费。

2.R

2.1 使用场景

R的功能几乎涵盖数据分析的所有领域，就我们一般的数据分析工作而言，R能做的事情主要有以下几个方面。

数据清洗。

网络爬取。

数据可视化。

统计假设检验（t检验、方差分析、卡方检验等）。

数据建模（线性回归、逻辑回归、树模型、神经网络等）。

数据分析报告输出（R markdown）。

2.2 R容易学吗？

在我看来，学习使用R是比较简单的，如果经过10天的集中学习，足以掌握其基本使用、基本数据结构、数据导入导出、简单的数据可视化等内容。有了这些基础，当你遇到实际问题时，就可以找到你需要使用的R包，通过阅读帮助文件或者网络上的资料，可以快速地解决具体的问题。

3. Python

3.1 使用场景

数据爬取。

数据清洗。

数据建模。

根据业务场景和实际问题构建数据分析算法。

数据可视化。

数据挖掘和分析的高级领域，例如机器学习和文本挖掘。

3.2 R与Python

R和Python都是可以编程的数据分析工具，不同的是，R专门用于数据分析领域，而数据分析只是Python 的一个应用分支，Python还可以用来开发网页、开发游戏或者开发系统后端，做一些运维的工作。

当前的一个趋势是，在数据分析的领域里，Python正在追赶着R，在某些方面，它已经超越了R，例如机器学习和文本挖掘，但是R在统计领域仍然保持着优势。Python在数据分析方面的发展，在很多地方都模仿了R的一些特性，所以，如果你还是新手，还没有开始学习，我建议你从Python开始。

Python和R都很容易入门，但是如果你同时学习两者，就会很混乱，因为它们在很多地方都非常相似。所以建议不要同时学习，等到你掌握了其中一个，然后开始学习另一个。

3.3 选择R还是Python？

如果因为时间有限只能选择其中之一的去学习，我推荐使用Python。但我仍然建议你两者都学一下，你可能在某些地方听说Python在工作中更常用，但解决问题才是最重要的，如果你能用R高效地解决问题，那就用 R。事实上，Python模仿了R的许多特性，比如Pandas 库中的DataFrames，还有正在开发的可视化包ggplot模仿了R中非常有名的ggplot2。

4.商业智能（BI）

数据分析中有一句话：文字不如表，表不如图，数据可视化是数据分析的主要方向之一。Excel的图表可以满足基本的图形要求，但这只是基础，高级可视化需要编程的知识。除了学习R、Python等编程语言外，还可以选择简单易用的BI工具。

BI的优势在于它更擅长做交互式的报告，它擅长解释历史数据和实时数据，可以大大解放数据分析师的工作，提升整个公司的数据意识，提高数据导入效率。市场上有很多BI产品，例如Powerbi，Smartbi智分析都是非常免费实用的BI工具，它们的原理都是搭建仪表盘，通过维度的联动和钻取，得到可视化的分析。