开篇前言，问题由来

比较思维

无论我们是干分析工作的，或者对数据分析充满兴趣

我们都应该明白在数据分析中，最重要的必然是你的逻辑思维和分析框架

优秀的思维模型和业务分析能力，直接关乎着我们分析结果的现实价值。

可是仅仅有了思路还不够，我们还需要使用各类工具把分析变成现实，把数据变成价值！

在数据量不大的时候，我们甚至可以直接利用人工统计和专家经验分析就能解决问题

但在数据量很大，业务背景复杂的情况下，选择更快更高效的工具自然变得异常重要

目前常用的主流分析工具包括几种：Excel、SQL、PowerBI、Tableau、Python

当然还有老牌数据分析软件，SPSS、SAS等等Saas解决方案。

如何选择

而这个时候，就会遇到一个问题：我们要选择哪种工具？

特别注意的是，这个问题是不可避免的，它来自人类天然的比较心理。

人总是喜欢比较事物，无论这个事物它是什么，只要存在参照物，人都会拿来比较。

什么是工具选择障碍症？

工具比较

通常来说，我们一般比较工具，首先都是看场景用途的，比如：

SQL，一般包括MySQL或Hive SQL等等，主要用于查询和提取数据库中的数据

Excel和Python，主要用于数据清洗、数据转换，也会处理一些文本数据比如txt、csv，json等等

Python相对于Excel，在数据处理量和速度上有一定优势，而Excel在操作上相对简单不需大量编写代码

Power BI或者Tableau，主要处理中等数量的数据，优势在搭建数据分析管道，快速可视化和输出报告。

SAS和SPSS，主要在特定领域使用较多，比如金融圈、咨询公司等等。

你看，这种比较方式都是我们很自然就会去做到，甚至是下意识的行为。

我们可以在这里轻松列举出工具的应用场景，我们也可以用自己独特的对比方式来整理。

正是这种对比思维，引发工具的不断升级换代，最终导致工具之间覆盖的应用场景重合性越来越高。

就像微信、支付宝之间，快手和抖音之间，长得越来越像是一样的。

升级迭代

用excel能解决的，用Python同样可以处理；用SQL能解决的，用Power BI也能搞定。

加之各种工具的更新迭代速度越来越快，功能越来越全面，现在已经很难说谁比谁差了。

最终工具间彼此可替代性越来越高，我们也很难区分，到底什么场景下用哪个工具更好。

更可怕的是，越来越多的分析人员在工具选择上非常偏执，觉得不用主流工具就是落后，就要挨打？

甚至一味地为了主流工具而放弃原有的工具习惯，为了主流工具而改变分析思路和图表样式。

这种过分追求技术工具的分析，往往会丢掉分析的初衷，甚至忘记了分析的目的。

老海称这种现象是：工具选择障碍症，一种盲目求新求变的心理状态

其实，根本不存在什么主流工具

引用鲁迅先生的逻辑，老海认为：

工具本没有好坏之分，使用的人多了也就成了主流

excel

就像经久不衰的Excel，无论是以前的讲解博客论坛、GIF讲解动画，还是现在的短视频课程、自媒体网课

Excel依靠巨大的使用人群，始终是我们办公和数据表格处理的首选位置。

近些年随着数据科学的发展，加之网络都在热炒Python，甚至出现各种夸张的推广方式

也让Python这门1991就出现的脚本语言，自2004年开始，一举翻身为近些年最热门语言之一。

之后随着商业分析作用越发凸显，像Power BI和Tableal这类商业BI分析产品，也逐渐成为这几年热门工具

所以是否主流，并不是决定我们是否选择哪种工具的理由，更不该过分浪费时间去思考谁强谁弱

谁也无法一直追逐上工具变化的脚步，唯一能成就自己的是经验积累和思维成熟。

最后，老海推荐一个工具原则

解决问题

谁能更快更直接解决当前问题，我们就选择谁！

不需要去追逐所谓的高级工具和技巧，最关键的是需要掌握足够信息来判断哪种工具更合适。

这就像本草纲目，当我们掌握了“对症下药”，所有的“药物”都将为我所用！

接下来，老海将分享系列实操文章：关于EXCEL、SQL、Power BI与Python的终极对决，让我们彻底从工具选择的思维漩涡中跳出来吧！