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2）Power BI
Power BI的優(yōu)勢在于其業(yè)務模型和數(shù)據(jù)分析功能。
Power BI以前是Excel的插件，但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel，發(fā)展成BI工具。作為后來者，Power BI每個月都有迭代更新，并且跟進的速度很快。
Power BI當前具有三種授權(quán)方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium 。與Tableau一樣，免費版的功能也不完整。但是給個人用幾乎已經(jīng)足夠。而且Power BI的數(shù)據(jù)分析功能強大。它的PowerPivot 和DAX語言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來進行復雜的高級分析。
3）FineReport應用
FineReport之所以獨特在于它的自助服務數(shù)據(jù)分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡單的拖放操作，你就可以使用FineReport 設(shè)計各種樣式的報告，并輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng) 。
FineReport 可以直接連接到各種數(shù)據(jù)庫，并且方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。其格式類似于Excel的界面。功能包括報告創(chuàng)建，報告權(quán)限分配，報告管理，數(shù)據(jù)輸入等。
此外，F(xiàn)ineReport 的可視化功能也非常突出，它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫。
在價格方面，F(xiàn)ineReport 的個人版本是完全免費的，并且所有功能都是開放的。
3. R＆Python語言R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應用場景，但其實它們基本上都是定制化的。如果軟件沒有設(shè)計某項功能或替某功能開發(fā)按鈕，那很可能你就沒法用它們來完成工作。
在這一點上面，編程語言是不一樣的。它非常強大和靈活。你可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作。比方說，R和Python是數(shù)據(jù)科學家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來看，它們絕對比Excel和BI工具強大。
那么，R和Python可以實現(xiàn)哪些Excel和BI工具難以實現(xiàn)的應用場景呢？
1）專業(yè)統(tǒng)計分析
就R語言而言，它最擅長的是統(tǒng)計分析，例如正態(tài)分布，使用算法對聚類進行分類和回歸分析等。這種分析就像用數(shù)據(jù)作實驗一樣。它可以幫助我們回答以下問題。
比方說，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達到的統(tǒng)計可控范圍內(nèi)？不同參數(shù)對結(jié)果的影響的大小是多少？還有假設(shè)仿真分析。如果某個參數(shù)發(fā)生變化，會帶來多大影響？
2）獨立預測分析
比方說，我們打算預測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？我們可以找出他的個人信用情況，并根據(jù)他的在線消費記錄確定貸款金額 ?；蛘撸覀兛梢愿鶕?jù)他在網(wǎng)頁上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當前流行的機器學習和人工智能概念。
結(jié)論以上比較說明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語言存在部分功能重疊，但它們也是互補的工具。每個應用的價值取決于要開發(fā)的應用的類型和當時的情況。
在選擇數(shù)據(jù)分析工具之前，你必須首先了解自己的工作：你會不會用到我剛剛提到的應用場景。或考慮一下你的職業(yè)方向：你是面向數(shù)據(jù)科學還是業(yè)務分析的。

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