描述性分析 - 資料視覺化工具

以下是一些可用於描述性分析的資料視覺化工具：

Tableau

Tableau 是一款強大的資料視覺化工具，用於將原始資料轉換為易於理解的格式。此工具主要用於資料視覺化。它具有建立互動式視覺化和儀表板的強大功能。使用者可以以圖形方式瀏覽資料，並建立互動式儀表板和視覺化效果與他人共享。

Tableau 是一款流行的資料視覺化工具，原因有兩個：它易於使用且功能極其強大。它允許您連線到各種資料來源並生成不同的視覺化和地圖。Tableau 提供多種形式，例如桌面版、伺服器版、基於 Web 的版本和 CRM 應用程式。它與 Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS 和 Hadoop 等複雜的資料庫整合，有效地從人工智慧、機器學習和大資料應用程式中使用的大型、不斷變化的資料集中建立視覺化效果。

如何使用 Tableau？

步驟 1 − 您可以使用以下連結 https://www.tableau.com/products/trial 開始 Tableau 免費試用，並使用以下 URL https://www.tableau.com/products/desktop/download 下載其 14 天試用版

步驟 2 − 開啟 Tableau Desktop 並開始。

步驟 3 − 在“連線”窗格下，您可以連線儲存在檔案中的資料，例如 Microsoft Excel、PDF、空間檔案等。

步驟 4 − 您可以新增示例 - 超市資料來練習它，方法是建立示例報告和儀表板。

Tableau 的功能

Tableau 的一些關鍵功能如下：

資料連線 − 它允許使用者連線到多個數據源，例如 Excel、SQL Server、Google Sheets、BigQuery、雲資料庫等等。它還允許即時資料連線和提取資料以進行離線分析。
視覺化 − Tableau 透過將欄位拖放到行、列、篩選器和標記部分來支援視覺化。它具有豐富的圖表和圖表功能，例如條形圖、折線圖、餅圖、散點圖、直方圖、地圖、樹狀圖、甘特圖等等。它建立互動式儀表板，使用者可以在其中篩選資料或深入瞭解更詳細的資訊。
地圖和地理空間功能 − Tableau 提供地理資料，並可以自動識別地理變數，例如城市、國家和州。支援自定義地理編碼，允許使用者繪製除內建區域以外的其他區域的地圖。
資料混合和連線 − Tableau 允許多個表（左連線、右連線、內連線、外連線）將相關的 dataset 結合在一起。在 Tableau 中組合來自多個來源的資料，無需在資料庫級別合併它們。
篩選器和引數 − 使用者可以使用維度、度量或整個儀表板上的篩選器來檢視特定資料子集。使用引數可以動態更改視覺化效果，使使用者能夠更自由地與資料互動。
建立故事 − 將儀表板和工作表組合在一起，建立引導人們完成資料驅動敘述的故事。
共享和協作 − Tableau Server 和 Tableau Online 都可以釋出視覺化效果，從而實現內部協作和共享。Tableau World 是一個免費平臺，允許您與世界分享視覺效果。
安全性 − 行級安全性可以在行級別應用，允許不同的使用者即使在同一個視覺化效果中也能看到不同的資料。Tableau 還支援各種身份驗證技術，包括 Kerberos、LDAP、OAuth 和 SAML，以確保安全訪問。
統計分析 − 統計模型用於合併趨勢線、參考線和統計模型，例如線性迴歸和預測。Tableau 與 R 和 Python 整合。它在 Tableau 中使用 R 和 Python 指令碼執行高階統計分析和機器學習。

這些功能中的每一個都使 Tableau 成為建立豐富、互動式資料視覺化的多功能工具。

Tableau 的優點

使用者友好的介面 − Tableau 相對簡單，並具有拖放介面；其易於使用的功能允許非技術使用者在無需大量編碼或 SQL 知識的情況下構建視覺效果。
高速效能 − Tableau 可以快速處理大量資料。它可以有效地處理海量資料集，並且可以在幾秒鐘內提供視覺效果，使其成為快節奏分析的理想選擇。
各種視覺化 − Tableau 提供各種視覺化工具，包括條形圖、折線圖、直方圖、甘特圖、樹狀圖、熱力圖等等，以幫助使用者有效地描繪資料。
資料連線 − 它允許從資料庫、電子表格、雲服務和其他來源進行許多資料連線，允許使用者在一個位置組合和分析來自多個來源的資料。
互動式儀表板 − Tableau 使使用者能夠建立互動式儀表板，其中檢視者可以瀏覽資料、應用篩選器、深入瞭解詳細資訊並觀察動態更新。
即時資料分析 − Tableau 連線到即時資料來源，允許使用者進行即時分析。此功能在需要及時洞察的業務環境中特別有用。
出色的移動支援 − Tableau 儀表板和視覺化效果可以無縫調整到不同的螢幕尺寸，在移動裝置上提供一致的體驗。Tableau 提供適用於 iOS 和 Android 的移動應用程式。
強大的社群支援 − Tableau 擁有一個龐大而活躍的使用者社群，為新手和經驗豐富的使用者提供大量資源、教程、論壇和幫助。
高階分析和整合 − Tableau 提供高階分析功能，例如趨勢線、預測和聚類。它還與 R 和 Python 相容，允許使用者進行統計分析和機器學習。
協作和共享 − 使用 Tableau Server、Tableau Online 和 Tableau Public 的使用者可以輕鬆地與他們所在企業或公眾中的其他人共享和協作視覺化效果。

Tableau 的缺點

高成本 − Tableau 的價格可能很高，特別是對於小型企業或個人使用者而言。Tableau Desktop、Tableau Server 和 Tableau Online 的許可費用會累加起來，對於一些企業來說，它們不太經濟。
自定義選項有限 − 雖然 Tableau 提供各種圖表格式，但與更注重設計的產品相比，特定元素（例如字型、顏色或特定設計選擇）的自定義選項相當有限。
高階分析的複雜性 − Tableau 支援與 R 和 Python 整合以進行高階分析；但是，這需要在這些語言中擁有編碼經驗。這意味著沒有編碼經驗的人可能難以進行復雜的統計分析。
大型資料集的效能問題 − 儘管 Tableau 以處理大型資料集而聞名，但特別是大型或複雜的資料集（包含許多連線或計算）可能會降低效能並導致延遲。
資料預處理有限 − Tableau 專注於資料視覺化，但缺乏重要的資料清洗和準備功能。使用者通常需要使用 SQL、Excel 或 Tableau Prep 等工具預先準備資料。
高階功能的學習曲線陡峭 − 雖然基本功能易於理解，但掌握高階功能（例如複雜的計算、LOD 表示式和資料混合）需要付出努力和練習。
Tableau Public 中沒有自動更新 − Tableau Public（免費版本）不允許您自動更新資料；您必須手動上傳更新的資料，這可能不適用於即時分析。
版本控制有限 − Tableau 缺乏強大的內建版本控制系統。如果沒有合適的例行程式，跟蹤更改和跨多個團隊處理同一個工作簿可能會很困難。
高階格式支援有限 − 在 Tableau 中格式化複雜的表格、複雜的佈局或高度全面的報告可能比在 Excel 或 Power BI 等典型的報告工具中更困難。
依賴於資料結構 − Tableau 需要結構化資料才能獲得最佳效能，並且可能難以處理非結構化資料來源。要準備 Tableau 的資料，使用者可能需要使用其他工具。

Tableau 是一款強大的資料視覺化和分析工具，但在高階用例中，特別是涉及大型資料集或分析的用例中，可能需要使用其他工具和技能。

Power BI（商業智慧）

Microsoft Power BI 是一款專為商業智慧設計的資料視覺化工具。它是一款專用的商業分析工具，允許資料科學專業人員檢視資料，查詢和共享資料洞察。它將來自多個來源的資料轉換為互動式儀表板和商業智慧報告。

它是一個軟體服務、應用程式和聯結器的應用程式套件，它們協同工作，將不同的資料來源轉換為連貫的、視覺上引人入勝的和互動式的見解。

如何使用 Power BI？

步驟 1 − 1. 前往其官方網站並使用以下 URL 下載其免費版本 Power BI Desktop Power BI

步驟 2 − 成功下載後；開啟它，您將看到其主頁，例如：

步驟 3 − 從可用來源匯入資料；嘗試透過單擊“使用示例資料”匯入 Power BI Desktop 應用程式中提供的示例銷售資料，並練習它以建立報告、圖表和儀表板。

步驟 4 − 您會發現如下結果和圖表：

Power BI 的功能

資料視覺化和報告 − 使用視覺效果以多種方式呈現資料集的報告和儀表板。將資料轉換為各種不同的視覺效果，包括餅圖、分解樹、儀表圖、KPI、組合圖、條形圖和柱狀圖以及許多其他選項。
資料整合 − 連線各種資料來源，例如 Excel 表格、內部資料倉庫和基於雲的資料儲存，然後將其轉換為業務洞察。將 Power BI 與網站整合。
商業智慧 − 即時跟蹤關鍵績效指標 (KPI) 和指標。使用內建的 AI 和機器學習根據歷史資料做出業務預測。
協作和共享 − 為公司提供對資料、資料視覺化工具和見解的訪問許可權，以建立資料驅動的企業文化。在工作區和共享資料集中進行協作。
財務分析 − 建立財務報表和資產負債表。分析銷售業績和利潤。
市場營銷和銷售 − 將 Power BI 與 CRM 系統整合，分析客戶資料，並利用洞察力改善客戶體驗。分析市場趨勢和消費者行為，發現商機。

Power BI 的優勢

使用者友好的介面 − Power BI 提供直觀的拖放介面，即使是非技術人員也能輕鬆建立報表和儀表板。
與其他 Microsoft 工具整合 − 它允許使用者整合其他 Microsoft 產品，如 Excel、Azure、SQL Server 和 SharePoint，為 Microsoft 生態系統中的使用者提供熟悉的體驗。
經濟高效 − 個人使用者可以免費使用 Power BI，而專業版和高階版的價格適中，使各種規模的企業都能負擔得起。
資料連線 − Power BI 支援廣泛的資料來源，包括資料庫、雲服務、Web 服務，甚至定製的 API，使資料整合變得簡單而靈活。
即時資料分析 − Power BI 使用者可以透過連線到即時資料來源來監控資料。此功能在需要最新報表和分析的業務場景中非常重要。
自定義視覺化 − 它提供多種視覺化技術，包括自定義視覺化，從而實現更個性化的報表和儀表板。
協作和共享 − Power BI 允許您輕鬆地與團隊和利益相關者共享見解和儀表板。它鼓勵協作和批評，這有助於團隊保持正軌。
AI 和機器學習功能 − Power BI 包括內建的 AI 技術，包括自然語言處理 (Q&A)、預測分析和資料聚類，從而提高分析能力。
移動訪問 − Power BI 提供移動應用程式，允許使用者從智慧手機和平板電腦訪問報表和儀表板，從而在旅途中獲得更多自由。

Power BI 的缺點

免費版功能有限 − Power BI 的免費版功能有限，尤其是在共享和協作方面。高階功能和大型資料集需要專業版或高階版許可證。
複雜的資料模型 − 雖然簡單的資料模型易於處理，但處理複雜的資料模型或非常大的資料集可能會導致效能問題，並需要深入的瞭解。
資料準備限制 − Power BI 的資料準備功能不如 Tableau 或 Alteryx 強大，複雜的轉換可能需要使用 Power Query 或 Excel 等其他工具。
視覺化自定義有限 − 雖然 Power BI 提供各種視覺化效果，但自定義程度可能不如其他平臺，從而限制了非常特殊的視覺設計需求的靈活性。
高階功能的學習曲線 − 雖然基本功能易於掌握，但複雜的功能（如 DAX（資料分析表示式）和用於資料轉換的 M 語言）對於非技術使用者來說需要較長的學習曲線。
處理大型資料集時的效能 − 在處理非常大的資料集（數百萬行）時，如果 Power BI 沒有進行最佳化，可能會出現效能滯後或載入時間較慢的情況。
有限的匯出選項 − Power BI 的匯出功能有限，尤其是對於免費版使用者而言。匯出到 PDF 或其他格式可能很困難，圖形元件可能無法很好地轉換。
依賴網際網路 − 在雲端使用 Power BI 需要穩定的網際網路連線。如果沒有網際網路連線，使用者可能無法檢視報表、重新整理資料或共享見解。
對非 Microsoft 生態系統的支援有限 − 雖然 Power BI 與 Microsoft 產品配合良好，但它與非 Microsoft 生態系統的互操作性可能不太直接，需要額外的配置或工具。

Google 資料工作室 | Looker Studio

Google 資料工作室 (GDS) 是一款免費的資料視覺化工具。最初，它是 Google Analytics 360 套件的一部分，但現在它是一個獨立的工具，為其使用者提供無限的服務。GDS 允許使用者建立互動式儀表板和具有吸引力且富有洞察力的報表，從而有助於做出明智的決策。在許多方面，它類似於 Google Analytics，但它為使用者提供了更高階的功能。

總的來說，Looker Studio 是一款自助式商業智慧工具，專為行業人士設計，具有靈活性，以便做出更明智的業務決策。Looker Studio 的一些關鍵亮點如下：

它提供資料倉庫或分析湖倉解決方案，用於使用 BigQuery 和 Looker Studio 儲存、分析和視覺化資料。
它具有更高階的功能，可以使用資料視覺化建立有影響力的故事。
使用者可以透過輕鬆連線多個數據源來統一他們的資料。
使用者可以使用簡單的智慧報表將其資料轉換為有用的業務指標和維度。
它具有出色且高階的功能，只需點選幾下即可建立有意義的、可共享的、可自定義的圖表和圖形。

Google 資料工作室採用創新的資料視覺化技術，幫助企業獲得業務指標和指標，使他們能夠在競爭激烈的環境中做出更好的業務決策並制定成功的業務戰略。人們可以使用不同的 Google 工具收集資料。資料工作室還具有排程選項以保持資料更新。它建立在 Google 應用生態系統的基礎之上，並與基於 Google 的資料來源（例如 BigQuery、Google Analytics 和 Google Sheets）具有強大的連線性。資料還可以來自其他 Google 工具，例如 AdWords、Search Console、Analytics 和 YouTube。GDS 使用簡單，並支援多個團隊協作完成專案。它使使用者能夠將原始資料轉換為戰略性見解。一些用例包括數字營銷分析、網路流量報告和 SEO 儀表板。

如何使用 Google 資料工作室？

步驟 1 − 轉到其 URL 資料工作室

步驟 2 − 點選“開始使用”。

步驟 3 − 您將被重定向到下一頁。

步驟 4 − 瀏覽 Looker Studio。

步驟 5 − 點選資料來源，並透過連線建立新的資料來源。

例如

步驟 6 − 連線資料來源後，您可以建立報表。

Google 資料工作室的功能

Google 資料工作室的一些關鍵功能如下：

易於使用的 Web 介面 − Looker Studio 的設計目標是直觀且易於使用。它的一些出色功能（如報表編輯器）使其非常易於使用，例如拖放資料項、可自定義的屬性面板和吸附式網格畫布。
報表模板 − 豐富的報表模板庫使建立資料視覺化變得輕鬆快捷，只需幾分鐘即可完成。使用者可以連線多個數據源並定製設計以滿足使用者的預期結果。
資料聯結器 − Looker Studio 允許使用者輕鬆連線多個不同的資料來源。每個資料來源都有一個獨特的預構建聯結器，以確保您的資料易於訪問和使用。
Looker Studio API − Looker Studio API 使 Google Workspace 和 Cloud Identity 公司能夠自動化 Looker Studio 資源的維護和遷移。使用者可以快速輕鬆地配置其應用程式以使用 Looker Studio API。
報表嵌入 − 嵌入允許您將 Looker Studio 報表嵌入到任何網頁或內網上，從而可以輕鬆地透過網路與您的團隊共享您的資料故事。

Google 資料工作室的優勢

Google 資料工作室有很多優點和缺點，包括：

Looker Studio 是免費的，並且與 Google Cloud 服務捆綁在一起；擁有 Google 帳戶的使用者可以使用它。
Looker Studio 透過識別資料洞察來挖掘您的資料，可以輕鬆地從多個數據源建立動態儀表板和互動式報表，從而做出更明智的業務決策。
它允許您即時訪問不同的資料來源，並使您能夠連線幾乎任何型別的資料，而無需任何編碼或軟體。
允許使用者與團隊共享引人入勝的報表或透過網路共享，即時協作或將其嵌入到 Web 中。
提供易於使用的介面。任何熟悉 Google 產品的人都可以點選幾下即可開始建立報表和儀表板。
它包含 Google Analytics、Google Ads、Google Search Console、Google BigQuery 和 Google Sheets 的內建聯結器。
它是一個基於雲的工具。與 Power BI、Tableau 等大多數流行的商業智慧工具不同，資料工作室被設計為基於雲的服務，這意味著使用者不需要任何基礎設施或安裝。
報表共享，建立的報表可以輕鬆地與具有訪問許可權的不同團隊成員共享。
它支援即時連線。與 Power BI、Tableau 等其他 BI 工具相比，資料工作室的設計基於即時資料連線。

Google 資料工作室的缺點

現在讓我們來看一下 Google 資料工作室的一些侷限性。

它不管理即時更新，也沒有任何內建解決方案可在即時資料更新時自動重新整理儀表板或報表檢視。
資料工作室更傾向於基於 Google 的服務，而不是傳統的商業智慧資料格式，如 Excel。Excel 可以透過將其轉換為 Google 表格或 CSV 檔案來支援。
資料工作室缺乏內建的資料處理功能。
即使對於 Hubspot 等流行的基於雲的資料來源，資料工作室也缺乏本機聯結器相容性。

以下是一些可用於描述性分析的資料視覺化工具：

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是一款商業智慧工具；它是一個 AI 驅動的自助式 BI 和資料分析平臺，包含出色的功能，可以分析業務資料，並使用圖表、圖形和有吸引力的儀表板提供非常有益的見解。

使用者可以從多個來源匯入資料，並使用拖放介面構建報表和儀表板。企業經常使用 Zoho Analytics 進行效能監控、銷售分析、消費者行為洞察等。

Zoho Analytics 的功能

Zoho Analytics 是一個基於雲的商業智慧 (BI) 和資料分析平臺，使使用者能夠透過分析來自多個來源的資料來生成智慧業務報表和儀表板。它提供了豐富的功能；其中一些如下：

資料整合 − 允許使用者從多個數據源獲取資料，以便進行全面分析並獲得有意義的見解。
資料管道、準備和管理 − 此功能使使用者能夠設定端到端資料管道，以確保高效的資料流。使用自助式資料準備工作室清理、轉換和豐富原始資料，以確保高質量的分析。
視覺化資料分析 − 視覺化資料分析包括使用數十種視覺化選項直觀地切片和切塊資料，並揭示模式和趨勢。
融合生成式 AI 的商業智慧 (BI) − 生成式 AI 可以幫助使用者改進整個資料分析流程。提高洞察力採用率，從而推動業務增長。
預測性 AI − 高階分析模型可用於預測、趨勢分析、異常檢測和警報、聚類、假設分析以及其他任務。
統一的業務洞察 − 統一來自組織內部不同職能部門（如市場營銷、銷售、支援、財務、庫存和供應鏈）的業務資料。無縫分析這些統一的資料，以獲得端到端的洞察。
協作分析 − 將協作作為資料分析的一個組成部分。透過在整個組織中實施普及型 BI 和分析來實現資料民主化。
資料敘事 − 此功能使使用者能夠使用其資料分享引人入勝的故事。將分析洞察力呈現併發布到業務工作流程中，使分析更具吸引力和趣味性！
移動性 − 此功能允許使用者透過手機和平板電腦訪問、互動其資料、報表和儀表板。
嵌入式 BI − 它使用 Zoho 的嵌入式 BI 功能增強您的應用程式，提供全面的洞察。或者，您可以建立一個以您的品牌為名的全面白標商業智慧和分析應用程式/門戶。
安全與治理 − Zoho Analytics 遵循嚴格的 Zoho 安全原則，包括冗餘、備份、機密性和隱私性，以確保您的資料安全可靠。

Zoho Analytics 的優勢

完整套件 − Zoho 的軟體套件涵蓋了業務的各個方面。這提供了可以有效與其他公司應用程式整合的解決方案。Zoho 的服務使全球各行各業的客戶能夠更快、更經濟高效地實施數字化轉型。
使用者友好的介面 − Zoho Analytics 提供簡單直觀的介面，使使用者能夠輕鬆探索和發現所需資訊。
集中式資料收集 − Zoho Analytics 集中資料收集過程。簡化來自 Zoho 的資料收集，使公司能夠生成其公司的 360 度檢視；此功能有助於解答有關運營效率、財務狀況和客戶行為的問題。
易於導航 − Zoho Analytics 提供易於導航的智慧助手，例如 Ask Zia。
價格實惠 − Zoho Analytics 為其使用者提供低價位方案，使其更易於中小型企業使用和訪問。
資料視覺化 − Zoho Analytics 提供多種資料視覺化選項，包括圖表、圖形和地圖，使使用者能夠以易於理解的方式呈現資料。
高效協作 − Zoho Analytics 提供協作工具，使使用者能夠與他人共享報表和儀表板，同時提供即時反饋和評論。
可擴充套件架構 − 可擴充套件架構是 Zoho 最顯著的優勢之一。隨著業務的擴充套件，Zoho Analytics 也具有可擴充套件性。由於其可擴充套件的架構，Zoho Analytics 可以整合到任何規模的應用程式中。
促進深入研究 − 使用者可以進行深入研究。業務專業人員可以使用預建公式和函式等高階工具來發現業務 KPI，並使用智慧預測來預測未來結果，從而進行深入的分析性查詢並提高其商業智慧。
輕鬆嵌入 − 使用者可以輕鬆地將 Zoho Analytics 的軟體功能與其他解決方案（如 ERP 系統和 CRM 平臺）整合。

Zoho Analytics 的缺點

Zoho Analytics 提供強大的功能，但也有一些缺點和侷限性，如下所示：

學習曲線陡峭 − 對於從未使用過分析工具的人來說，Zoho Analytics 可能難以使用。其高階功能和複雜的自定義選項可能需要一些時間才能掌握，尤其是非技術使用者。
免費版本功能有限 − Zoho Analytics 的免費版本功能、資料來源和儲存空間有限。要訪問其他功能（例如資料整合或更大的資料集），客戶需要升級其方案，這對於小型組織來說可能過於昂貴。
缺乏高階功能 − 與其他商業智慧產品相比，Zoho Analytics 可能缺乏高階功能，例如預測分析和機器學習功能。
效能緩慢 − 一些使用者在處理大型資料集時觀察到效能不佳，這可能會影響生產力。
自定義限制 − 雖然它提供了一系列自定義選項，但使用者僅限於圖表和儀表板等視覺方面。
資料操作有限 − 一些使用者報告了資料操作方面的限制，這對於需要執行復雜資料分析的使用者來說可能是一個挑戰。
處理大型資料集時的效能問題 − Zoho Analytics 在處理大型資料集或複雜的查詢時可能會執行較慢。這可能會影響處理大量資料或需要即時分析的使用者。
離線功能有限 − Zoho Analytics 主要是一個基於雲的應用程式；因此，其離線功能有限。沒有網際網路訪問的使用者可能難以處理其資料或生成報表。
整合複雜性 − 雖然 Zoho Analytics 支援各種聯結器，但配置某些複雜的資料整合可能需要技術技能或幫助，這對於技術水平較低的客戶來說可能比較困難。

Microsoft Excel

Excel 的統計功能對於資料分析非常有用。這些功能使您能夠進行計算，獲得洞察力並從資料中得出結論。此應用程式還提供各種圖表和圖形來視覺化資料。

Excel 的功能

下面描述了 Excel 的一些關鍵功能：

資料輸入和儲存 − 允許使用者自定義資料的顯示方式，例如文字、數字、日期、貨幣等。Excel 提供資料排序和篩選功能，可以使用大型資料集來組織和查詢特定資料。
公式和函式
- 描述性統計 − Excel 具有描述資料的統計函式，例如 AVERAGE、COUNT、SUM、MIN、MAX、MEDIAN、MODE、STDEV 和 VAR。
- 相關性和迴歸 − 我們可以使用 CORREL、COVAR、RSQ 和 TREND 函式來查詢變數之間的相關性，以檢查資料之間的關係；檢查相關係數並執行迴歸分析。
- 假設檢驗 − 諸如 T.TEST、Z.TEST 和 F.TEST 等函式使使用者能夠透過比較樣本均值、比例或方差來進行假設檢驗。
資料視覺化 − Excel 是使用圖表和圖形（如條形圖、折線圖、餅圖等）來直觀表示資料的最簡單的應用程式。Excel 的資料透視表功能可用於彙總、分析、探索和呈現資料。根據指定的條件自動設定單元格格式（例如，顏色刻度、圖示集）。
資料分析工具 − 可以使用模擬分析、規劃求解和資料表來分析資料。
自動化和宏 − 可以使用 Visual Basic for Applications (VBA) 記錄宏來自動化流程。Excel 的切片器功能增強了資料篩選功能，尤其是在使用資料透視表時。
安全功能 − Excel 的密碼保護功能可以保護整個工作簿或特定工作表免受未經授權的訪問。

Excel 的優勢

易於使用 − Excel 的佈局使用者友好，使其易於學習和用於不同的任務，從基本資料輸入到高階分析。
資料組織和管理 − Excel 的網格樣式允許使用者輕鬆組織、排序和篩選資料。
資料分析功能 − 資料透視表、圖表和圖形是分析和視覺化資料的有用工具。無需額外的應用程式即可進行深入的資料分析。
資料分析工具 − Excel 包含強大的資料分析功能，例如公式、函式、資料透視表和圖表，可以有效地分析和解釋資料。
使用 VBA 宏進行自動化 − Excel 支援使用宏和 Visual Basic for Applications (VBA) 進行自動化，允許使用者自動化重複性任務並提高工作流程效率。
圖形表示 − 它提供了一系列圖表方法，使使用者能夠表示資料以更好地解釋和直觀顯示。
多功能性 − Excel 允許使用者在一個平臺上執行各種任務，包括數學、資料分析、繪圖等。

MS Excel 的缺點

資料處理能力有限 − Excel 在處理大型資料集方面存在侷限性，這可能會導致效能問題以及資料丟失或損壞。
容易出錯 −人為錯誤，例如計算錯誤或資料輸入錯誤，可能會提供不準確的結果，尤其是在複雜的電子表格中。
版本控制和協作 − 管理版本和處理單個 Excel 檔案可能很困難，從而導致混亂和潛在的資料衝突。
缺乏安全性 − Excel 檔案可能缺乏足夠的安全性控制，使其容易受到未經授權的訪問、資料洩露和意外更改的影響。
複雜任務的複雜性 − 雖然它易於用於基本活動，但更復雜的程式可能需要了解公式、函式和 VBA 程式設計。
自動化有限 − 雖然 Excel 支援基於宏的自動化，但對於大型自動化和複雜操作而言，它可能不如專門的程式語言或程式高效。

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