俗話說的好：有人的地方就有鄙視圈，就像學C/C++的看不起學Java，學JAVA看不起學PHP，學PHP看不起學VBA的。在數據分析行業也存在著這樣的鄙視鏈:學Python看不起學BI的，學BI的看不起學EXCEL的。但事實真的如此嗎？

但凡存在的事務，必然有著其存在的理由。也許從編程角度而言，這種鄙視有些道理，但如果你換個角度呢？從學習成本或者是展示效果而言，又該是誰鄙視誰？

於我們每個人而言，其實能夠全都掌握是最好的，你可以在少數數據處理時用EXCEL更加高效，可以在大量數據分析時，寫個代碼自行運行，也可以在做周報月報時是用BI做動態的可視化大屏。

每樣都學、每樣都精是最好的選擇方式。但每個人的精力都是有限的，而且刀越磨越快，越用越鈍，你只有不斷的學習，才能跟上需求的變化。

所以今天我就為EXCEL、BI、Python 的越來越激烈的爭議進行一些個人總結。本文將會從適用範圍、適用人群和優劣勢進行對比。

一、EXCEL

適用範圍：各行各業的日常工作數據的少量、較簡單邏輯的處理。還有更多函數公式，滿足日常一般的數據分析要求綽綽有餘。

適用人群：門檻較低、適合剛入職的小白以及公司本身業務不大，數據量較少的企業人員。

優勢：不過多贅述，簡單表格製作、數據透視表就能滿足日常需求

劣勢：處理數據量有限，只能處理最大行數是1048576行，最大列數是16384列，看著挺多，但隨著企業數據化的發展，遠遠不夠。此外當處理較大體量數據時，就會發生卡頓、宕機，並且圖表樣式簡單有限，不夠美觀。

二、BI

適用範圍：做數據透視分析，做報表。

適用人群：沒時間學代碼、對數據分析有著快速響應需求的業務人員，以及懂些代碼，疲憊於重複性取數需求的IT人員。

優勢：處理大數據量的性能比EXCEL強很多，並且類EXCEL的操作設計，支持拖拉拽等方式，個性化的滿足了中國式的複雜報表需求。此外可以直接連結多個資料庫，不用重複導出導入數據，省時省力。

劣勢：現在BI市場良莠不齊，處於高速訴發展時期，選擇較多，所以還是要慎重選擇BI廠商。

適用範圍：網站運維、第三方數據爬蟲等等多場景

適用人群：有一定的編碼基礎能力，非專業人士也可以學，只是入門簡單，越學越難。

優勢：因為 Python 相之於其他程式語言較為好學，他的整體書寫形式比較類似英語。因此其他領域的人入門起來也比較簡單。其次崗位少，競爭較小。

劣勢：Python崗位少，去投簡歷的公司也就少，大多數都是在北上廣深杭，其他二三線城市能參加面試的機會就更少了，IT崗位機會多的是Java，前端，就業較難。

不同的數據分析工具有著不同的優勢範圍和使用人群，故此鄙視鏈的存在確實沒有必要。但不管如何，以上也都只是工具，在數據分析的行業里，只會工具可不夠，還需要結合具體業務具體使用。