1.4　数据分析常用工具

工欲善其事，必先利其器，选择合适的数据分析工具尤为重要。下面介绍两款常用的数据分析工具，即Excel工具和Python语言。

1.4.1　Excel工具

Excel具备多种强大功能，例如创建表格、数据透视表、VBA等，Excel的系统如此庞大，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是在今天，大数据、人工智能时代，数据量很大的情况下Excel已经无法胜任，不仅处理起来很麻烦而且处理速度也会变慢。从数据分析的层面，Excel也只是停留在描述性分析，如对比分析、趋势分析、结构分析等。

1.4.2　Python语言

虽然Excel已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但由于它是定制软件，很多东西都固化了，不能自由地修改。而Python非常的强大和灵活，可以编写代码来执行所需的任何操作，从专业和方便的角度来看，它比Excel更加强大。另外，Python可以实现Excel难以实现的应用场景。

1．专业的统计分析

例如，正态分布、使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像用数据做实验一样。它可以帮助我们回答下面的问题。

数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响是多少？

2．预测分析

例如，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览历史推送不同的产品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

综上所述，Python作为数据分析工具的首选，具有以下优势。

　Python语言简单易学、数据处理简单高效，对于初学者来说更加容易上手。

　Python第三方扩展库不断更新，可用范围越来越广。

　在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位。

　可以和其他语言进行对接，兼容性稳定。

当然，如果您既会Excel又会Python，那么绝对是职场的加分项！