Python|数据分析工具比较：Excel、R、Python和BI工具 excel|编程

【Python|数据分析工具比较：Excel、R、Python和BI工具】

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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。