俗話說的好：有人的地方就有鄙視圈，就像學C/C++的看不起學JAVA，學JAVA看不起學PHP，學PHP看不起學VBA的。在數(shù)據(jù)分析行業(yè)也存在著這樣的鄙視鏈:學Python看不起學BI的，學BI的看不起學EXCEL的。但事實真的如此嗎？

但凡存在的事務(wù)，必然有著其存在的理由。也許從編程角度而言，這種鄙視有些道理，但如果你換個角度呢？從學習成本或者是展示效果而言，又該是誰鄙視誰？

于我們每個人而言，其實能夠全都掌握是最好的，你可以在少數(shù)數(shù)據(jù)處理時用EXCEL更加高效，可以在大量數(shù)據(jù)分析時，寫個代碼自行運行，也可以在做周報月報時是用BI做動態(tài)的可視化大屏。

每樣都學、每樣都精是最好的選擇方式。但每個人的精力都是有限的，而且刀越磨越快，越用越鈍，你只有不斷的學習，才能跟上需求的變化。

所以今天我就為EXCEL、BI、Python 的越來越激烈的爭議進行一些個人總結(jié)。本文將會從適用范圍、適用人群和優(yōu)劣勢進行對比。

一、EXCEL

適用范圍：各行各業(yè)的日常工作數(shù)據(jù)的少量、較簡單邏輯的處理。還有更多函數(shù)公式，滿足日常一般的數(shù)據(jù)分析要求綽綽有余。

適用人群：門檻較低、適合剛?cè)肼毜男“滓约肮颈旧順I(yè)務(wù)不大，數(shù)據(jù)量較少的企業(yè)人員。

優(yōu)勢：不過多贅述，簡單表格制作、數(shù)據(jù)透視表就能滿足日常需求

劣勢：處理數(shù)據(jù)量有限，只能處理最大行數(shù)是1048576行，最大列數(shù)是16384列，看著挺多，但隨著企業(yè)數(shù)據(jù)化的發(fā)展，遠遠不夠。此外當處理較大體量數(shù)據(jù)時，就會發(fā)生卡頓、宕機，并且圖表樣式簡單有限，不夠美觀。

二、BI

適用范圍：做數(shù)據(jù)透視分析，做報表。

適用人群：沒時間學代碼、對數(shù)據(jù)分析有著快速響應(yīng)需求的業(yè)務(wù)人員，以及懂些代碼，疲憊于重復(fù)性取數(shù)需求的IT人員。

優(yōu)勢：處理大數(shù)據(jù)量的性能比EXCEL強很多，并且類EXCEL的操作設(shè)計，支持拖拉拽等方式，個性化的滿足了中國式的復(fù)雜報表需求。此外可以直接鏈接多個數(shù)據(jù)庫，不用重復(fù)導(dǎo)出導(dǎo)入數(shù)據(jù)，省時省力。

劣勢：現(xiàn)在BI市場良莠不齊，處于高速訴發(fā)展時期，選擇較多，所以還是要慎重選擇BI廠商。

三、Python

適用范圍：網(wǎng)站運維、第三方數(shù)據(jù)爬蟲等等多場景

適用人群：有一定的編碼基礎(chǔ)能力，非專業(yè)人士也可以學，只是入門簡單，越學越難。

優(yōu)勢：因為 Python 相之于其他編程語言較為好學，他的整體書寫形式比較類似英語。因此其他領(lǐng)域的人入門起來也比較簡單。其次崗位少，競爭較小。

劣勢：Python崗位少，去投簡歷的公司也就少，大多數(shù)都是在北上廣深杭，其他二三線城市能參加面試的機會就更少了，IT崗位機會多的是Java，前端，就業(yè)較難。

不同的數(shù)據(jù)分析工具有著不同的優(yōu)勢范圍和使用人群，故此鄙視鏈的存在確實沒有必要。但不管如何，以上也都只是工具，在數(shù)據(jù)分析的行業(yè)里，只會工具可不夠，還需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)具體使用。

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