PowerBI和Python区别

数据进行分析是很多企业都需要做的一部分工作，通过对数据进行分析可以帮助做正确的决策，了解当下发展遇到的问题有哪些。首先需要对数据进行采集，之后进行整合，得到可视化的报表。这其中会涉及到一些工具的使用，而PowerBI和Python就是经常被提及的可视化数据工具。下文会针对两者之间的区别进行介绍。

1、Python

首先需要明确的一个概念是，Python是一门非常流行的编程语言，通过脚本或代码的书写来完成对数据的采集和整合，也能够通过编写代码的形式完成可视化制作。Python的优势非常明显，拥有大量的工具库可供使用，同时上手的门槛也不高，对于新手非常友好。通过它来完成数据分析工作，在效率上可以得到大大的提高，同时准确性也足够好。

不过Python也有一定的缺陷，毕竟它是一门编程语言，因此对于很多不懂开发语言的人来说会有一定的难度，需要付出一定的学习成本。不过好在Python语言的难度并不是非常大，可以进行尝试编写。它为数据分析带来的促进作用非常明显，除了能够自动采集数据以外，生成可视化报表也相当便捷。功能强大是python编程语言的突出优势，我们可以利用它来做很多意想不到的事情。

2、PowerBI

使用PowerBI不需要掌握编程语言，它是一个系统软件，能够提供可视化的操作界面，上手更加轻松。这也是它跟Python不同之处的根本。PowerBI具有人性化的操作方式，可以轻松创建各种复杂的表格，针对海量的数据可以快速处理完毕，这些都是PowerBI的优势所在。对于数据分析新手来说，PowerBI显然更加友好，它不仅容易上手，功能也十分丰富。

PowerBI弥补了Excel表格工具的不足之处，将其进行完善，使得数据分析工作更加便捷高效。如果没有编程语言的基础，相对来说PowerBI更合适。当然它也有一定的局限性，自由度没有Python那么高，无法完成更复杂的工作。不过它的现有功能已经能够满足大多数场景的需求。PowerBI的功能也在不断进行升级，界面更加精致化，操作难度也越来越低。这些种种对于使用者来说都非常方便，数据分析工作也能变得更加轻松。

对于数据分析这项工作来说，PowerBI和Python都是经常会使用到的工具，不过两者存在本质上的差别，它们是完全不同的两个工具，两者的共同点在于都能够为数据分析提供稳定的数据来源，并制作成统一、可视化程度高的数据分析报表。另外两个工具面对的场景也有所不同，PowerBI更加注重数据的分析，而Python更加偏向于数据的采集。