京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
随着信息化的不断发展,想必大家对于大数据、云计算等新兴行业越来越熟悉了。现在的大数据行业是非常热门的一个行业,因其薪酬待遇较好,未来发展前景好,因而越来越受毕业生的喜欢。在大数据的众多工作分工中,数据分析师是最受欢迎的一种,但是想要做一名合格的数据分析师也是很不容易的。想做数据分析师,数据分析是一定要会的,而在数据分析的工作中,学会Excel更是必不可少的。下面我们就来了解一下,Excel在做数据分析的时候有哪些优缺点吧。
首先,笔者要向大家介绍的就是Excel的优势点:
(1)计算公式丰富,这点不用多说,用过的都知道;
(2)图表功能,通过Excel,我们可以制作出丰富多样的图表形式,这点在实际工作中非常有用;
(3)自动汇总,这个功能其实在其它程序软件上都有,只不过Excel相对来说更加的灵活方便;
(4)统计分析,对于一些需要检验的数据,使用Excel可以一键搞定;
(5)数据透视,这个功能最大的优点就是简单,对于初学者来说,只需要通过一两个小时的学习,基本上就可以上手工作了;
很多初学大数据的朋友都觉得,想做数据分析,学会Excel的使用是必不可少的,的确如此,Excel的优点小编也告诉大家了。但是大家不要认为做数据分析只能使用Excel,其实不然,对于数据分析师这个工作来讲,Excel并不见得那么好。接下来我们就在说说Excel的缺点吧:
(1)数据安全性较低,虽然Excel也提供了一些安全保障,但也仅限于用户的访问和修改,一般使用一个简单的破解程序就能轻松的破解,而数据库的安全性就会更高;
(2)跨平台性低,这个可以说是Excel最大的劣势点了,因为Excel只能运行在PC端和Jmac平台,而作为比较,数据库出品可以通过安装客户端的方式运行在任意平台,但我们并不是时时刻刻都能守在电脑前,所以,Excel的这一劣势点被无限放大;
(3)数据量小,经常使用Excel的朋友应该都发现过这个问题,当Excel的数据量过大的时候,其查询和计算速度会有明显的下降,这对于工作来说实在是不可接受的,因此,就需要使用数据库产品,因为数据库产品的存储更大,可以让我们存储更多的数据信息;
关于数据分析师在做数据分析的时候使用Excel的优缺点想必大家应该了解了吧?对于Excel的使用,适用的是初学者,刚开始的时候,可以作为很好的数据分析工具。但是当过一段时间,数据量不断变多的时候,本身的缺点也就日渐暴露出来了。所以,我们在做数据分析的时候,如果觉得Excel的弊端出现了,那就是时候要换另一种数据分析工具了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16