大数据分析工具这么多，应该用哪个来做分析？这是很多人在做数据分析的时候，经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候，看到Excel、sql、spss、python、tableau、powerbi、finebi、R、Hadoop、spark……等数据分析工具可能头都大了，以为这些全部都是需要学的。

但是在数据分析工具的选择上，小编的建议是对症下药。

根据数据应用的不同环节来看

其实看上图就已经非常清晰了。每个数据分析工具都有其侧重的功能点，在不同的数据应用场景下，选择合适的工具，能实现效率最大化。

比如在数据获取时，你可以通过SQL从数据库中提取数据，也可以通过python爬取数据，但你最起码要能熟练掌握SQL；

数据处理时，如果数据量不大，其实Excel是最方便快捷的数据处理工具，在大数据量的情况下，SQL和python的使用更为常见；在大量不可变数据的批处理作业中，hive则最为合适；

分析建模方面，简单的分析，Excel、BI工具已经足够，涉及到建模时，R、SPSS这类专业的统计分析软件，就更能发挥出优势，毕竟建模的思维和统计学是强相关的，当然，python也是一个不错的选择；

在做可视化时，还是建议各位用专业的可视化工具去做，可视化工具的细分上也有很多，像普通的业务数据分析师和业务人员可以使用常见的BI工具tableau、PowerBI、FineBI等去做，报表工程师更适合选择专业的报表工具例如finereport，开发人员还可以选择一些开源的可视化工具例如echart

3大常用工具分析

1、Excel

在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但其实大部分人对Excel的了解还不到50%。Excel可以算是最通用的数据分析工具之一，包括表格制作、透视表、VBA等，保证人们可以根据自己的需求进行分析。

当然也有人认为自己对计算机编程语言非常精通，不屑于用Excel作为工具，因为Excel无法处理大数据。但是换个角度想，我们日常生活中使用的数据是否超出了大数据的极限？而且我国中小企业占大多数，Excel足以应付绝大多数的数据分析需求。

综上所述，Excel是百万级以下数据处理分析的好选择。新人如果想学数据分析，Excel绝对是首选。

2、Python

不可否认，python确实是数据分析领域的一个强大的语言工具。你可以写代码来执行你想要的。虽然比Excel和BI更难入门，但作为数据科学家必备的工具，从专业角度来说肯定比Excel和BI工具高。

尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

新人在初入门时可以先不学Python，很多初级岗位甚至用不上Python，但如果想在这条路上长远发展，它一定是个逃不开的工具。

3、BI工具

BI是商业智能，这种工具是为数据分析而生的。你会发现BI工具的产品设计几乎都是按照数据分析的过程来设计的。首先是数据处理、排序和清理，然后是数据建模，最后是数据可视化。整个过程围绕着数据指导运营决策的思路。因为注重功能，所以产品操作起来也很简单，大部分需求都可以通过拖拽完成，没有编程基础的业务人员可以快速上手。

以FineBI为例

可以通过导入数据集或者连接数据库，获取数据

BI就是商业智能，是为数据分析而生的工具。你会发现BI工具的产品设计几乎都是按照数据分析的过程来设计的。首先是数据处理、排序和清理，然后是数据建模，最后是数据可视化。整个过程围绕着数据指导运营决策的思想。因为我们注重功能，所以产品的操作也很简单，大部分需求都可以通过拖拽完成，没有编程基础的业务人员可以快速上手。

数据处理完毕之后，点击保存，进入仪表板创建组件，即可进行数据可视化分析，可视化作为BI工具的重点功能，里面内置了几十种可视化图表模型，非常全面方便。

最后，可以输出下图类似的可视化仪表板，用作分析结果分享、报告都很适合。

以上对比说明了几种软件的区别。小编想总结的是，存在是合理的。Excel、BI等大数据分析工具有重叠和互补的应用。无论你用什么样的工具来解决你遇到的问题，都是最好的。

看了以上这么多的大数据分析工具的介绍，不知道大家都了解了吗？天善智能网站内也有丰富的课程可供参考，赶紧点击链接学习起来吧！https://edu.hellobi.com/course/explore?c2=36