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大部分公司目前還是在用Excel在進行數據分析：收集數據、統計分析、做報表，畢竟Excel還佔據著數據分析工具的半壁江山，而且Excel還「價格便宜」，大部分人都會用。

但這些都談不上是專業的數據分析，專業分析師一般用Python或R語言。

但不可否認的是，Excel的功能的確很強大，它可以實現簡單的數據清洗和數據挖掘，以致於當初很多人只學了Excel裏的數據透視表，就敢自稱是數據分析師了。

當然，對於簡單的邏輯分析和小規模數據集，Excel是完全可以滿足數據清洗的要求的，同時Excel也可以用分類、聚類、關聯和預測這幾種演算法來實現簡單的數據挖掘。

但是，Excel之所以逐漸落後於數據分析市場，就因為它也存在著許許多多的問題，最主要的問題包括處理不了大數據集、可視化程度低、難以解決數據孤島、操作不靈活有難度、重複人力工作、數據無法實時更新、終端不拓展等等，所以比起專業的數據分析工具還是遜色不少。

所在在現在的企業數據分析過程中，一般流程是這樣的：

IT部門用SQL取數，用專業的報表工具比如finereport做業務報表，也有用BI做分析報表的；

然後數據分析方面，BI因為上手簡單，可視化直觀，可搭建分析平臺，可整合數據，常被用作企業級的數據分析工具，業務人員可以自主分析，分析師也經常用BI來取數，做固定的可視化分析；

但如果是專業的分析，公司又有專業的數據分析師，涉及建模數據挖掘等，就會用Python還有R。

關於專業數據分析工具和Excel的對比，可以參考下面這篇文章：

《這款效率遠超Excel的表格工具，沒用過就可惜了》

這個問題問得好，這個確實反映了很多數據分析新人的困惑和對數據分析誤解。

對數據分析的誤解是來源於互聯網的發展和大數據的發展，讓數據分析師這個名稱火了起來，於是各種文章，培訓機構都在告訴你，學好Python(各軟體工具如R，Java，SAS)。。。後面加上分析。或者是各種演算法。好像會用程序就會了數據分析，或者是纔有資格叫數據分析。

但是，數據分析的範圍很廣，不同行業不同公司對數據分析的定義有很大差別，有些會寫程序處理下數據就叫數據分析的，有把搞資料庫的叫數據分析的，有把調包的叫數據分析的。。。應用盡有。

一般來說，我見到的數據分析可歸為兩種，

一種是通過演算法，沉澱模型來解決一些問題的，但這些問題不一定是商業問題，學術商業都有，比如圖像識別，比如點擊預測。

另一種是以解決公司的生意問題為主的，比如應該選什麼市場，競爭環境如何，銷量為什麼上升，怎麼做更好，有沒有更好的方法，產品改版後用戶喜不喜歡，哪個功能比較重要，哪些功能應該撤掉等等，這類分析師以生意問題為目的，不管你是用什麼工具，主流的還是分析師三大件Excel SQL PPT。如果公司的數據豐富度允許，你也可以一些成熟的模型，用Python也好，R也好，只有是你熟悉來處理Excel難以處理的問題，比如評論分析，文本分析，聚類等。

所以有隻用Excel來分析(SQL拿來取數或作一些預處理)的公司並不奇怪，而且還很多。Excel的功能豐富，簡單，所見即所得的特性能讓分析師更好的聚焦於你的問題，聚焦於分析，而不是工具。

PS:那些覺得Excel上不了檯面的人，你得重新認知下它，95%整天用Excel的人其實只用了它不到5%的功能。

大部分公司都在用Excel做數據分析

數據量大、效率高的企業一般採用面向Excel用戶的自助分析軟體

為什麼需要Excel分析

自助BI使得BI不再是高管領導的專利，促成了BI的平民化，更是BI的發展趨勢。但自助BI工具的選擇卻並不簡單，很多廠商推出了自己的自助分析工具，但在企業的使用過程中，實際達到的效果卻差強人意。為什麼？

由於企業大部分業務用戶更加習慣使用Excel，不願意學習新的分析工具，基於以下幾個原因：

1.Excel提供了非常強大靈活的數據處理、數據分析以及數據可視化的能力。

2.用戶存在大量基於Excel的報表模板，這些模板積累了大量的業務智慧，換成其他的分析工具，Excel業務模板無法重用。

3.市面上分析工具給用戶提供分析能力的同時，也限制了用戶想像力，在功能的靈活性上遠不如Excel，無法滿足業務用戶的分析功能需求。

但Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：

1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。

2.數據獲取的過程麻煩。特別是週期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。

3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。

Excel分析的功能亮點

1.支持Excel直連資料庫，數據準備自己搞定

2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析

3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據

4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據

5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境

6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集羣）運算

7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權

圖：通過數據透視表進行數據準備

圖：通過公式將線上線下數據聯合到一起

數據分析師使用Excel分析的主要過程為：

1.安裝Excel插件，安裝完成後在Excel/Wps工具欄會出現smartbi頁簽；

2.通過透視分析做數據預加工處理，包括數據匯總、設置過濾條件等，作為數據分析的數據來源；

3.在Excel報表設計界面進行數據分析，如添加數據列、計算公式、圖形、數據透視表等；

4.將製作完成的報表發布到伺服器，可在web端進行瀏覽。

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必須有的，而且是大多數公司

數據分析無非用到幾個軟體，SQL用來取數；SAS/SPSS做數據統計、挖掘；PY可以做數據分析、採集數據等，但小公司基本沒有這個需求；EXCEL是最基本的數據分析軟體，無論大小公司，用得都是最頻繁的；雖然大數據時代吹了很多年了，但大部分的小公司數據分析崗還只是需要EXCEL方面的人才

我現在就是用SQL取數，取完用分析軟體形成固定分析報表 ，一些不固定分析都是用EXCEL去做的。

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