在今天快节奏的商业环境中，做出明智的决策对于组织的成功至关重要。了解流行的商业智能工具及其独特的功能对于发挥它们的真正潜力至关重要。MS Excel和Power BI都在数据分析和决策方面具有出色的能力。然而，确定最佳选择取决于具体要求。本文将深入探讨MS Excel和Power BI的优势和特定用例，帮助您决定哪种工具适合您的业务需求。
MS Excel是什么？
Microsoft Excel是一种强大且用户友好的工具，可以实现数据组织、操作、分析和可视化。它提供了数据处理、清理和转换的必要功能。具有数据分析工具、数据透视表和图表等内置功能，Excel在数据分析和可视化方面非常有价值。通过Goal Seek、Solver、Decision Trees和Sensitivity analysis等功能，它还提供决策能力，使用户能够根据汇总数据做出明智的决策。Power pivot和query通过促进数据建模和转换在决策中发挥着重要作用。Excel是一种多功能工具，赋予用户分析数据和做出有效决策的能力。
Power BI是什么？
Power BI是微软提供的另一种决策制表工具，可以与Excel媲美。它提供与Excel类似的功能，如数据转换、决策制定、连接到不同的数据源、集成、可视化和呈现。Power BI具有其独特的特点，如创建动态和交互式报告以及实时仪表板。它还涉及数据建模，形成不同数据之间的关系，并在数据中搜索依赖关系。
此外，通过Power Query进行数据查询是一项有趣的功能，允许使用直观的图形界面进行数据处理操作，如清理、塑形和转换数据。作为微软产品，它还提供核心功能和服务作为一个全面、用户友好的商业智能工具。
Excel的最佳功能
1. 用于组织数据的电子表格
- 排序和筛选：使用排序和筛选功能轻松组织数据。
- 分组和概述：分组行或列，并折叠/展开它们以提高可读性。
- 冻结行或列：在滚动时保持标题静态，以便更容易比较。
- 自定义格式：使用不同的颜色、边框和字体样式自定义单元格。
- 公式和函数：使用各种公式和函数进行数据操作。
- 数据清理和转换：拆分或合并单元格，删除重复项，并执行串联等任务。
- Power Query和Power Pivot：利用高级数据转换技术。
- 条件格式：根据定义的条件突出显示特定数据。
- 假设分析：分析不同的场景以探索潜在的结果。
- 敏感性分析：评估变量对数据和决策制定的影响。
2. Excel中的数据操作技巧
- 连接：使用CONCATENATE(text1，text2，text3，text4，…)公式将来自不同单元格的数据合并到一个单元格中。
- DAYS：DAYS(end_date，start_date)公式计算两个日期之间的天数。
- NETWORKDAYS：使用NETWORKDAYS(start_date，end_date，holidays)公式在计算工作日的数量时自动排除周末。
- LEN：使用LEN(text)公式确定每个单元格中的字符数。
- AVERAGEIFS：使用AVERAGEIFS(avg_rng，range1，criteria1，range2，criteria2，…)公式计算多个参数的平均值。
- COUNTA：使用COUNTA()函数计算一个范围内非空单元格的数量。
- HLOOKUP：使用HLOOKUP()函数在表的顶部行中搜索值，并返回指定行中的相应值。
- VLOOKUP：使用VLOOKUP()函数在表的最左侧列中搜索值，并返回指定列中的相应值。
- COUNTIFS：使用COUNTIFS()函数计算满足多个条件的单元格的数量。
- IF：根据条件使用IF()函数执行逻辑测试并返回指定值。
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3. Excel中的可视化选项
| 可视化方法 | 目的 |
|---|---|
| 柱形图 | 可视化时间变化或比较 |
| 条形图 | 水平表示数据 |
| 线图 | 适用于连续或顺序分类 |
| 饼图 | 显示不同类别的比例 |
| 散点图 | 显示数据点分布和趋势相关性 |
| 面积图 | 可视化累积或堆积数据 |
| 雷达/蜘蛛图 | 利用多个轴进行数据表示 |
| 直方图 | 显示数字数据分布 |
| 热力图 | 使用颜色表示网格上的数据值 |
| 3D图表 | 通过3D柱形、表面、饼图等描绘数据 |
| 迷你图 | 在单个单元格中压缩图表 |
| 数据条、图标集、颜色比例 | 显示条件格式 |
Power BI的最佳功能
1. Power BI的数据导入和转换能力
- 数据导入能力：
- 与各种数据源连接（云服务、文件、数据库、在线服务）
- 内置连接器
- 数据查询功能，可直接连接到数据源
- 折叠查询函数以实现高效的数据处理
- 数据转换能力：
- 具有可视化界面的查询编辑器
- 过滤、合并、排序、透视、拆分和转换数据
- 用于数据操作的内置函数
- 清理任务（校正、删除重复等）
- 高级转换（使用M语言创建自定义列、追加多个查询、拆分列）
- 整形和结构化数据
- 查询依赖和刷新选项：
- 设置查询执行顺序
- 自动数据刷新计划
- 指定自动执行的转换方法
2. Power BI中构建交互式仪表板
构建仪表板涉及创建、自定义和组织可视化。设计遵循增强交互性的方式，通过添加切片器和过滤器来实现。它必须遵循钻取配置，以便轻松导航到详细报告。在测试和验证之前，记得添加书签。构建交互式仪表板的关键方面（除了可视化）包括通过选择适当的字段和度量进行数据绑定。钻取操作以及交叉过滤和突出显示也非常重要。
在Power BI中构建报告始于报告页，每个页面包含相同或不同的可视化，用于数据结构呈现。必须自定义布局和格式，通过调整设计、颜色、字体、背景和方案来添加多样性和独特性以匹配美学。Power BI允许报告交互，钻取操作，按钮或链接用于额外的报告导航，以及轻松和省时的报告形成。
3. Power BI中的高级分析功能
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| DAX（数据分析表达式） | 使用公式语言进行计算和数据建模，创建自定义计算和度量。 |
| 时间智能功能 | 内置的功能，用于分析特定时间段的数据，比较不同时间范围内的数据，并计算年初至今的值。 |
| 统计函数 | 用于描述性统计、聚合和分析历史数据的函数。 |
| 预测 | 基于历史数据预测未来趋势和价值的技术。 |
| 快速洞察 | 自动汇总数据并生成快速分析洞察。 |
| 数据建模 | 建立表格和数据源之间的关系和连接，创建计算列或派生列，定义度量。 |
| 层次结构 | 通过分层排列组织和导航数据。 |
| 自定义脚本 | 编写用于复杂数据转换和操作的自定义脚本。 |
| 条件语句 | 将条件逻辑应用于数据转换和计算。 |
| 参数查询 | 创建带参数的查询，以动态修改数据检索和转换。 |
Excel在决策中的优点和局限性
由于Excel的广泛使用而熟悉和易于访问是其使用的最常见优点。它与用户友好的界面和分类选项显示相结合，通过轻松的数据组织、分析和可视化提供定制功能、协作、实时编辑选项和导入共享的便利性，使其成为首选工具。
然而，缺乏数据完整性和版本控制限制了对意外覆盖、未经授权的更改和数据输入错误的检查。处理海量数据集和对于高级和非常复杂操作的分析能力的限制也是问题。
Power BI在决策中的优点和局限性
Power BI通过交互式数据可视化选项和自助式分析帮助个人进行决策，消除了对IT或数据分析师的依赖。用户友好的界面、实时数据监控、数据整合和移动访问是使用Power BI进行决策的最大优点之一。
然而，该工具的局限性仍然存在。高级功能需要学习和培训，这对非技术用户是一个挑战。数据连接不是普遍的，因此在某些情况下需要自定义连接器。它没有内置的数据安全性，而是依赖于组织。刷新可以自动进行，但更大的数据集或复杂的转换是耗时的，从而阻碍了功能。它需要支付许可证费用才能使用高级功能。
Excel与Power BI的主要区别
| Excel | Power BI |
|---|---|
| 具有多个功能的电子表格 | 专门设计的数据分析工具，具有高级功能 |
| 适用于表格报告 | 提供较少的报告创建机会 |
| 仅限处理少量数据 | 可以处理大量数据 |
| 图形之间缺乏交叉过滤 | 提供高级交叉过滤选项，可在图表之间进行交叉过滤 |
| 表格连接困难 | 易于关联不同的表格 |
| MDX数据模型语言 | DAX数据模型语言 |
| 通常用于数据组织、计算和开发复杂的表格报告。 | 通过个性化和不同的选项提供更有趣的选项，使报告具有互动性 |
| 报告只有有限的用户可用性 | 许多工作者可以使用报告 |
| 大多数用户都很熟悉 | 需要熟悉和学习复杂的功能 |
| 适用于简单和结构化数据 | 精通复杂和大型数据模型 |
| 广泛用于创建和共享具有易于解释的可视化效果的仪表板。 | 广泛用于创建和共享具有易于解释的可视化效果的仪表板 |
可扩展性和大数据集的处理
Excel适用于常规或小型数据集，而Power BI专门设计用于可扩展和高效的数据分析。它包括内存分析引擎、分区选项、支持DirectQuery和数据压缩技术，使其优于Excel。对于更大的数据集，Excel依赖于系统内存，计算速度相对较慢。
实时数据连接和自动数据刷新
Power BI具有更高效的实时数据连接，而Excel需要手动刷新。Power BI直接连接到实时数据源并支持实时流式传输。它还提供了适用于例行数据集的定期刷新选项，与复杂数据集相比更为适用。
交互式可视化和钻取功能
Excel提供了众多图表和交互式功能，通过线条、条形图、饼图和绘图等方式进行。还可以进行图表元素的交互和操作，以及用于汇总的钻取功能。但是，Power BI通过交叉过滤、钻取和钻取、工具提示和数据探索以及Q&A自然语言查询等专业的综合功能集进行优化。
协作和共享选项
Excel允许通过电子邮件、文件共享平台和网络驱动器共享文件。它还允许多个用户访问进行编写和编辑。对于更好的可用性，它具有跟踪更改和共同撰写功能。Power BI允许通过基于云的平台共享仪表板和报告。与Excel类似，它允许工作区协作，但具有管理员、查看器和贡献者等角色。该工具还为版本控制或跟踪更改进行优化，同时还具有评论和讨论功能。
与其他数据源的集成
Excel允许导入不同的文件格式，例如CSV文件、Web服务等。与在线平台的集成仅限于SharePoint和OneDrive。Power BI提供与SQL Server、Google Analytics、Salesforce、Axure和SharePoint的数据连接选项。此处的集成可以与Azure、Dynamics 365、SharePoint Online和其他Microsoft产品一起使用。
学习曲线和易用性
Excel非常熟悉，并提供了用户友好的界面和广泛的公式和函数库。学习曲线陡峭，易于开始和学习高级功能。Power BI需要时间来学习数据建模概念并创建交互式报告和仪表板。拖放式界面提供更易用的功能。数据转换和清理的用户友好界面可用；但是，高级功能需要额外的学习和实践。
Excel与Power BI用例和示例
让我们使用一些情境更好地了解Excel与Power BI中可用的power query和power pivot之间的差异：
Excel案例研究
假设您是一位销售经理，希望分析销售数据并根据销售策略和预测做出有根据的决策。您将开始对来自不同地区的数据进行数据分析。在Excel中打开并使用排序和筛选功能查找最佳表现的产品、销售代表、销售额或其他特定详细信息。您将获得对销售趋势和模式的见解。
可以使用power pivot与power query创建用于按类别进行汇总的数据透视表，然后通过诸如时期、客户细分或产品类别等参数进行分析。您还可以使用数据透视表。随后，通过图表和图形进行表示。然后，使用预测功能根据历史数据预测未来销售情况。使用目标搜索或“假设分析”来尝试不同的情况和影响。结合每个动作的见解，寻找改进区域，资源分配，销售策略的变化以及为实现指数级业务增长设定现实销售目标。
Power BI案例研究
假设一家零售公司旨在使用Power BI分析销售数据并改善库存管理决策。问题是库存水平过高、库存不足和补货效率低下。公司应从ERP系统、库存管理和销售数据库导入数据。然后，他们必须创建交互式仪表板，以获得有组织且易于解释的可视化实时见解。
他们必须首先将销售数据与库存水平相结合，以识别高需求产品、滞销商品和潜在缺货。这将有助于识别模式、解码产品需求并优化库存水平。接下来，分析供应商绩效，识别交货时间以及延迟或质量问题的原因，并做出数据驱动的决策。进一步使用Power BI进行预测、需求规划和钻取功能，以在不同的粒度级别分析数据。
选择正确工具的考虑因素
为了帮助找出Excel和Power BI之间的区别，我们比较了选择适合决策制定的正确工具时需要考虑的因素：
1. 数据的性质和数量
Excel可以处理带有表格性质的小到中等规模的数据库。Power BI被创建用于处理任何复杂度的大量数据。它也可以从多个来源获取数据。
2. 决策制定的要求和复杂度
在Excel中，需要进行基本分析和简单决策制定的数据很容易进行处理。Power BI更适合高级分析、需要自动化和更新可视化以及预测和其他功能的多种数据类别。
3. 团队协作和共享需求
Excel允许多种共享选项，同时提供实时编写和编辑选项。它还提供在不同Power BI名称下可用的跟踪更改选项。Excel比Power BI更适合系统友好型，也适合手机使用。但是，Power BI上的共享选项是有限的。
4. 与现有系统和数据源的集成
考虑到Excel vs. Power BI，两者都可以与现有的系统和数据源集成。Excel需要手动导入和转换，而Power BI需要一次性设置自动集成和转换功能。
5. 预算和成本方面的考虑
在Excel和Power BI之间，由于不需要额外的许可证，Excel是具有成本效益的。Power BI在免费版本中提供有限的功能。因此，高级功能需要其他付款。
6. 用户偏好和熟悉度
在Excel和Power BI之间感到困惑的用户更喜欢使用Excel。在这里，学习曲线比Power BI陡峭，需要具备处理高级功能的技术专业知识。
结论
Excel vs Power BI都是适用于决策制定的商业智能工具。尽管在许多方面相似，但它们的功能可用性和复杂性有所不同。每个工具的主要用途取决于不同的因素，例如数据的复杂性、数量和性质。分析的类型，复杂或高级或常规，也在关于同样问题的决策中发挥着至关重要的作用。最终，根据其适用性分析数据的目标和组件，并发挥两种工具的优势，是更加明智的选择。
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