数据分析工具 Excel、PowerBI、Python、SQL、R…哪一个更好用？

Python、SQL和Excel永远是数据分析三剑客，Python是“屠龙刀”，玩的溜那你就大杀四方，SQL是内功，是数据分析的最基本能力，由于其免费开源的原因，使用最广泛，你说重要不重要。Excel是地摊上一毛钱一本的“如来神掌”，谁都看过用过，但要想学精通，需要下真功夫。如果非要挑几个，上述三种必备！至于剩下的，R语言写起来非常跳跃，刚上手的时候一度让我感觉“反人类”，如果你这道菜是“统计分析”品类的，不要犹豫，直接梭哈R语言，做科研也是不错的助力。如果非要把Python和R做个“使用场景区分”的话，我的建议是，正常情况下能用Python就先用Python，实在要用R，或者项目需要，那你再把它拎出来，两者定位不同，简单明了。PowerBI其实是可视化分析工具，主要用来分析图表的搭建，在数据分析流程中属于最后一环，在“指标考核”等场景应用下，PowerBI酷炫的数据呈现方式、时效性以及大容量的特性，比Excel报表效果来的快。现成数据用Excel，数据加工用SQL，数据可视化用PowerBI，统计分析用R，快速方便用Python。脱离实际项目需求、实际工种，去谈这些工具的好坏，我认为是在耍流氓：数据分析这一块其实可以分为“专业型”、“半专业型”和“学术型”，每一种都有自己的独特工具、思维逻辑和学习方式，绝不能混为一谈。一. 投行、金融研究、财会、互联网、教育等专业数据分析岗，必备推荐组合就是Python和SQL。01.所在行业需要”数据分析“，想提升一下个人能力：事先说明一点，如果你不是专业从事数据分析类，但职场上用到了，想提升相关能力，为升职加薪做准备，那么把Excel和SQL好好学，Python可以不用搞，毕竟领导、甲方不一定会配置环境、看代码，Excel玩的6，够你“心想事成”了。VBA得好好学学，质的飞跃。对于金融、财会、互联网口的“数据分析”，如果你现在是新手小白想“初窥门径入行”，或者已经人在职场。想要短时间内提升“数据分析水平”，我给你的建议是最好找专门的课程学一学，一直啃书，绝大多数人都会半路弃坑。因为它更晦涩难懂，没有清晰且偏向于实战的操作案例，学起来效果并不好，时间成本才是最主要的！开始之前，这里有一份【数据分析资料包】送给你，前IBM/中科院数据分析专家猴子老师主讲，是目前为止我自认为Excel/SQL/Python提升的最高效方式，小白0基础上手也不是问题！前 IBM 数据分析大咖 3 天实战训练营打工人升职加薪必备立即解锁数据分析带来的”正向收益“就是这么悬殊：02.互联网这一块：常见的岗位就是“数据分析师”，cs本领要扎实，SQL、Python和Excel必备！java精一点更好！多学学机器学习类似分析方法。业务线这一块，思路核心是“用户体验”。你的任务就是通过”数据“来挖掘”痛点“和”问题点/机会点“。所以在整个脉络上是起到”决策性“的一环。通过核心数据监控、数据异常的归因和解释，推动问题解决等等。数据建模分析能力一定要多提升，因为数据是用来表现/筛选/总结客观规律，一定要和业务结合起来，在校生提早找实习，能去大厂最好！03.金融大类这一块：Python写量化脚本非常高效，几十行代码就能搭建出一个简易金融量化程序，学起来也比较有成就感，不会有“无限造轮子”的痛苦。另外Python接口拓展性较好，库生态也比较丰富，学习性价比较高，前提是专业金融分析。做不好还有后路，金融转码也有口饭，起码是个底线。SQL就不用多说了，cs科班生“从小就必备”，金融分析同样不能少，风险控制、估值核算、财富管理部、FOF研究、资产配置，这类岗位都得和SQL、Python打交道。04.教育口这一块：SQL、Python、SPSS必备，你需要给运营决策、产品方向、业务策略提供数据支持，寻找潜在增长点,推进业务增长，工具不是死的，人才是活的，别纠结哪个好，挑我说的几种，学了再对比也不迟！二.半专业类型的数据分析通常这种情况，多见于”运营“类岗位，每天也得和数据打交道，这种数据分析不会从”技术层面“过于深入，但会从指标上”无限细抠“，学问还是很大的。高端运营一定具备”优质的数据分析能力“，反之你应该懂得，不断学习不断进步。Python不用学，把Excel、SQL、PPT学好，学精，绝对会成为”职场一大助力“！类似字节、南山必胜客等大厂，每年都会招很多产品、运营岗，通过boss等软件看职位要求，其实你会发现，这种职能感觉好像没什么门槛，软硬素质也没有想象中的高，各种app上机械转运营成功、土木转运营成功......一大批博主纷纷晒互联网大厂offer，看似光鲜的背后很多人没说清上岸的根本因素，那就是数据分析能力。数据分析的三大目的：1、分析现状2、分析原因3、预测未来做运营数据分析必要条件：1.数据处理能力，也就是说你能从一堆杂乱的数据中整理出重点信息来。2️. 数据分析思维，数据分析最重要的思维就是细分思维和对比思维。这两个思维时是在做数据进行分析时，最基本的、也是必用的方法，是否能用好，跟自己数据敏感度和业务熟练度强相关的。HR常考的数据分析方法：1、多维度分析方法2、数据对比分析法3、漏斗模型法4、AARRR模型分析方法:5、杜邦分析法一张图阐述“数据分析”的重要性产品数据维度体系由大到小分类：宏观数据、中观数据、微观数据三大层面。1.拉新相关数据指标：①PV/UV：即访问量/独立访客，主要指PC端或移动端页面的浏览量或浏览人数②粉丝量/关注量③预约量/进群量④下载量⑤注册量⑥新用户占比⑦CAC：指每获取一个新用户（关注用户或注册用户）的花费2.留存相关数据指标①DAU/MAU：即日活跃用户数/月活跃用户数②日留存率③周留存率④月留存率3.转化相关数据指标①付费用户数②付费率③复购率④营收⑤ARPU：指每个用户（往往指活跃用户）贡献的收入⑥ROI：即投资回报率，ROI=通过投放创造的收入/投放金额×100%。4.裂变相关数据指标①分享率②邀请率③转介绍率④“K因子”：又名“病毒系数”：指一个用户发起的邀请所能带来的用户数。计算公式为用户发送邀请数×转化率。对于很多想转行数据分析类岗位、加强职场数据分析能力的朋友，我的建议是，有时间一定要把理论基础+数分思想+工具实践三者结合起来学一学，投资自己才是最大的“受益占比”！送你一份我当初用过还不错的【0.1元数据分析速成课程】，小白、0基础、想要职场提升/升职加薪等等皆适用，就很nice！在这里你会学习到SQL的真正用法，Python数据分析的核心技巧，Excel模拟高级数据，统计学理论，机器学习算法宝典，业务知识拓展及数据分析思维！说不完了，呼呼，总之谁用谁知道！⬇⬇⬇⬇⬇⬇「数据分析职场大全」3天助你顺利升职/加薪/跳槽/转行￥0.10附赠秘籍三.学术型数据分析读大学期间我还是比较相信“数据结果”带来的最直观判断，这让我在数学建模各种比赛中受益，因子分析、聚类分析、TOPSIS、模糊评判、时间序列、灰色理论、蒙特卡罗等等，太多太多方法，当时彻夜苦熬去征服这些所谓的“数据分析手段”，最终结果还是很好的，省赛国赛都没落下。那时我一直在用的语言是Python，工具包主要是Matlab，最后毕设做了Python数据分析。读研期间我在面对时间跨度前后约10年的古老数据，着实不知道应该挑选哪些最为优质的时间段，来撰写paper，此时数据清洗+筛选+分析能力就派上用场了，原本导师预计五个人（算上师弟师妹）一个月的工作量，我自己用了半个月就完成了。（数据分析+写脚本批处理）读研期间也逐渐接触到机器学习、深度学习，朴素贝叶斯、SVM、随机森林……各种框架……让我的数据分析能力又上升一大截。最后一个忠告，如果一件事物、一个指标实在让你摸不着头脑，那么就去尝试建立一个数学模型，相信它会很快解决你的困扰！