常见数据分析工具全解析：Excel、Python、BI 等最佳选择 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-08-15 10:38:40

在当今数据驱动的时代，各行各业都离不开数据分析。选择合适的常见数据分析工具，能帮助企业和个人更高效地洞察数据价值，做出明智决策。面对市场上琳琅满目的工具，如何找到最适合自己的选择？本文将对Excel、Python、BI等常见数据分析工具进行全面解析，助你找到最佳答案。

一、Excel

Excel 作为最普及的电子表格软件，在常见数据分析工具中占据重要地位。它拥有强大的数据处理和计算能力，能够进行基本的统计分析、数据整理和可视化。

Excel 的优势在于其易用性，用户无需编程基础即可快速上手。通过数据透视表、图表等功能，Excel 能够满足日常的数据分析需求。然而，Excel 在处理大数据量时性能会显著下降，且高级分析功能相对有限，难以满足复杂的数据分析需求。

二、Python

Python 是一种功能强大的编程语言，在常见数据分析工具领域备受青睐。它拥有丰富的数据分析库，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Scikit-learn，能够进行复杂的数据处理、统计分析、机器学习和可视化。

Python 的优势在于其灵活性和可扩展性。用户可以根据自身需求，自定义分析流程和算法。同时，Python 拥有庞大的社区支持，能够轻松找到各种问题的解决方案。然而，Python 的学习曲线相对陡峭，需要一定的编程基础。

三、商业智能（BI）工具

BI 工具是一类专门为数据分析和可视化设计的软件。与 Excel 和 Python 相比，BI 工具通常具有更强大的数据整合、处理和可视化能力。

BI 工具的优势在于其易用性和交互性。用户无需编写代码，即可通过拖拽式操作快速创建各种图表和仪表板。同时，BI 工具通常支持多人协作和数据共享，方便团队成员共同进行数据分析。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI 和九数云等。

四、其他数据分析工具

除了上述三种常见数据分析工具外，市场上还存在许多其他数据分析工具，例如：

R 语言：R 语言是一种专门为统计分析和可视化设计的编程语言。它拥有丰富的统计和图表库，适合进行高级统计分析。
SAS 和 SPSS：SAS 和 SPSS 是主流的商业统计分析工具。SAS 更适合企业级复杂数据管理与分析，SPSS 多用于社会科学领域。
KNIME 和 RapidMiner：KNIME 和 RapidMiner 是流程式的数据分析工具，能够为数据流程设计和自动化分析提供便利。

五、九数云BI：高成长型企业的数据分析利器

九数云 BI 是面向中小企业、大型企业团队和个人使用者的一款在线数据分析工具。它以“分析有趣，决策有据”为 Slogan，致力于打造比 Excel 更强大、比 SQL 更简便的高效数据分析作图软件。对于希望告别传统数据分析困境的企业来说，九数云 BI 是一个理想的选择。

九数云 BI 在数据分析方面具备以下显著优势：

数据资源整合：九数云 BI 能够接入 Excel/CSV 文本数据、简道云等在线表单数据、常见数据库数据、第三方网络平台数据以及公共数据源数据，以较低的成本整合业务人员需要的所有数据。
优秀的计算能力：九数云 BI 主打流畅、高性能的数据分析，最大可以支持千万行数据分析，百万行数据也能实时处理出结果。
更符合业务人员的使用需求：九数云 BI 全程采用拖拽操作，无需编写复杂函数，即可完成各类复杂的分析。例如，用户可以通过简单的拖拽操作完成多表合并，无需编写复杂的 VLOOKUP 函数。
更炫酷的可视化效果：九数云 BI 提供几十种图表类型，包括词云、地图、堆积图、透视图等，并可将仪表板主题设置为商务模式、科技模式等，满足用户多样化的可视化需求。
在线协作：团队成员可以共享数据，个人也可以将做好的分析和仪表盘在线分享给他人，方便团队协作。
无需重复工作：九数云 BI 会步步记录分析步骤，固定好的模板只要更新数据，就能自动分析，无需重复工作，极大地提高了工作效率。比如九数云有数据去重、数据表合并、分类汇总、分类赋值、内嵌函数、行列转换、平均数/中位数/方差/标准差/占比/百分比等快捷计算等功能，可以自行探索分析的每一个步骤都能进行保存、复制粘贴、应用/取消应用等操作，每一个步骤也能建立分支，去进行其他的分析。