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今天我想分享的是一个非常重要的话题,就是关于数据分析工具,这也可能会影响到大家的
职业发展路线。因为选择一个工具开始学习是要花很多学习成本的。如果不清楚这款工具会
给你带来什么价值,就盲目开始学,很有可能误入歧途。
PowerBI 这个产品上线了大概两年多的时间,其实我也是在一年多以前才开始接触它,先是
百度各种搜索,又找了很多外文的资料,但一开始就有一个很大的疑惑,就是市面上的数据
分析工具有这么多,它跟其他的工具相比有什么区别?哪个更好?比如常见的一个问题
**PowerBI 与 R、Python 语言相比 哪个更强?我应该学习哪个?**
虽然这个问题有点俗套,但是很重要。我也一直努力在追求这个终极问题的答案。如果大家
在网上去搜索这方面相关的信息,你又很难看到一个公平的观点。因为评价某一个工具的好
坏评论者都可能站在不同的角度,带上一些个人的感情色彩或者是站在利益相关方的角度,
比如我比较擅长用 PowerBI,讲 PowerBI 课程,那平时就会更倾向于讲 PowerBI 的优势。
所以,我今天想抛开这些个人色彩的东西,力求客观地与大家浅谈一下我个人对市面上几款
数 据 分 析 工 具 的 看 法 , 供 大 家 参 考 。 我 共 选 了 三 类 工 具 , **Excel** 是 第 一 类 ,
**PowerBI/Tableau BI 工具**是第二类, 第三类是编程类语言,**R 和 Python**。(其实之前
在设计今天的演讲话题的时候,还放了一个 SQL 语言但后来把它拿掉了,因为我觉的 SQL
是查询语言,它是与数据库交流必备的工具,不能算作数据分析语言。如果大家对它有疑惑,
咱们可以在后面的交流中聊聊)
现在就开始聊聊刚才说的三类工具吧。
**一、Excel**
咱们先讲讲 Excel,数据科学家在用,不懂数据的人也会用。它可以说是无人不知,无人不
晓。如果与其他几个工具放在一起, Excel、PowerBI/Tableau、R 和 Python,我们把这些都
比作军事战斗武器的话,**Excel 绝对是航空母舰**,因为它的体系太庞大了。从简单的表格
制作,数据透视表,写公式,再到 VBA 语言,还有无数的插件供你使用。
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比如我之前在的一家公司里学习过使用一种插件,叫@Risk,不知道大家有没有听过,没听
过也没关系,我用到这个插件的功能叫,**MonteCarlo 蒙特卡洛分析**,是一种统计模拟
方法。这个词是来源于摩纳哥一个城市赌城 Monte Carlo。 如果大家出国去一些赌场,也
可能会看到 MonteCarlo 这个词,我找了张照片,这是大概两年前在吉隆坡云顶赌场,也是
马来西亚唯一合法的赌场,当时路过的时候看到有个门口写着 Monte Carlo。哎,这不正是
我用过的 Excel 插件功能吗?就拍了张照片作为留念。
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简单的举个例子关于 MonteCarlo,你可能会做一个分析模型,做一些假设,比如不同情境