相信做數據分析的人都知道Excel，甚至于有可能離不開它，但是使用Excel的數據分析師都有一個共同的煩惱，那就是一旦超過10萬的數據量、或者函數、邏輯復雜一些，Excel絕對能卡到懷疑人生，除了這個廣為人知的苦惱外，Excel還存在以下問題：

• 數據收集困難-數據收集是數據處理與分析的基礎，而在數據收集上Excel恰恰是短板。

• 數據效率差-Excel本身并不適合作為數據分析工具，但是很多人都會利用Excel里的函數和數據分析庫進行簡單的數據清洗和處理，復雜的數據分析根本無法實現。另一方面，Excel的需求響應不夠及時和靈活，一般企業信息部人員工作都是比較繁忙的，對于業務部門提出的數據分析需求可能需要排期等待好幾天時間才能有所響應。 

• 可視化操作復雜-Excel的可視化能力非常原始，需要你擁有十分強大的可視化能力，或許你不得不去學習很多關于配色和設計的課程，結果出來的效果還是一般。

以前人們可以忽視以上問題，主要是因為數據量還不是很大，以及沒有更好的數據分析工具可以選擇，但是隨著科技的發展，現在的數據量越來越大，Excel已經不能滿足了，最重要的是現在已經有了更好的數據分析工具—— BI 可供選擇。

用 BI 解決問題

雖然說可以用 BI 來分析數據，但是市面上的 BI 工具很多，如何選擇是個問題，本文就為大家介紹一款效率勝過Excel，操作感類似透視表的數據分析神器的 BI 工具——Qlik。馬上就來看看面對以上使用Excel的煩惱，Qlik是如何解決的。

點擊獲取Qlik

• 支持大量數據分析-專業的BI工具都有著其強大的數據處理引擎，可以支撐上百萬、甚至上千萬級的數據量進行分析，數據處理和清洗的效率至少比以前提高20倍！

• 簡單的收集數據-可以實時大規模移動數據，而無需對源系統執行任務，從而有效地將數據傳輸到云及其他地方

• 提高數據處理的效率-可以獲得敏捷性和規模， 自動化數據倉庫或數據湖，消除復雜的腳本編寫，減少錯誤并建立信任。之后輕松合并和加載數據，創建智能可視化文件以及拖放以構建豐富的分析應用程序，這些應用程序通過AI的建議和自動化得以加速。

• 優越的可視化能力-Qlik的可視化能力是使用過的人都會稱贊的，它會為用戶提供任何想要的可視圖案，借助可視化，您可以直接處理您看到的數據，可以輕松向下鉆取可視化，以了解數據。在可視化中，您可以發現使用簡單的行和列無法顯示的異常值、樣式等。

除了以上，Qlik還有很多其他的優點，特別是它主打的關聯模型功能，允許用戶跨所有數據源探測其數據中可能存在的所有關聯。擁有任何技能水平的用戶均可自由探索，使用簡單的選擇和搜索工具，不存在任何限制條件或邊界。Qlik Sense的用戶不受預定義的層級結構或預先確定的數據關聯方法的限制，而是能夠自己去探索和理解真正的數據關聯方式，這是有別于基于查詢的可視化工具的。

總結

可能有的人擔心拋棄了Excel之后又無法使用BI工具，但是其實本身Excel就不是做數據分析的工具，拋棄反而是件好事，合適的場景就應該選擇合適的工具。如果擔心Qlik的使用問題，這里有入門視頻教程以供參考。

推薦閱讀：

Qlik使用教程