本文全文2078字，预计12分钟
随着信息化，数字化的未来离我们越来越近，数据量越来越大，数据越来越廉价，而从数据中挖掘得到价值的能力越来越重要。管理学大师德鲁克曾说过“如果你无法衡量，你就无法增长”。所以我很喜欢的一句话是 work with data，用数据说话。
01 为什么要数据分析可视化软件？
那么在使用数据说话的之前的准备工作中，你是否有以下难受的点？
*是不是想吐槽Excel系统出的图表真的好丑，而且图表如何想加个图例感觉到费时费力；
*每次在做周报的时候，需要将不同的数据源整合在一张表中，然后进行一些数据清洗，做重复性操作；
*当数据文件在数据库中或者其它形式的时候，我需要下载成excel的格式或者转变成excel的格式，每次转变过程都要再做一遍，头大；
*当我要对一个数据集进行探索的时候，用excel或者编程软件，换不同维度的时候，操作都得重复来一次；
*同事给我传了一个100MB的数据明细文件，我打开的时候电脑卡死了；
*做出的数据想共享给团队的其它成员，每次每个人发一遍Excel；
此次此刻你需要的都是一款强大的数据分析可视化软件。
02 选择什么样的软件？
问题来了，该如何选用这样的软件呢。根据权威的Gartner发布的分析和商业智能软件魔力象限中，可以看到有两款软件处在领先者的地位，POWER BI与Tableau。
POWER BI是来自于微软，第一个商业版本于2015年7月发布，它的诞生是基于office2013中excel高级分析功能Power Query，Power Pivot和Power View，主要是微软的SQL Server Reporting Services团队中成立的。
Tableau的出现更早，2003年由斯坦福大学商学院毕业生三人创立的，2013年在纳斯达克上市，在2019年被Saas提供商巨头Salesforce以157美元收购。
03 POWER BI与Tableau的PK
作为一个选择困难症的你，是不是又在纠结该入哪个坑了
。我从体验者的角度来简单对比下两个软件的差异，仅供参考。POWER BI定位是基于强大的数据清洗和数据模型来驱动数据的可视化分析，而tableau 是一个是数据可视化做到极致的。接下来我们从几个方面来进行对比。
使用习惯
POWER BI因为是从excel高级功能来的，所以界面逻辑与excel的使用习惯比较相近，所以POWER BI入门习惯成本更低些。其中DAX表达式（Data analysis Express)与excel中的函数很像。
ETL清洗便捷性
ETL其实是数据仓库的术语，抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）。接地气的就是数据清洗，如同做菜前的准备工作，繁琐而又不可或缺。
POWER BI是基于Power query带来的数据清洗，然后还有更强大的M语言可以帮助清洗（高阶技能，一般咱们用不上），这一点上，POWER BI更甚一筹；
可视化效果
这一部分是Tableau胜出，在可视化方面，不得不佩服tableau，图真的好看，然后图表可以制作，有个不恰当的比方叫做POWER BI是安卓，然后Tableau是苹果。
价格
作为一个使用者当然最关心的是价格。POWER BI pro版本是9.99美元一个月，是最便宜的选择，这两个平台都有免费试用，Tableau免费使用14天，Power BI Pro免费试用两个月。我自己是用学校的邮箱来注册的POWER BI账户，可以登录POWER BI，就可以一直用。只是pro的一些发布到网上共享给别人的功能没有，个人觉得自己平时用一点都没有问题。
官方文档支持
两者都有官方的支持文档，相对来说，tableau略胜一筹，有很多教学指南视频。
power BI的在线文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/power-bi/consumer/end-user-reading-view
tableau的在线文档：https://www.tableau.com/zh-cn/learn/training
总的来说，这两款都是很不错的产品，各有利弊，如何选择看你自己的选择，以及自己公司的部署。
如果没有特别的差异，建议选择POWER BI，不需要花钱，可以使使用 POWER BI desktop版本。
04
如何来入门POWER BI
最后一个问题还是关于POWER BI之后如何入门的问题？
首先是推荐马世权老师的《从Excel到POWER BI》,与一般的工具书不一样，而且将学习BI的过程类比成做菜的过程，真的很不错。
还有一本是提升篇关于DAX函数领域的圣经，建议学完第一本后，有时间想深入了解DAX的。这是SQL BI界老司机Russo和Ferrari写的，入门以及提升DAX必看，第二版出来的，是全英文的。
关于POWER BI有兴趣的可以持续关注公众号，后面会有关于POWER BI的应用场景的介绍。
DAX圣经第二版，有兴趣的可以关注公众号“数据氧气”，回复 POWER BI，提供电子版的百度链接和提取码，仅供交流。