powerbi学习是否要编程(powerbi 编程)

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数据分析工具那么多，应该用哪一个来分析呢？

这是很多人在分析数据时经常遇到的问题。尤其是在新人刚开始的时候，我看到了下面这些数据分析工具。

Excel，SQL，SPSS，Python，Tableau，Powerbi，Finebi，R，Hadoop，Spark.

Maybeads很大，认为这些东西都要研究。

关于数据分析工具的选择，我的建议是面包屑医学。

它根据数据应用的不同链接来观察。

其实已经很清楚了。每个数据分析工具都有自己的功能点。在不同的数据应用方案中，选择适的工具，使效率化。

比如在获取数据的时候，可以通过SQL从数据库中提取数据，也可以通过Python爬取数据，但少可以掌握SQL。

在处理数据时，如果数据量不大，Excel是最方便快捷的数据处理工具。在大数据的情况下，比较常用的是SQL和Python在大量非可变数据批处理作业中，群集是最适的；

模型分析，简单分析，Excel，BI工具就够了，涉及建模，R，spss，专业的统计分析软件，更有优势，毕竟建模思维与统计数据强相关，当然python也是不错的选择；

可视化时，建议使用专业的可视化工具。分割也有很多可视化工具。比如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等报表工程师更适选择专业的报表工具，比如FinEreport，开发者也可以选择一些开源的可视化工具，比如echart。

3主要工具分析

1、Excel。

在很多人眼里，Excel只是一个办公软件，但实际上，大多数人对Excel的知晓度不到50%。Excel堪称最全的数据分析工具之一，包括表单制作、数据透视、VBA等。以确保人们能够分析需求。

当然，也有人认为自己非常精通计算机编程语言，鄙视和使用Excel是因为Excel不能处理大数据。但是换个思路，我们每天使用的数据比大数据多吗？我们国家有大量的中小微账号，Excel足以满足大部分数据分析需求。

摘要，数据处理，分析，一百万以下的Excel是个不错的选择。如果新人想学数据分析，Excel是，是必须的！

2，Python。

不可否认，在数据分析领域，Python确实是一个强大的语言工具。你可以根据你想做的事情来写代码。虽然比Excel和BI难进，但比Excel高，BI工具是数据科学家的重要工具。

特别是在统计分析和预测分析方面，Python等编程语言有着无可比拟的优势。

新人次进门后，很多主帖连Python都不会用，但要想在这条路上成长，Python一定是不可逃避的工具。

3、BI工具

BI也是商业智能，诞生于数据分析。你会发现BI工具的产品设计，几乎都是按照数据分析流程来的。首先是数据处理、清洗，然后是数据建模，是数据可视化，围绕数据的思想指导运营决策。因为功能上的侧重，产品也很简洁，靠拖拽把大部分需求都拖下来了，商务人士不需要基础编程也能上手。

以Finebi为例

您可以通过导入数据集或连接到数据库来获取数据。

如果需要进行数据处理，请点击“创建自助数据集”。在自助数据集中，可以根据业务逻辑、数据包汇总、添加数据列、多表并等进行过滤。从而实现数据处理、分析、建模、集群等待等功能，用鼠标完成数据处理操作，不死硬函数公式。

数据完成后，点击“保存”，进入仪表盘创建组件，并进行数据可视化分析，可视化BI工具的关键功能，内置可视化图表模型，非常方便。

可以输出一个类似图形的可视化仪表盘，用于共享分析结果，报告非常适。

以上对比显示了几款软件的差异。我想总结的是，存在就是理的。Excel\BI\编程语言，这些工具在应用中重叠互补。对于重叠的地方，不管什么样的工具，只要能用来解决遇到的问题，就是最好的。