但凡存在的事务，一定有着其存在的情由。大概从编程角度而言，这种鄙视有些道理，但如果你换个角度呢？从学习本钱或者是展示效果而言，又该是谁鄙视谁？
于我们每个人而言，实在能够全都节制是最好的，你可以在少数数据处理时用EXCEL更加高效，可以在大量数据剖析时，写个代码自走运行，也可以在做周报月报时是用BI做动态的可视化大屏。
每样都学、每样都精是最好的选择办法。但每个人的精力都是有限的，而且刀越磨越快，越用越钝，你只有不断的学习，才能跟上需求的变革。
以是本日我就为EXCEL、BI、Python 的越来越激烈的争议进行一些个人总结。本文将会从适用范围、适用人群亲睦坏势进行比拟。
一、EXCEL适用范围：各行各业的日常事情数据的少量、较大略逻辑的处理。还有更多函数公式，知足日常一样平常的数据剖析哀求绰绰有余。
适用人群：门槛较低、适宜刚入职的小白以及公司本身业务不大，数据量较少的企业职员。
上风：不过多赘述，大略表格制作、数据透视表就能知足日常需求
劣势：处理数据量有限，只能处理最大行数是1048576行，最大列数是16384列，看着挺多，但随着企业数据化的发展，远远不足。此外当处理较大体量数据时，就会发生卡顿、宕机，并且图表样式大略有限，不足都雅。
二、BI
适用范围：做数据透视剖析，做报表。
适用人群：没韶光学代码、对数据剖析有着快速相应需求的业务职员，以及懂些代码，怠倦于重复性取数需求的IT职员。
上风：处理大数据量的性能比EXCEL强很多，并且类EXCEL的操作设计，支持拖沓拽等办法，个性化的知足了中国式的繁芜报表需求。此外可以直接链接多个数据库，不用重复导出导入数据，省时省力。
劣势：现在BI市场良莠不齐，处于高速诉发展期间，选择较多，以是还是要慎重选择BI厂商。
三、Python
适用范围：网站运维、第三方数据爬虫等等多场景
适用人群：有一定的编码根本能力，非专业人士也可以学，只是入门大略，越学越难。
上风：由于 Python 相之于其他编程措辞较为好学，他的整体书写形式比较类似英语。因此其他领域的人入门起来也比较大略。其次岗位少，竞争较小。
劣势：Python岗位少，去投简历的公司也就少，大多数都是在北上广深杭，其他二三线城市能参加口试的机会就更少了，IT岗位机会多的是Java，前端，就业较难。
不同的数据剖析工具有着不同的上风范围和利用人群，故此鄙视链的存在确实没有必要。但不管如何，以上也都只是工具，在数据剖析的行业里，只会工具可不足，还须要结合详细业务详细利用。
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