2019 年排名前6的数据分析工具

作者:Lewis Chou

翻译:周萝卜

译文出品:萝卜大杂烩

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。因为评估某个数据分析工具的人,他们可能从不同角度出发,并且不可避免的带有一些个人感受。

今天就让我们抛开所有的个人感受,一起客观的聊一聊市场上的数据分析工具,仅仅代表我个人的观点,供你参考。

我列举了三种类型6个工具,下面就让我来一一介绍。

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,我认为它是必不可少的工具。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。

现在让我们来比较下市场上比较流行的三种 BI 工具:Power BI,FineReport 和 Tableau

1)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。

2)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。

3)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。

3. 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。

文章来源:

https://towardsdatascience.com/python-tricks-101-what-every-new-programmer-should-know-c512a9787022

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