互联网数据分析的网站有哪些？

Power BI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。

Power BI的PowerPivot 和DAX语言能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析，可以彻底解决很多在Python或者Excel中让人烦透了的问题，比如：

• 在数据获取时，你可以通过SQL从数据库中提取数据，也可以通过python爬取数据，但你最起码要能熟练掌握SQL；
• 做个表格直接星型连接，再也不用pandas来回join、也不用Excel迷之效果的VLOOKUP函数
• 做个分析，前期用Python处理数据，后期用Excel出图表，现在直接PowerBI搞定!

但是，PowerBI的缺陷也较为明显。

• PowerBI本身因为DAX函数的存在，就有不小的学习难度，操作上手没有Excel简单
• 网络上的学习资源也较少，没有能够引导进行PowerBI数据分析的学习视频，加大了我们学习的难度。

总之，Power BI最大优势在于其业务模型和数据分析功能，最大缺点是学习难度高。

3、R＆Python语言

尽管像Excel和BI工具这样的软件已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。

如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作。在这一点上面，编程语言是不一样的。

R＆Python就都属于编程语言类，但用它们的前提是：必须得有代码基础，它们可以编写代码来执行所需的任何操作。

比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们绝对比Excel和BI工具强大。比如，一些专业统计分析和独立预测分析的应用场景，在Excel和BI工具上难以实现，但通过R和Python却可以。

4、SQL

SQL是结构化查询语言，基于数据库的语言，是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一。

做专业数据分析，SQL也是必会的工具，因为要利用SQL语句来取数、清洗数据。

学好SQL，可以从事数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师），但至少需要具备下面这些技能

结论：几款数据分析工具存在部分功能重叠，但也是互补的工具。

如果对数据要求不高的，可以考虑Excel；

如果有代码基础的，可以考虑R和Python；

如果自身学习能力还ok的话，可以尝试Power BI和SQL。

二、零代码数据协作平台——伙伴云

但如果以上数据分析工具都不能满足你的要求的话，你还可以选择伙伴云，相对上述应用工具来说新手友好、入门简单、功能强大的数据分析应用伙伴云。

伙伴云是一款零代码应用搭建软件，其自带的云分析更是一款成熟的数据分析工具。

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它与Excel、PowerBI、Python等数据分析软件的不同之处在于，它具有 更多的企业级数据分析功能。

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好啦，以上就是本次的分析总结，希望能够帮助到你哦～

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