不會Python只會Bi工具？

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答案是肯定的，即使不會Python編程也是可以從事數據分析崗位的。

目前數據分析崗位有兩種工作方式，一種是采用各種數據分析軟件進行數據分析（BI工具方式），另一種是通過算法設計和實現來完成數據分析（機器學習方式），在行業實際應用過程中，采用工具進行數據分析更加普遍一些。

通過BI工具來進行數據分析需要做好以下幾件事情：

第一：業務建模。業務建模是BI數據分析的關鍵點，也是BI分析師需要重點掌握的內容。業務建模說到底就是一個邏輯問題，通過BI工具完成業務邏輯的分析是BI分析師考慮問題的出發點。業務建模需要掌握各種算法，這往往需要一個系統的學習過程。另外，不同行業的業務模型是不同的，也需要一段時間才能逐漸掌握。

第二：數據庫知識。做數據分析是需要掌握數據庫知識的，重點在于數據的提取，BI工具需要通過Sql語句完成對于傳統關系型數據的提取，當然對于非關系型數據庫（NoSQL）來說也可以通過中間件來完成操作，比如Hive就是一個不錯的工具。

第三：數據呈現。數據分析工具往往都會提供豐富的數據呈現方式，對于采用工具完成數據呈現的分析師來說，如果想達到Python的靈活性還是需要下一番功夫的，畢竟呈現方式關乎用戶的使用體驗。

對于廣大的傳統行業來說，通過BI工具完成數據分析是比較常見的做法，其實Excel本身就能夠完成大量職場上常見的數據分析任務。

目前大數據正處在落地應用的初期，大部分的數據分析任務依然是結構化數據分析，這種情況下，采用BI工具等進行數據分析是比較現實的選擇，也是效率比較高的選擇。

總之，即使不會編程依然可以從事數據分析工作，但是具備編程能力會明顯提升自己的數據分析能力。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟件體系結構、大數據、人工智能相關領域，有多年的一線研發經驗。

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