数据分析工具卷疯了！Excel、BI、AI谁才是王者？ | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-12-26 12:00:39

数据分析工具有哪些？现在数据分析是企业和个人都绕不开的技能点：

企业要借助数据分析，找出将本增效的着力点
个人要通过数据分析，找到自己业绩的增长方向

但是对于不同规模的企业、不同基础的个人来说，需要怎么去学习数据分析工具对自己才能最大化？今天给大家盘点27款数据分析工具，适合所有人看！

类excel系
梳理统计系
商业智能BI
数据库
编程工具
AI数据分析工具

一、类Excel 系

Excel类其实是囊括了“数据填报”+“数据分析”，并不是单纯的数据分析工具

1、Excel

适合做数据清洗、透视表汇总、图表展示。比如财务做月度流水统计，运营做活动效果分析，Excel 都能快速实现。几十万行以内的数据表现良好，但再大就会卡顿。

数据分析工具卷疯了！Excel、BI、AI谁才是王者？插图

2、VBA

是 Excel 的内置脚本语言。能让你把重复的机械操作“自动化”。比如：每天下载后台数据 → 清洗 → 生成报表 → 发邮件，这个流程 VBA 可以一键搞定。

3、简道云

是“在线 Excel”，但功能更偏向协同。它既能收集表单，又能存储和分析数据。比如企业要做客户信息管理或采购审批，Excel 不好多人同时编辑，简道云就更适合。

数据分析工具卷疯了！Excel、BI、AI谁才是王者？插图1

4、Power View

是 Excel 的一个插件，能够把表格里的数据转成交互式图表和仪表盘。对于没条件上 BI 系统的小公司，这是一个过渡方案。

5、飞书多维表

飞书旗下的，主要作用在数据协同，支持多维度数据管理、实时协作和基础可视化分析。

这类工具的优点在学习成本低学习成本低，普及率高，但是数据量大时容易崩溃；虽然数据分析绝不可能绕过excel，但是如果想要做专业数据分析的话，还是需要再下一层。

二、数理统计工具

如果说 Excel 偏重于“算和做”，那么统计软件更强调“严谨和科学”。它们往往用于科研、实验、行业内的专业分析。

1、SAS

传统大厂金融、医疗、制药企业很常用。它的优势是合规性强，能处理大规模数据建模。比如制药行业的临床试验数据，用 SAS 来跑回归和生存分析，结果是行业认可的。缺点是学习成本高，许可证费用不低。

2、SPSS

界面友好，特别适合社会科学。问卷调查、回归分析、聚类、因子分析，用 SPSS 基本够了。比如市场研究公司收集一手问卷数据，输入 SPSS 就能跑出消费者分群。它的不足是灵活度不如编程语言，复杂模型受限。

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3、Stata

经济学、社会学的研究人员常用，尤其适合面板数据和时间序列。Stata 的命令简洁、运行速度快，特别适合学术论文里的回归模型。缺点是生态没有 R/Python 丰富，但在学术圈有强大影响力。

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4、MATLAB

一款强大的数学计算软件，特别擅长矩阵运算。它常用于工程、物理、金融建模，比如信号处理、图像识别、量化交易。优点是科学计算能力一流，缺点是授权价格高、语法相对独立，不像 Python 那样生态繁荣。

数理统计工具是“科研和建模的正规军”，它们更强调学术性和权威性，而不是灵活和快速。比较适合科研人员、统计学家等

三、BI 工具

BI也叫商业智能，跟上述的数理统计工具相反的，这类工具是为了让数据用在商业环境里，所以核心价值是：让管理层看懂数据。所以操作上会更加简单，呈现上会更美观

1、Power BI

微软出品，和 Excel、SQL Server 生态无缝衔接。很多中小企业用 Excel 做报表，升级到 Power BI 就很自然。优点是价格合理，缺点是对非微软生态的兼容稍弱。

2、FineBI

国产 BI 工具，定位自助分析，灵活做报表，很多国内企业用来替代传统报表系统。优点是本地化好，中文社区活跃。

3、Tableau

全球最知名的可视化工具。它的强项是交互式图表，适合做数据故事化展示，比如在咨询公司、投行经常被用来给客户演示趋势和结论。缺点是价格偏高，对后台数据处理能力弱一些。

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4、Oracle BI

企业级解决方案，稳定、安全，适合大企业、大数据量场景。但学习和维护成本高，一般中小企业很少直接上 Oracle BI。

5、九数云 BI

国产新兴BI，主打 0 代码建模、自动化分析和 AI 辅助诊断。比如你不用写 SQL，也能直接拉取多源系统数据，自动生成预警报表。这类工具对没有专业分析团队的企业很友好。

当然，BI内部也可以分化成本地部署、saas两类；比如power bi、fine bi等属于本地部署BI，使用难度也更大，一般来说要上的话价格更贵，需要配置本地服务器，适合大型企业；类似于九数云BI这样的saas bi由于在线就可以直接用，且企业会负责产品的维护和升级，所以门槛更低，适合中小企业或者大企业的部门内部上。

九数云官网，免费试用：https://www.jiushuyun.com/

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四、数据库工具

BI的核心是“看数据”，把杂乱无章的数据整理出来、找规律、可视化；而数据库则是就是“放数据”；本质是高效存储和查询，保证上层分析有可靠的数据源。

1、MySQL

开源免费，广泛用于互联网和电商网站后台。优点是轻量、普及度高；缺点是处理超大数据时性能有限。

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2、PostgreSQL

被称为“世界上最先进的开源数据库”，功能比 MySQL 更强，比如支持 GIS（地理信息）、复杂查询。学术研究和大数据场景很常用。

3、Oracle

商业数据库巨头，性能稳定、安全性强。金融、通信、政府机构都爱用。缺点是价格昂贵，维护需要专业团队。

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4、SQL Server

微软产品，和 Windows、Excel 兼容度高。很多企业内部管理系统都会搭配 SQL Server，用于财务、人事、ERP 数据。

虽然数据库是没法直接做可视化的，也很依赖开发和运维，但是数据库是“地基”，没有它，BI 和分析都是空谈。中小企业如果没有特别多的要储存的数据的话，只上BI也是够用的，比如九数云BI就可以作为一个企业小型的数据中台来用，把各部门的数据一键汇总。

五、编程工具

编程工具的最大优势是灵活性。只要有数据，你几乎可以用代码完成任何处理：清洗、建模、可视化、自动化、机器学习。

1、Python

最主流的数据分析语言，生态丰富。Pandas、NumPy 做数据处理，Matplotlib、Seaborn 做可视化，Scikit-learn 做机器学习。优点是全能；缺点是写代码需要时间，学习曲线比 Excel 陡。

2、R

统计分析专用语言，学术界常用。R 的生态里几乎所有统计方法都有现成包，适合科研和建模。可视化能力也很强（ggplot2）。

3、Java

不是典型的数据分析语言，但在大数据平台（Hadoop、Spark）里是基础。它更像是“工程化语言”，适合构建底层系统。

4、Julia

新兴语言，速度快，接近 C++ 的性能，又保留了 Python 的易用性。科研圈、金融工程对它的关注度在提升，但生态尚不成熟。

缺点就是学习曲线高，对非技术人员门槛大。 专业的数据分析师、数据科学家、算法工程师等都绕不过，要是只是个人用于辅助工作，还是BI比较实用。

六、AI数据分析工具

现在AI比较火，相应的一些数据分析工具也推出来了，但是准确性还是比较一般

1、ChatExcel（酷表）

北京大学研发，只需输入自然语言命令，就可以自动完成 Excel 处理和分析任务，如数据清洗、图表生成、公式计算等。网址： chatexcel.com

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2、Excel Formula Bot

根据文本指令迅速转换为在 Google Sheets 和 Excel 中使用的公式。网址： WaytoAGI

3、Ajelix AI

功能比较丰富，包括 Excel 公式生成器、公式解释器、Google Apps 脚本生成器、VBA 脚本生成器与解释器、文件翻译工具和模板生成器等。网址：ai.openi.cn

4、SheetPlus

将用户的简单英语问题转换为 Excel 和 Google Sheets 的公式。 WaytoAGI

5、九数云BI

里面内置了ai数据分析的组件，比如ai助理，是可以直接根据对话处理数据、给出结果的，AI诊断则是可以根据数据给出结论，比如需要补货了

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数据分析工具没有绝对的好坏，关键是场景。小公司财务靠 Excel 就够，大型企业管理层要 BI，看趋势和预警；科研人员用 SAS/SPSS 确保结果专业；工程师则需要数据库+Python 打底。最终，工具只是手段，真正的价值在于：你能用它解决什么问题，支撑什么决策。

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