spss和python区别_tableau和power BI与python spss等区别是什么？

看到评论说Power BI不如excel，真是惊呆了，无知者无畏吧

客观的说excel在其适用的领域也很强，基本是最强。但和Power BI根本不是一个量级的工具。企业数据大部分不适用excel，动辄百万行以上的数据，太难为excel

先给个概括吧，Power BI 和Tableau是直接竞争关系，两个都是大数据处理工具，涉及范围包括数据处理，数据建模，数据可视化

Python和SPSS 也是数据处理工具，但是偏重于数学计算。SPSS不了解，听说是适合非专业人士的，小白级。Python直接对标的是R，但R偏重统计和数学计算，Python偏重机器学习，在统计学学术领域R占统治地位，在做机器学习，尤其是NLP的来说，Python包更强大.Python和R都可以做数据可视化，但是比Power BI和Tableau麻烦太多了

在我接触的项目中，我们的数据处理过程是：

管理系统数据库---ETL---数据仓库---(数据计算)---数据建模---数据可视化

对应的工具：SQL/MySQL --- SSIS --- SQL/MySQL---(R/Python) --- Power Query(Power BI 数据建模组件)/Tableau Prep --- Power BI/Tableau

如果是在云上会略有不同，以微软系为例，大致是 SQL Azure --- Data Factory --- SQL Azure --- ML Studio --- Power Query --- Power BI

Power BI继承了很大部分之前的SSAS，中等规模数据建模Power Query真的十分顺滑。Tableau Prep没用过，看介绍差不多。

可视化上我个人觉得Tableau更炫酷，用点心能做出非常厉害的图。但Power BI有微软整套企业级数据技术支持，实在是更稳定，尤其是大企业的权限管理上，做的非常好，可以和其他微软组件无缝衔接

Power BI和Tableau本身函数很丰富，但建议把复杂的数据清晰放在数据库端，复杂数据计算放在R/Python端，不然太慢了。这两个软件对R/Python都十分友好，支持大量的包，如果实在想在里面嵌入代码完全没有问题，唯一的问题就是慢。在Power BI里做过TS分析，感觉就是hmmmmm,算了吧

前面说过R和Python都能做可视化，但是方便性和可靠性上差一点。R现在有Shiny，也很炫酷，但是方便性差多了，可靠性也取决于R server的可靠性，不像Power BI本身是on cloud，可以完全不管服务支持，微软会处理

最后说一点，但凡回答说Power BI或Tableau跟excel类似的，就可以略过不看了，说明回答者连Power BI和Tableau的计算逻辑都没弄明白

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