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大部分公司目前还是在用Excel在进行数据分析：收集数据、统计分析、做报表，毕竟Excel还占据著数据分析工具的半壁江山，而且Excel还「价格便宜」，大部分人都会用。

但这些都谈不上是专业的数据分析，专业分析师一般用Python或R语言。

但不可否认的是，Excel的功能的确很强大，它可以实现简单的数据清洗和数据挖掘，以致于当初很多人只学了Excel里的数据透视表，就敢自称是数据分析师了。

当然，对于简单的逻辑分析和小规模数据集，Excel是完全可以满足数据清洗的要求的，同时Excel也可以用分类、聚类、关联和预测这几种演算法来实现简单的数据挖掘。

但是，Excel之所以逐渐落后于数据分析市场，就因为它也存在著许许多多的问题，最主要的问题包括处理不了大数据集、可视化程度低、难以解决数据孤岛、操作不灵活有难度、重复人力工作、数据无法实时更新、终端不拓展等等，所以比起专业的数据分析工具还是逊色不少。

所在在现在的企业数据分析过程中，一般流程是这样的：

IT部门用SQL取数，用专业的报表工具比如finereport做业务报表，也有用BI做分析报表的；

然后数据分析方面，BI因为上手简单，可视化直观，可搭建分析平台，可整合数据，常被用作企业级的数据分析工具，业务人员可以自主分析，分析师也经常用BI来取数，做固定的可视化分析；

但如果是专业的分析，公司又有专业的数据分析师，涉及建模数据挖掘等，就会用Python还有R。

关于专业数据分析工具和Excel的对比，可以参考下面这篇文章：

《这款效率远超Excel的表格工具，没用过就可惜了》

这个问题问得好，这个确实反映了很多数据分析新人的困惑和对数据分析误解。

对数据分析的误解是来源于互联网的发展和大数据的发展，让数据分析师这个名称火了起来，于是各种文章，培训机构都在告诉你，学好Python(各软体工具如R，Java，SAS)。。。后面加上分析。或者是各种演算法。好像会用程序就会了数据分析，或者是才有资格叫数据分析。

但是，数据分析的范围很广，不同行业不同公司对数据分析的定义有很大差别，有些会写程序处理下数据就叫数据分析的，有把搞资料库的叫数据分析的，有把调包的叫数据分析的。。。应用尽有。

一般来说，我见到的数据分析可归为两种，

一种是通过演算法，沉淀模型来解决一些问题的，但这些问题不一定是商业问题，学术商业都有，比如图像识别，比如点击预测。

另一种是以解决公司的生意问题为主的，比如应该选什么市场，竞争环境如何，销量为什么上升，怎么做更好，有没有更好的方法，产品改版后用户喜不喜欢，哪个功能比较重要，哪些功能应该撤掉等等，这类分析师以生意问题为目的，不管你是用什么工具，主流的还是分析师三大件Excel SQL PPT。如果公司的数据丰富度允许，你也可以一些成熟的模型，用Python也好，R也好，只有是你熟悉来处理Excel难以处理的问题，比如评论分析，文本分析，聚类等。

所以有只用Excel来分析(SQL拿来取数或作一些预处理)的公司并不奇怪，而且还很多。Excel的功能丰富，简单，所见即所得的特性能让分析师更好的聚焦于你的问题，聚焦于分析，而不是工具。

PS:那些觉得Excel上不了台面的人，你得重新认知下它，95%整天用Excel的人其实只用了它不到5%的功能。

大部分公司都在用Excel做数据分析

数据量大、效率高的企业一般采用面向Excel用户的自助分析软体

为什么需要Excel分析

自助BI使得BI不再是高管领导的专利，促成了BI的平民化，更是BI的发展趋势。但自助BI工具的选择却并不简单，很多厂商推出了自己的自助分析工具，但在企业的使用过程中，实际达到的效果却差强人意。为什么？

由于企业大部分业务用户更加习惯使用Excel，不愿意学习新的分析工具，基于以下几个原因：

1.Excel提供了非常强大灵活的数据处理、数据分析以及数据可视化的能力。

2.用户存在大量基于Excel的报表模板，这些模板积累了大量的业务智慧，换成其他的分析工具，Excel业务模板无法重用。

3.市面上分析工具给用户提供分析能力的同时，也限制了用户想像力，在功能的灵活性上远不如Excel，无法满足业务用户的分析功能需求。

但Excel也存在一些问题，长期困扰一线业务用户：

1.首先是性能问题。对于大数据量，Excel处理起来很慢，甚至超过100万行，就完全不支持。

2.数据获取的过程麻烦。特别是周期性的数据获取，每次都要找IT人员帮忙，再粘贴到excel中去。

3.共享的安全性和便利性问题。用户大都是把Excel文件通过邮件或即时通讯软体共享。首先，文件满天飞，不好管理；其次，许可权不好控制，没法做到只共享分析结果，而不共享明细数据；最后，数据没法做到每个人的数据不同，根据用户许可权动态更新数据。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具，它结合了Excel的优点，解决了Excel的问题，真正做到赋能企业一线业务用户，让人人都是自助分析师，促进企业的全民数字化运营。

Excel分析的功能亮点

1.支持Excel直连资料库，数据准备自己搞定

2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析

3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据

4.支持模板和数据分离，重用分析模板，动态更新数据

5.支持对Excel中的数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境

6.支持超大数据量处理，支持在个人Excel端运算，也支持在伺服器（集群）运算

7.支持全面的许可权管控，提供细粒度的许可权控制，精确控制每一个用户的数据许可权

图：通过数据透视表进行数据准备

图：通过公式将线上线下数据联合到一起

数据分析师使用Excel分析的主要过程为：

1.安装Excel插件，安装完成后在Excel/Wps工具栏会出现smartbi页签；

2.通过透视分析做数据预加工处理，包括数据汇总、设置过滤条件等，作为数据分析的数据来源；

3.在Excel报表设计界面进行数据分析，如添加数据列、计算公式、图形、数据透视表等；

4.将制作完成的报表发布到伺服器，可在web端进行浏览。

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Smartbi商业智能BI与大数据分析软体平台-一站式大数据BI解决方案?

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必须有的，而且是大多数公司

数据分析无非用到几个软体，SQL用来取数；SAS/SPSS做数据统计、挖掘；PY可以做数据分析、采集数据等，但小公司基本没有这个需求；EXCEL是最基本的数据分析软体，无论大小公司，用得都是最频繁的；虽然大数据时代吹了很多年了，但大部分的小公司数据分析岗还只是需要EXCEL方面的人才

我现在就是用SQL取数，取完用分析软体形成固定分析报表 ，一些不固定分析都是用EXCEL去做的。

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