在說今天的話題之前，我想先丟一個結論：
“做資料分析，不要建立一種以使用的軟體來給自己分級的心態，但是一定要用工具避免誤入職業發展歧途！”
為什麼今天要談關於資料分析工具分級的問題呢？
其實這涉及到職場中一個非常常見的現象 — — 工具鄙視鏈：
- 會python程式語言的，瞧不起用BI工具做資料分析的；
- 會用Tableau、FineReport這種分析工具的，瞧不起會用SPSS、SQL這種資料工具的；
- 會用SPSS、SQL的，瞧不起用PPT做資料彙報的；
- 會用PPT做資料彙報的，瞧不起只會用Excel做資料統計與整理的；
逃不開的鄙視鏈
不光是資料分析行業，在程式設計師、產品經理等行業中都存在這樣的鄙視鏈。
也有不少人和公司，遵從著這樣的鄙視鏈現象，通過這樣的鄙視鏈進行崗位的分級，或者作為選人招聘的門檻標準。
而這個鄙視鏈似乎是與這個崗位生死同戚、難以分離的：
比如我，在前幾年我還剛接觸資料分析的時候，只學會用Excel做資料處理，所有的資料清洗、資料加工和圖表視覺化工作都是用Excel完成的。
但是看著網上很多人都在學Python程式設計，當時還有一種“python才是資料分析標配”的言論，我也成為了跟風的一份子。
當時帶我的老大就告訴我：
“網上說學python才能做資料分析的，純粹就是瞎說，python做資料分析確實比Excel要專業一些，但是真正的核心，是要是什麼資料場景和什麼人在用。
我用Excel做的資料清洗絕對夠用，但是如果我想做一些高階視覺化，也會用python去做，誰規定資料分析師只能用一個軟體了？
說到底還是出於對資料分析崗位的自卑，資料分析才出現幾年啊，誰都覺得用Excel做資料分析太低級了，一點都體現不出我們的專業性，不學一門程式語言，其他部門的人誰瞧得起我們？”
對於我老大的話，我覺得講的就很靠譜！正是出於對於資料分析作崗位的錯誤認知，才會造成那麼多人對於資料分析工具的誤解。
其實這麼多年，Excel、Tableau、FineReport、PowerBI、SPSS、Python……我幾乎每種工具和軟體都用過，並沒有覺得哪一種是最萬能的
工具從來只是工具，是用來輔助我們進行資料分析的，最核心的關鍵還是在於人，也就是你是否真的具有資料分析思維和能力
像我之前老大的能力，用Excel照樣超給力；要是沒有能力，學一萬種語言都沒用！
所以很多剛入門資料分析的朋友，一上來就買很多Python，R語言，VBA的書籍和資料，安裝了各個語言的環境。
但其實資料分析師的日常工作，最多就是用到SQL取數以及Excel資料透檢視、BI分析工具中拖拉拽圖表。（可參考下圖）
所以，會用工具不是能力，懂得資料思維，才是資料分析師存在的意義！
工具是輔助
那麼回到我們今天的話題，資料分析當中有著不同的資料場景，會用到非常多的工具，那麼應該如何選擇，下面簡單舉幾個例子。
1、Excel
別以為Excel只會處理表格，你可以把它當成資料庫，也可以把它當成IDE，甚至可以把它當成資料視覺化工具來使用。
它可以建立專業的資料透視表和基本的統計圖表，但由於預設設定了顏色、線條和風格，使其難以建立用於看上去“高大上”視覺效果。
儘管如此，我仍然推薦你使用Excel，因為它其實能夠處理大部分的資料分析問題了！
2、BI工具
近幾年冒出來的BI之秀，如Tableau、PowerBI都強調視覺化，一改傳統BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不過近幾年貌似都在研發雲BI）
這裡不談開源，還沒見到能成熟應用的BI，成熟的BI工具如FineReport（國內）和 Tableau（國外），都很推薦。
免費試用可戳這裡。
3、Python
學過Python資料分析的朋友都知道，在視覺化的工具中，有很多優秀的三方庫，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，這些視覺化庫都有自己的特點，在實際應用中也廣為大家使用。
4、SPSS
SPSS是統計分析入門軟體，如果你想快速入門而又不想學習程式設計，我推薦使用SPSS。
學習SPSS的重點並不在於軟體本身，而是相關的統計學知識，這也是在前面建議大家鋪墊的，也就是你要學會怎樣去分析“輸入資料後，軟體給你呈現的結果”。
推薦大家一本書：《如虎添翼 資料處理的SPSS/SAS EG實現》，徐筱剛老師寫的，十分適合SPSS新手入門。
最後說點啥
其實今天談的這個話題，也是其他行業裡常見的現象之一，既然產生了這種亂象，說明一定有其產生的原因與邏輯，我們不必太過敏感。
但是，對於我們資料分析師自身而言，真正做分析時候，你會發現市面上有太多的分析工具，需要掌握的實在是太多了。
其實不必糾結於此，依據個人能力，配合當前的資料分析環境，適用的工具自然會被選出，最後記住一句話：工具是人用的，重點在於人，而不在於工具！
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