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编者注：当前，数据科学家已成为21世纪热门职业。正所谓“工欲善其事必先利其器”，面对众多数据分析工具，如何选择合适的工具显得尤为重要。Lewis Chou在Medium平台上深入分析了三类六种工具的特点及适用场景。阅读下文，您将对这些工具有个全面的了解。原文标题为：2019年最顶级的6大数据分析工具。
在当今数字化的时代，我们常常对数据分析工具心存疑虑。面对琳琅满目的工具，我们不禁要问：它们之间究竟有何不同？哪一个是更好的选择？我应该学习使用哪一个？
虽然这个问题似乎老生常谈，但其重要性不容忽视。我一直在寻找这个问题的答案。如果你在网上搜索相关信息，可能会发现各种观点，因为不同的评估者可能会从不同的角度出发，甚至带有个人情感。
今天我们将抛开这些个人情感因素，尝试客观地探讨市面上的数据分析工具，为大家提供参考。
我选择了三类共六种工具进行介绍。
第一类是Excel，它拥有创建表单、数据表、VBA等多种强大功能。Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保用户可以根据需求灵活分析数据。尽管有些人因误解其功能而轻视Excel，认为它无法处理大数据，但实际上，Excel凭借其插件可以轻松应对数百万级别的数据处。在我看来，Excel是全能型的“播放器”，特别适合处理小型数据。
第二类是商业智能（BI）工具，如Power BI、FineReport和Tableau等。这些工具的设计初衷是为了缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。它们按照数据分析流程设计，包括数据处理、清洗、建模以及可视化等环节。这一类工具能够解决数据分析过程中的一些常见痛点，如简化重复性的数据清洗工作等。
具体到各种BI工具的特性和比较如下：
（1）Tableau：其核心本质与Excel的数据表和数据图相似，早期进入BI市场并延续了这一核心价值。从发展历史和当前市场反馈来看，Tableau在可视化效果方面表现较好，其设计、颜色和用户界面给人一种简单而新鲜的感觉。Tableau还增加了数据清洗功能和更智能的分析功能。
（2）Power BI：其优势在于业务模型和数据分析功能。起初作为Excel的插件并不成功，但后来发展成独立的BI工具并快速迭代更新。Power BI提供了三种授权方式，其中个人版功能虽有限但足够使用。其强大的数据分析功能允许用户以编写Excel公式的方式来进行复杂的高级分析。
（3）FineReport：其独特之处在于为企业用户提供的自助服务数据分析功能。用户只需简单的拖放操作即可设计各种样式的报告并轻松构建数据决策分析系统。它可方便地连接到各种数据库，并提供多种报告模板和丰富的样式定制选项，功能包括报告创建、报告权限分配等。同时其可视化功能也非常出色。在价格方面FineReport的个人版本完全免费且所有功能开放。
第三类则是编程语言如R和Python等软件类工具。虽然像Excel和BI这样的软件尽可能地覆盖了大多数数据分析场景的用途，但它们往往是高度定制化的产品；对于那些特殊的应用场景或者特定的分析需求它们无法实现时我们可以使用编程语言作为补充或替代品因为它们具有极高的灵活性和可定制性在这一点上编程语言具有独特的优势比如R和Python是数据科学家不可或缺的工具从专业角度来看它们比Excel和BI工具更强大。
那么R和Python可以实现哪些Excel和BI工具难以实现的应用场景呢？具体来说有：
（1）专业统计分析：如正态分布、算法对聚类进行分类、回归分析等统计分析工作可以交由R语言完成这类分析就如同用数据做实验帮助我们回答诸如数据的分布类型、离散情况等重要问题从而让我们更精准地掌握数据的特性以及它们之间的关系变化趋势。
（2）独立预测分析：基于消费者的行为模式、购买历史、个人信用等信息通过机器学习和人工智能算法进行精准预测和分析这在现代商业领域有着广泛的应用例如通过消费者在线行为分析确定他们的购物喜好以及推算额度或物品推荐等这种类型的数据应用更加注重于深度分析和精准预测。
综上所述各种软件有其各自的特点和应用场景存在即合理这句话在这里得到了完美的体现无论是Excel还是BI工具或是编程语言它们都是我们进行数据分析的有力武器只是侧重点和应用场景有所不同而已在选择数据分析工具时我们需要根据自己的实际需求和职业方向来做出选择了解自己的工作类型和职业发展方向是选择合适工具的关键一步这样才能更好地发挥每种工具的价值和优势实现我们的工作目标。