Excel与DBMS、Tableau和Power BI比较

Microsoft Excel 是一种广泛使用的软件应用程序，几十年来一直是不同办公室和家庭的必备软件。尽管如此，Excel 通常提供了一个多功能平台来组织、分析和可视化特定数据。与 Microsoft Excel 相关的重要功能如下：表格、使用公式和函数执行计算、生成图表和图形以及以网格格式组织数据。

DBMS（数据库管理系统）是一组用于访问相应数据的程序，最终提供有关特定企业的信息。尽管如此，它仍用于有效地执行诸如创建数据、插入数据、删除数据、更新和检索信息等操作。它是一个通用软件系统，有助于为各种应用程序定义、构建和操作数据库。它有效地将数据相互关联。

Tableau 主要被认为是强大的数据可视化和商业智能工具，旨在将原始数据转换为富有洞察力的交互式可视化和报告。与处理静态数据的 Microsoft Excel 不同，Tableau 擅长连接各种数据源，包括电子表格、云服务和数据库。

Power BI被称为商业智能工具，由 Microsoft 团队高效开发，并将特定数据集转换为有意义的见解。它主要允许用户连接到不同类型的数据源，可视化所选的数据集，并创建报告和仪表板以做出明智的决策。Power BI需要更多地显示数字，以使用户能够通过视觉效果有效地讲述引人入胜的数据驱动故事。


DBMS 是什么意思？
数据库管理系统（DBMS）是一种有用的软件，可用于存储和检索用户数据，同时考虑适当的安全措施。它主要由一组有效操作数据库的程序组成。

尽管如此，各自的数据库管理系统(DBMS)主要接受来自应用程序的对特定数据的请求，并指示操作系统提供特定数据。 DBMS 帮助用户和其他第三方软件在大型系统中存储和检索数据。

DBMS 还允许用户根据自己的要求创建数据库。术语“ DBMS”基本上包括数据库用户和其他应用程序。它通常提供数据和软件应用程序之间的接口。

DBMS 有哪些不同的特征？
数据库管理系统 (DBMS) 是一种促进数据库内数据管理的软件系统。 DBMS 的一些关键特性主要包括以下几个：

  1. 数据的组织：数据库管理将数据组织成各自的结构化格式，例如表、行和列，从而使存储和检索信息变得容易。
  2. 它维护数据的完整性：众所周知，各个 DBMS 通过强制执行约束和规则来确保数据完整性，防止存储不正确或不一致的数据。
  3. 它为数据提供安全性： DBMS 主要负责提供访问控制、身份验证和加密技术等安全功能，以保护数据免遭任何未经授权的访问。
  4. 并发访问：多个用户或应用程序可以轻松地同时访问数据库，DBMS 管理并发访问以确保数据的一致性。
  5. 数据独立性： DBMS 还提供了一个抽象级别，最终将物理数据存储与相应的逻辑数据表示分离，允许其中一个数据的更改而不影响另一个数据（数据独立性）。
  6. 查询语言： DBMS 提供查询语言（例如SQL），允许用户仅使用标准化命令来检索、操作和管理数据。
  7. 备份和恢复：此外，相应的DBMS包括有效备份和恢复数据的功能，从而帮助我们防止由于硬件故障或其他问题而导致的数据丢失。
  8. 事务管理： DBMS 主要支持事务，事务是特定数据库操作的序列，可以将其视为单个单元。它用于确保各个事务的 ACID属性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
  9. 可扩展性：通过提供索引和分区等机制，DBMS 可以有效地扩展以处理大量数据和高用户负载。
  10. 减少数据冗余： DBMS可以通过规范化技术有效地减少数据的重复，降低存储需求并提高数据一致性。
  11. 数据关系： DBMS 可以轻松管理数据实体之间的各种复杂关系，从而实现相关数据的高效检索和操作。
  12. 性能优化： DBMS 包括各种查询优化技术，以提高数据检索和处理的效率。

这些特性有效地使 DBMS 成为管理和维护各种应用程序和行业中的结构化数据的关键组件。 DBMS 产品可能具有其他功能和变体，但这些基本特征是大多数 DBMS 系统所共有的。

使用数据库管理系统有哪些缺点？
使用数据库管理系统（DBMS）的缺点如下：

  1. 它非常昂贵：使用数据库管理系统 (DBMS) 需要花费大量资金才能获得其许可证、硬件以及运行它的各种技术人员。
  2. 它很复杂：众所周知，设置和管理特定的数据库管理系统可能很棘手，而且我们必须对各个数据库有很多了解。
  3. 可能会很慢：有时，数据库管理系统 (DBMS) 可以有效地减慢速度，因为它在如何存储数据以及如何轻松检索数据方面添加了额外的步骤。
  4. 安全担忧：我们必须小心安全级别，否则坏人可能会有效地访问我们的数据。
  5. 它只是有时很灵活：众所周知，大多数时候，DBMS 无法完全满足我们的要求，我们必须解决它。
  6. 陷入单一选择：如果万一我们想选择一个特定的 DBMS，那么在这种情况下我们可能会陷入困境并且无法轻易更改为另一个选择。
  7. 庞大且复杂：众所周知，使数据库管理系统 (DBMS) 变得更大或更强大可能非常困难且成本高昂。
  8. 大量工作以保持其运行：我们需要进行大量的定期维护以保持其顺利运行。
  9. 学习需要大量时间：学习如何使用 DBMS 可能需要很长时间，甚至在某些情况下，可能需要培训。
  10. 一切停止的风险：如果相应的 DBMS 发生故障，它可能会停止有效依赖它的一切，从而导致严重问题。

应该记住，虽然 DBMS 有缺点，但它也被认为是有助于保持数据组织和安全的软件或工具，尤其是在大型项目中。决定使用它取决于我们各自项目的需求。

Microsoft Excel 和数据库管理系统之间的差异。
Microsoft Excel 和数据库管理系统之间的区别如下：

  1. 数据结构：
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 被视为电子表格软件，主要用于数据的表格表示。它主要将数据存储在具有行和列的工作表中，因此适合较小的数据集。
    • DBMS：数据库管理系统（DBMS）是一个旨在管理大量结构化数据的软件系统。它使用具有预定义模式关系的表并支持复杂的数据查询。
  • 可扩展性：
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 在处理大型数据集方面相当有限，并且在处理大量数据时可能会变得非常慢或效率低下。
    • DBMS： DBMS 专为可扩展性而设计，可以有效地处理大量数据，从而适合企业级应用程序。
  • 数据的完整性：
    • Microsoft Excel：众所周知，Microsoft Excel 不提供强大的数据验证或强制执行数据完整性约束，从而更容易有效地发生数据不一致。
    • DBMS： DBMS通过主键、外键和数据验证规则等功能强制数据的完整性，保证数据的准确性和数据的一致性。
  • 并发访问：
    • Microsoft Excel： Excel 文件一次只能由一名用户访问，当多个用户需要同时处理相同数据时，就会出现问题。
    • DBMS： DBMS系统支持多个用户并发访问，管理锁和事务以确保多用户环境中的数据一致性。
  • 查询及报告：
    • Microsoft Excel： Excel 有效地提供了基本的数据过滤和排序功能，可用于创建简单的图表和报告。
    • DBMS： DBMS 能够提供强大的查询工具（如 SQL），使用户能够以复杂的方式检索和操作数据。它主要支持高级报告的生成。
  • 安全：
    • Microsoft Excel： Excel 文件通常在文件级别受到保护，并且安全措施也非常限于特定文件的权限。
    • DBMS： DBMS 主要用于提供强大的安全功能，包括用户身份验证、授权和加密，确保多层次的数据保护。
  • 数据关系：
    • Microsoft Excel： Excel 可以通过手动链接有效地处理基本数据关系，但可以定义和强制执行复杂的数据关系。
    • DBMS： DBMS 允许我们定义和强制表之间的关系，确保数据的完整性和一致性。
  • 数据量：
    • Microsoft Excel： Excel 主要适用于中小型数据集。在处理大型数据集时，它可能会变得非常慢并且效率较低。
    • DBMS： Dbms 旨在以有效的方式处理大量数据，并且也用于具有广泛使用的数据存储需求的各种企业级应用程序。
  • 报告与查询：
    • Microsoft Excel：众所周知，Microsoft Excel 基本上用于过滤数据、对其进行排序以及执行简单的基于公式的计算。这可以有效地用于创建报告和图表。
    • DBMS： Dbms主要通过SQL提供强大的查询功能，允许用户以复杂的方式检索和操作数据，它支持高级报告的生成。

    Tableau 一词是什么意思？
    Tableau 被称为商业智能软件，任何人只需点击几下即可连接、可视化以及创建交互式和可共享的仪表板。在表格的帮助下，人们可以从一开始就轻松地可视化数据，这样人们几乎可以立即看到其重要性。

    此外，相应的 Tableau 被称为最流行的数据可视化工具之一，可用于创建交互式和可共享的仪表板。相反，它还允许我们连接各种数据源，并帮助转换数据，这样我们就可以创建图表、图形和地图等可视化效果。

    此外，Tableau 广泛应用于业务数据分析和商业智能，以探索和传达来自相应数据量的见解。

    与使用 Tableau 相关的主要功能有哪些？
    众所周知，Tableau 提供了广泛的功能，使其成为强大的数据可视化和商业智能工具。以下分别是与 Tableau 相关的一些关键功能：

    1. 数据连接：相应的 Tableau 可以轻松连接到各种数据源，包括数据库、电子表格、云服务和 Web 数据连接器，从而轻松访问和分析来自不同位置的数据。
    2. 它提供了拖放界面：其直观的界面主要允许用户创建交互式可视化效果，而无需有效地进行复杂的编码或脚本编写。
    3. 交互式仪表板：众所周知，相应的Tableau可以创建交互式仪表板，个人可以在其中轻松过滤数据、向下钻取和动态探索数据。
    4. 数据混合：在 Tableau 的帮助下，即使数据结构不同，个人也可以有效地混合来自多个源的数据以创建统一的视图。
    5. 临时分析：相应的 Tableau 通常支持临时分析，允许用户实时询问有关数据的问题。
    6. 它提供高级分析：它包括内置的高级分析功能，例如预测、趋势分析、聚类等。
    7. 它提供地理空间可视化：众所周知，相应的 Tableau 通常支持地理数据，可分别用于创建交互式地图和地理空间可视化。
    8. 自定义计算：用户可以使用计算字段和参数创建自定义计算和字段。
    9. 提供有效的协作： Tableau Server 和 Tableau Online 允许与同事共享和协作报告和仪表板。
    10. 数据安全：它提供数据安全功能来控制对特定数量的数据和仪表板的访问权限。
    11. 适合移动设备： Tableau 主要提供移动应用程序，通常允许用户访问智能手机和平板电脑上的仪表板并与之交互。

    列出与 Tableau 相关的各种优势。
    Tableau 主要被认为是一种功能强大的数据可视化商业智能工具，具有多种优势，包括：

    1. 用户友好的界面： Tableau 具有直观的拖放界面，允许特定用户创建可视化和仪表板，而无需广泛的技术技能。
    2. 广泛的数据连接： Tableau 帮助我们连接到各种数据源，包括数据库、电子表格和云服务，使其能够适应不同的数据环境。
    3. 交互式可视化： Tableau 基本上可以创建高度交互式和动态可视化，从而允许特定用户有效地探索数据。
    4. 它提供实时数据集成： Tableau 可以有效地用于处理实时数据集成，因此适合监控以及分析实时数据流和更新。
    5. 提供可扩展性： Tableau 本质上具有高度可扩展性，这意味着它既可以处理小型数据集，也可以处理大型数据集，从而适合各种规模的企业。
    6. 提供协作和共享： Tableau Server 和 Tableau Online 使用户能够共享仪表板并与团队成员安全地协作，从而促进组织内数据驱动的决策。
    7. 高级分析集成：主要支持统计和预测分析工具的集成，可以进行更深入的数据分析。

    列出与 Tableau 相关的各种缺点。
    使用 Tableau 的各种缺点如下：

    1. 成本： Tableau 可能很昂贵，尤其是对于大型组织或需要高级功能的组织。许可和订阅费用可能分别令某些用户望而却步。
    2. 陡峭的学习曲线： Tableau 对于初学者来说可能很复杂。创建复杂的可视化和仪表板可能需要数据分析方面的培训和专业知识。
    3. 性能限制：处理极大的数据集或实时数据分析有时会导致 Tableau 中的性能问题。
    4. 免费版本的协作有限：免费版本 Tableau Public 的协作功能有限，并且需要公开共享可视化效果。
    5. 数据连接：连接到某些数据源或数据库可能需要额外的设置或第三方连接器。
    6. 对 IT 支持的依赖：对于大规模部署，可能需要依赖 IT 支持，这会有效减慢开发过程。

    什么是 Power BI？
    相应的Power BI被称为商业智能工具，由 Microsoft 团队高效开发，并将特定数据集转换为有意义的见解。它主要允许用户连接到不同类型的数据源，可视化所选的数据集，并创建报告和仪表板以做出明智的决策。Power BI需要更多地显示数字，以使用户能够通过视觉效果有效地讲述引人入胜的数据驱动故事。

    此外，借助Power BI，我们可以轻松探索和理解与数据相关的趋势，观察和分析其中的模式和关系。它是一种多功能工具，可共同用于从金融到医疗保健等不同行业，以更深入地了解业务运营以及客户行为。

    企业和组织利用Power BI来监控关键绩效指标、跟踪目标并发现数据中隐藏的见解。对于希望利用数据的力量有效推动成功的数据专业人士、分析师和决策者来说，它是一项重要资产。

    与使用 Power BI 相关的主要功能有哪些？

    1. 数据连接：众所周知，各自的Power BI提供了大量的数据连接选项。我们可以无缝连接到各种数据源，包括数据库（SQL Server、MySQL、Oracle）、云平台（Azure、AWS）、在线服务（Google Analytics、Salesforce），甚至是 Web API。这种特殊的多功能性确保我们几乎可以从任何地方有效地收集大量数据。
    2. 数据转换和整形：借助 Power Query 编辑器，我们可以在分析之前轻松转换和清理数据。这个特殊的工具允许我们执行过滤、合并表、逆透视数据和处理缺失值等任务。它将确保我们的数据干净、准确并可供报告。
    3. 可定制的可视化效果：我们都知道，各自的Power BI 的优势实际上在于其广泛的可定制可视化效果库。它提供各种图表类型，包括条形图、折线图、散点图、饼图、地图等。每种可视化效果都是高度可定制的，允许我们调整颜色、字体和格式以匹配我们的偏好和品牌。
    4. 仪表板和报告：Power BI使我们能够创建交互式且具有视觉吸引力的仪表板和不同的报告。仪表板作为一个中心枢纽，我们可以有效地固定关键视觉效果，提供数据的综合视图。此外，各个报告使我们能够更深入地了解细节，结合多种视觉效果和数据源来讲述一个全面的数据故事。
    5. 数据建模和 DAX： Power BI 主要支持强大的数据建模功能。我们可以轻松建立数据表之间的关系并定义层次结构。使用数据分析表达式（DAX）语言，我们还可以创建计算列和度量。此功能允许进行复杂的计算和高级数据分析。
    6. 实时数据流：众所周知，Power BI 所有者可以连接到实时数据源。这意味着我们可以轻松设置实时数据流来监控实时变化和更新。它对于跟踪股票价格或传感器读数等动态数据特别有用。
    7. 协作和共享：使用 Power BI，协作变得轻而易举。借助此功能，我们可以轻松地将报告和仪表板发布到 Power BI 服务，从而轻松与同事或客户分享见解。该服务还支持实时协作，确保团队可以同时处理报告和仪表板。
    8. 移动辅助功能： Power BI 有效地为 iOS 和 Android 设备提供专用移动应用程序。这些应用程序提供响应灵敏且直观的移动体验，使我们能够访问报告和仪表板并与之交互。无论个人是在开会还是旅行，我们的数据都触手可及。
    9. 为数据提供安全性：众所周知，各自的Power BI主要用于提供强大的安全功能，包括行级安全性以及基于角色的安全性，这将确保正确的用户可以访问正确的用户并能够访问正确的数据，同时保证敏感信息的安全。
    10. 人工智能集成：相应的Power B I集成了人工智能和机器学习功能，我们可以使用人工智能功能来分析数据预测并提供建议，以从我们选择的数据中获得更深入的见解。

    Power BI 有何用途？
    如果我们想进入商业世界，那么为此我们可以有效地利用 Power BI，它的主要目的是为我们提供数据驱动的见解。它的一些常见用途如下：

    1. 它允许有效创建报告和仪表板，这些报告和仪表板将使用不同的视觉效果以多种方式呈现所选数据集。
    2. 我们还可以连接各种数据源，例如 Microsoft Excel 表格、现场数据仓库和基于云的数据存储，并将其转化为业务洞察。
    3. 它还允许将数据转换为各种不同的视觉效果，包括饼图、树分解、仪表图、KPI、组合图、条形图和柱形图以及带状图 - 以及许多其他选项。
    4. 提供全公司范围内的数据访问、数据可视化工具和见解，以有效创建数据驱动的工作文化。


    列出使用 Power BI 相对于 Microsoft Excel 的各种优势？
    众所周知，Power BI 和 Microsoft Excel 各自都是强大的工具。它们有目的地用于不同的目的，并且也具有优势。现在，我们将详细比较 Power BI 与 Microsoft Excel 的使用：
    1. 数据可视化：

    • Power BI： Power BI 主要是为了可视化数据以进行有效报告而设计的。它还提供各种可定制的图表、图形和交互式仪表板。通过这一点，我们能够创建具有视觉吸引力以及每个人都可以轻松理解的交互式报告。
    • Microsoft Excel：虽然 Microsoft Excel 具有一些图表和图形功能，但 Power BI 的可视化选项更加强大且用户友好。

    2.数据建模：
    • Power BI：众所周知，各自的 Power BI 提供了复杂的数据建模环境。我们可以轻松创建表之间的关系、定义度量并构建复杂的数据模型。这使得它适合处理大型数据集和创建复杂的报告。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 可以轻松处理较小的数据集和基本建模，但对于复杂的数据建模可能更有效。

    3. 数据整合：
    • Power BI： Power BI 非常适合集成来自各种来源的数据，并且它具有与各种数据源（主要是数据库、在线服务和云平台）的本机连接器。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 可以轻松地从各种来源导入数据，但可能需要更多的手动数据转换和集成。

    4. 实时数据：
    • Power BI： Power BI 支持实时数据更新，从而使我们能够创建按预定义的时间间隔自动刷新的实时仪表板。
    • Microsoft Excel：在Microsoft Excel中，我们可以更新数据，但通常需要手动刷新，因此不太适合实时报告。

    5. 合作：
    • Power BI： Power BI 服务是 Power BI 的基于云的版本，它仅允许用户与其他人共享报告和仪表板，从而促进协作。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 文件通常需要通过电子邮件发送并使用文件共享平台共享文件，这可能会导致版本控制问题。

    6. 移动辅助功能：
    • Power BI： Power BI 主要提供适用于 iOS 和 Android 的移动应用程序，有效地允许特定用户在其移动设备上访问报表并与之交互。
    • Microsoft Excel：可以在移动设备上轻松访问 Microsoft Excel 文件，但体验可能比 Power BI 的移动应用程序更优化。

    7.可扩展性：
    • Power BI： Power BI 可以高效处理大型数据集，并且旨在确保可扩展性，非常适合具有广泛数据需求的组织。我们可以在 Power BI 中安排自动数据刷新，确保我们的报告保持最新状态，而无需手动干预。
    • Microsoft Excel：对于庞大的数据集，Microsoft Excel 的处理速度可能会变得非常慢且笨重，这反过来又使其对于不同企业级数据分析的可扩展性较差。

    8.自然语言查询：
    • Power BI： Power BI 主要支持自然语言查询，这使得非技术用户可以更轻松地提出问题并从使用的数据中获得见解。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 缺乏自然语言查询功能。

    9. 数据安全和治理：-
    • Power BI：众所周知，各个Power BI基本上提供了强大的数据安全性以及治理功能，允许管理员控制对数据的访问。
    • Microsoft Excel： Excel 文件可以受密码保护，但在共享环境中管理数据安全性更具挑战性。

    10.数据转换：
    • Power BI： Power BI 主要提供一个用户友好的界面，用于使用 Power Query 进行数据转换和清理，该界面也可在 Microsoft Excel 中使用，但更紧密地集成到 Power BI 中。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 具有数据转换功能，但可能需要更多手动步骤来进行复杂的转换。

    11. ETL（提取、转换、加载）：
    • Power BI： Power BI 可以有效地处理 ETL 流程，从而使其成为数据准备和转换的最有价值的工具。
    • Microsoft Excel： Microsoft Excel 可以更好地适应复杂的 ETL 流程。