数据分析工具的对比

数据分析工具（一）人人都会的Excel

Excel是最常用的电子表格处理工具，几乎支持所有标准分析工作流程，具有多种强大的功能，诸如创建图表、数据透视表和VBA编程等。Excel适用于简单分析，但不适用于处理大规模数据，难以支持一百万行以上的数据。实际业务中如果只是对小规模数据进行简单的组合、汇总、计算、查询，或者绘制简单图表，Excel完全可以满足这些基础的需求。比如业务人员要对当日某张交易明细表进行交易总金额和交易总笔数的汇总，就可以利用Excel来进行计算和分析。

数据分析工具（二）便捷优美的BI

BI工具是企业级的商业智能工具，是一套完整的解决方案，可以实现将企业中现有的数据进行有效整合，快速准确地提供报表，为决策提供依据。相比于其他数据分析工具，BI的优势在于其操作简易，使用门槛低，注重交互性且可视化功能强大。目前市面上的BI工具有很多，像SmartBI、FineBI、Tableau等。以目前银行业比较流行的自助式BI工具为例，业务人员可以通过该工具进行方便快捷的数据访问、探索及展现，实现自助取数分析，快速地完成业务报表的开发、可视化及分享。

数据分析工具（三） 专业取数的SQL

对于银行的数据分析人员，取数是一项无法避免的工作需求，日常工作中他们需要从海量数据中取数，为业务需求部门服务，而SQL是最常用的取数工具。分析人员利用SQL可以从数据库成千上万的表中快速提取自己所需的数据，也可以从一张数据量非常庞大的表中取出自己想获得的部分信息。例如，业务部门想要在一张全行范围内的表中获取某个分支机构在某个特定时间段的数据，用SQL中的SELECT语句加筛选条件即可轻松实现。

数据分析工具（四）功能强大的SAS

作为商业分析领域的市场领导者，SAS具有较高的稳定性和安全性，在银行业一直占据着统治性的地位。SAS软件提供了丰富的统计分析功能，能提供出色的技术支持，同时具有良好的图形用户界面，便于用户快速学习。利用SAS可以完成从数据获取、清洗、可视化到建模等一系列完整数据分析流程。与其他分析工具相比，SAS在风险建模与评估方面具有良好的优越性，在信用风险管理领域发挥了巨大的功效，如银行业常用的信用评分卡模型很多都是基于SAS构建的。

数据分析工具（五）无所不能的Python

随着人工智能技术的发展，Python在各个领域的应用越来越广泛。作为一种开源工具，Python中大量的第三方库使得其功能强大而完善，如numpy、pandas、scipy和matplotlib等，能方便快速地实现对数据的批量清洗、处理和可视化，特别是在涉及机器学习和深度学习建模时，Python会是绝佳的选择。

相较于其他工具，Python在处理非结构化数据时也有着非常大的优势。以当前十分热门的舆情分析为例，技术人员可以通过Python定时爬取财经网站上各公司的新闻舆情，利用Python中的自然语言处理相关包对这些文本数据进行清洗、分词或情感分析，也可以通过文本词云图对大批量的舆情文本进行文本可视化，以此来把握市场动态，做出更准确的决策。