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[行业应用] 数据分析里的鄙视链!EXCEL:感觉有被冒犯到

智分析 发表于 2021-9-27 10:10
发表于 2021-9-27 10:10:16
  在数据分析的领域里有一个特别怪的现象,那就是唯工具论,这给我们一个错觉,好像谁懂的工具越多,就好像谁就能拿高薪一样,而且还存在着这样的一个工具鄙视链:会python编程语言的,瞧不起用BI工具的;会用BI工具的,瞧不起会用SPSS、SQL这种工具的; 会用SPSS、SQL的,瞧不起用PPT做数据汇报的; 会用PPT做数据汇报的,瞧不起只会用Excel做数据统计与整理的…姑且先不说这个鄙视链是不是正确的,我们先来看一个例子。

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  朋友小K计算机专业毕业,毕业之后一直在互联网行业里从事开发的工作,JAVAPython、数据库等工具用的贼溜,因随着年纪逐渐增大,小K担心自己会遇到职业瓶颈,想转行到数据分析的领域。小K自信地认为自己懂得那么多的工具,要找一份数据分析的工作简直是轻而易举。抱着这样的自信,他投了好几个正在招聘数据分析的岗位,因为会工具使用的不错,他如愿地进入了面试的环节。可是当面试官问他一些具体的业务逻辑和分析思路时,他傻眼了,自己没做过这些,根本说不出来,他只会写代码。毫无疑问,最后他被这些公司否决了。

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  从小K的事迹中我们可以看出,并不是工具用的好就一定能做数据分析的工作,我们一定不能有这样的错误思维。数据分析是一个能力要求非常综合和全面的工作,首先要具备的能力,就是对业务的理解能力,如果不懂得业务,就算你工具用的多好,也分析不出什么观点来,很多资深的数据分析师都是在业务中摸爬滚打出来的。正是基于对业务有着深入的理解,数据分析师才能结合多个维度去找出业务痛点,为业务提供指导方向。所以,工具很重要,但绝不是主要条件。

  我们再回到刚刚的鄙视链里,其实在我看来,每一个工具都有其特定的功能,我们不能因为其难度大小去判断哪个工具更厉害,正确的思维是,有什么样的场景就应该用什么样的工具,在某些场景里,EXCEL也不一定会比Python差。举个例子,我们都知道,虽然EXCEL处理的数据量是有限制的,我们只能用数据库去处理更大容量的数据文件,但是EXCEL安装智分析的插件之后一样也可以连接数据库,而且处理效率不比其他工具低。如果用EXCEL就能解决的问题,我们又何必去写代码呢?

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  所以对工具的选择应该是以效率为前提,如果把大量的时间花在复制粘贴或者写代码上,相当于做了很多无用功,我们应该把更多的时间花在业务问题的分析上,找出业务痛点,推动业务部门做改善。市面上具备综合能力这么强的工具非常少见,目前做的比较好的是智分析,基本把EXCEL、数据库、Python的所有功能都融入进去了,无论是做透视分析,电子表格,还是做可视化仪表盘,它都能满足用户的需求,而且都是自助式拉取数据,效率非常高。

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  会用工具是必须要具备的能力,但更要懂得数据思维,这才是数据分析师存在的意义。其实不必纠结于此,依据个人能力,配合当前的数据分析环境,适用的工具自然会被选出,最后记住一句话:工具是人用的,重点在于人,而不在于工具。

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