我认为如今数据领域的人，都是有一点满瓶没动半瓶摇的含意，懂一点知识，把握一个新手入门工具，看过2~3篇所说的大数据洞悉文章内容，就得意扬扬。
例如仍在争吵python和R哪家好，决策树算法和贝叶斯算法哪个准，敲代码的就需要瞧不起用excel拉透视图的，会优化算法的就一定要瞧不起做表格的这些。
在网上，各种数据工具广告宣传遍地，今日劝你学python，明日劝你学习编程，后天性又使你把握住excel，也是令人蒙蔽，大家应该怎么做？如何选？
便说说开始的三个工具吧。
一、Excel
这东西的名气尽管算不上众所周知，但初入职场的都知道吧，你来找一个中小学生问一问，绝大部分也了解这个是什么：从简单的表格制做，数据透视表，写公式计算，再到VBA语言表达，也有成千上万的软件。
可是我不知道是怎么回事，很多人对它的了解便是，就是一报表工具嘛。
你来用python抓取，用BI联接，总不可以每一个数据都是以数据库里立即取吧，一些本人的剖析，肯定是要用Excel搜集数据的，前提条件是数据量算不上非常大。
那我都听见一些响声，觉得Excel不可以解决大数据量，这个是客观事实，可是换一个视角想一想，生活中的数据也充足了，能大到哪儿？
你让不上50本人的企业去购置BI和报表软件，这显然不是实际的，或是踏踏实实用Excel吧。
二、BI工具
什么叫BI工具，便是因为让老总和责任人迅速地作出管理决策，通常被作为做剖析結果层，应用的过程中会经历全部数据分析全过程：搜集-解决-数据可视化-剖析。
而这种，全是Excel做不到的，Excel最多个被拿来做为当中的1-2种功效，到真真正正展现的情况下，是上不来橱柜台面的，你看看新型智慧城市、阿里巴巴的大屏展示，什么时候用过Excel？
就拿FineBI来举个例子吧。
如果你用FineBI这一工具的情况下，你能发觉，它在全部数据分析的步骤上产生了改善：
尽管算不上做到了ETL的水准，可是FineBI内嵌的一些公式计算是可以迅速地处置和清理数据。
做数据透视图剖析，因为数据量非常大，传统式Excel工具就很费劲，卡掉、卡死，FineBI解决大数据量的性能提升Excel强许多。
做图型呈现，Excel很有可能会耗费许多時间编写数据图表，包含色调、字体样式的设置，乃至大伙儿常常看见一些Excel方法类的文章内容，完成一些精致的数据图表必须花许多冷门的小技巧才可以进行，而用FineBI的图表组件，你也就可以把数据变为各种数据图表。
你看看，在关键的数据可视化和剖析控制模块，是否感觉FineBI更为清楚？
BI工具现在有许多，有关实用的BI工具或是有很多争执，但是不论是谁，BI工具全是以后的流行数据分析工具的方位。
三、python
易懂、实用、前程远大的计算机语言，还和人工智能技术扯上关联，可是学精了，能否找工作中不关我事（开一个玩笑话）。
上边说到的Excel和FineBI，这两个工具的用户和python的关联怎样？总的来说，入门难度系数前二者低于python，并且着重点不一样的。
做一个简易的小结吧：
实际上如果你在领域待久了，层级上来了，便会发觉这种工具全是其次的。企业里的人，无论是啥岗位，技术工程师也好，经营也好，BI也好，实际上全是在做业务流程。
但假如都还没那一个水准，首先用好工具才是恰当的路。
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