PowerBI和Python关于数据分析的对⽐
前⾔
如果你对数据分析有⼀定的了解，那你⼀定听说过⼀些亲民好⽤的数据分析的⼯具，如Excel、Tableau、PowerBI等等等等，它们都是数据分析的得⼒助⼿。像经常使⽤这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候，不⾜之处也是显⽽易见：操作繁琐，复⽤性差，功能相对局限单⼀。
很多经常会⽤到数据分析的伙伴会问有没有⼀款便捷好⽤的⼯具！肯定有啊，Python的出现和普及，很容易就能改变这些窘境！
powerbi官方电脑版下载怎么解决呢？——Python
Python有很多优点，如果你能很好的运⽤到⼯作中，会发现⼯作效率⼤⼤提升，涨薪也是再正常不过的事情。
Python优点⼀：
“流程可控，⼯作⾼效”
举个例⼦，Excel做分析的过程：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插⼊图表-调整结果……
繁琐的每⼀步都是来⾃⿏标点击，中间如果⼀步有误，很多步骤都需要重新调整，浪费⼤量时间。
⽤Excel进⾏简单的描述统计分析，每换⼀份数据都需要重新操作⼀遍。
但使⽤Python编写每⼀步过程就⾮常⽅便，统⼀语⾔带来记录⽅法的统⼀。当分析过程需要修改或者复⽤，只需要调整设定好的参数就可以。
使⽤Python代码可以迅速调⽤数据，计算需求，并记录每⼀步过程，⽅便修改。
如果想做出各种好看的图表，使⽤Python可视化类⼯具就可以，⼏⾏代码，省时省⼒，还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码，不⽤费⼼费⼒重新做图。
Python优点⼆：
“⼯具库丰富”
Python超⾼的⼈⽓带来了⼤量的⼤神，Python⼯具库可谓应有尽有，也为Python⽤途⼴泛打下了优秀的基础。
拿数据分析来说，以Python可视化必知基本库matplotlib为例，光是官⽅gallery就有26个⼤类527个样式，⽆论是数量还是质量都能碾压市⾯上⼤部分同功能软件。
有Excel、Tableau、PowerBI都能做数据分析，为什么还要⽤Python
Python优点三：
“⼩⽩友好，易上⼿”
听到Python，⼤家觉得是门编程语⾔，很多⼈就会有这样的顾虑：我是⾮计算机相关专业出⾝，学习Python编程是不是跑偏啦？我花⼤把时间在学习计算机编程上，是不是舍本逐末？
关于这⼀点⼤家⼤可不必担⼼。如今各⾏各业都需要数据分析能⼒，各⾏各业都需要Python，且Python的语法⾮常接近英语，对⼩⽩学习者⾮常友好，阅读Python代码就像在阅读⽂章。下⾯我们看⼀段使⽤Python制作词云图的代码，⾮常⽅便易懂：
from pyecharts import WordCloud
name = data_10['关键词'].tolist()
value = data_10['出现频率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud
导⼊词云⼯具包——设置关键词和出现频率——设置好⽂字和图⽚的⼤⼩等参数，就能获得⼀张词云图：
可以看到，代码在数据分析⼯作中能做到更⾼效、丰富和⾃由。事实上代码不仅帮助分析，更能帮助逻辑思维。当然，这⾥也只是⼀个⼩⼩的建议，不过技多不压⾝，有这⽅⾯的需求，还是可以学⼀些！
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

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