在資料分析和數據視覺化領域，Excel一直以來都是數據分析師最常用的工具之一。Excel免費提供了一系列功能和工具，可以幫助使用者輕鬆地建立和管理資料。同時，Excel上手簡單，應用廣泛，軟體內建了豐富的Excel函數，可以滿足最基本的資料視覺化、資料表格、資料連結需求，成本效益很高，尤其適合中小企業使用。

然而，隨着資料科學的興起，巨量資料變成了一個重要的時代話題，為了迎接工業4.0的挑戰，企業紛紛開始投入數位轉型的浪潮，商業智慧BI工具也隨之崛起，如FineBI、Tableau、Power BI和Qlik等，企業們不得不必須開始考慮這些BI工具與Excel圖表和Excel函數之間的差異。

今天軟妹將介紹一些Excel圖表製作的絕佳技巧，並通過範例對比Excel函數和Excel圖表與BI工具內建函數和圖表之間的差別，幫助您根據需求更好地進行數據分析工具選型~

Excel函數基本功能：Excel內建了大量的函數，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，用於處理資料。這些函數適用於基本的資料分析任務。基本函數，包括加總、計數、平均、最值、排序、乘積、除餘和取整等。

• SUM(number1, [number2], ...)
• SUM(數值1, 數值2, ...)
• 用於計算儲存格區域內所有數值的總和

• COUNT(value1, [value2], ...)
• COUNT(要計數的儲存格區域)
• 用於計算所選區域內包含數值的儲存格數量

• AVERAGE(number1, [number2], ...)
• AVERAGE(數值1, 數值2, ...)
• 用於計算參數的算術平均值

• MAX/MIN(number1, [number2], ...)
• MAX/MIN(計算區域)
• 用於尋找所選儲存格中數值的最大值（MAX）或最小值（MIN），不包括正文

• RANK(number, ref, [order])
• RANK(排序的目標數值, 區域, 邏輯值)
• 用於確定某數值在一欄數字中相對於其他數位的大小排名
• 邏輯值：如果輸入0或不輸入，預設為降冪排列（數值越大，排名越靠前）；輸入非0時，為升冪排列（數值越大，排名越靠後）

• PRODUCT(number1, [number2], ...)
• PRODUCT(數值1, 數值2, ...)
• 用於計算所有參數的乘積

• MOD(number, divisor)
• MOD(被除數, 除數)
• 用於獲取兩數相除的餘數

• INT(number)
• INT(數值)
• 用於將數值向下舍入取整
• INT函數不進行四捨五入，而是直接去掉小數部分，處理負數時小數位向上進位

對於初學者來說，學習Excel函數可能需要一些時間。除了上面這些數據分析常用的基本函數以外，Excel還內建了包括if、iferror、and和or等在內的邏輯函數，包括正文提取、正文尋找、正文更換、正文轉換和合並等在內的正文函數和如vlookup、hlookup、lookup、indirect、index和match等的引用與尋找函數。每個Excel函數都需要學習並一個一個字母手動輸入表格才能實現，複雜的Excel函數更是需要深入的培訓和實踐才能掌握。

需要指出的是，Excel函數在處理資料方面存在一些侷限性。首先，Excel的函數功能相對有限，當處理大規模資料集或複雜計算時，效能可能會受到限制。其次，Excel函數也無法應對企業級別的大數據需求，因為其效能和處理能力在這種情況下往往顯得不足以勝任。這就突顯出了使用BI工具的重要性，因為BI工具提供了更強大、更適合大規模巨量資料和複雜資料處理的功能，有助於滿足企業的進階資料分析和報表需求。

BI工具通常內建了更多進階的函數和表達式，無需像excel函數一樣手動輸入，即可用於進階資料轉換和計算，如日期函數、地理空間函數等。

此處軟妹以現在比較流行的自助分析BI工具FineBI為例，FineBI提供豐富的函數型別，方便使用者對資料做二次加工處理，以滿足靈活多變的業務分析訴求。

FineBI提供過濾、分組彙總、新增列、欄位設定、排序、多表合併、行列轉置、條件標籤等功能，以幫助使用者輕鬆完成資料初始處理。使用者可以根據欄位型別或計算邏輯選擇所需的函數進行計算。

不同的聚合函數對應着不同的彙總方式，包括求和、平均、中位數、最大值、最小值、標準差、方差、去重計數和計數等。這使得使用者能夠輕鬆地對一組資料進行彙總或更改資料粒度。

隨着使用者切換分析維度，計算欄位會自動根據維度動態調整。這意味着使用者可以對一組資料進行彙總或更改資料粒度，以適應不同的分析需求。

FineBI 6.0版本引入了分析函數功能，其中包括巢組合函數如def、def-add、def-sub以及earlier函數。這些分析函數與原有的基礎函數結合使用，使得能夠在有限資料基礎上匯出任意層次和複雜度的計算指標。這一改進擴展了適用範圍，能夠應對更加複雜的業務場景，解決了使用者在實現解決方案時所面臨的難題。

與Excel函數相比，BI工具的函數通常更易於理解和使用，因此對於非技術人員也更友好。它們通常使用直覺的介面來建立複雜的計算。FineBI內建了各類常用計算函數，只需要點選即可一鍵實現對數據的快速計算，不再需要手動輸入函數公式，不易出錯，易用性更高，能夠節約更多時間。

同時，想要自定義處理數據也非常簡單~ 僅需拖拽所需的數據即可輕鬆完成數據加工和計算~

不同於Excel函數無法處理巨量資料分析的局限性，BI工具通常能夠處理大規模資料集，而且更高效。BI工具作為企業級數據分析軟體，內建函數經過優化，能夠在處理巨量資料時提供更快的響應速度。

Excel除了能够进行基本的數據分析以外，也是非常常用的視覺化圖表工具，這裡軟妹簡單介紹一些製作Excel圖表的小技巧~

在Excel中，用戶可以找到多種圖表型別，如直方圖、柱形圖、圓餅圖、散點圖等等。選擇正確的圖表型別至關重要，因為它直接影響資料的可讀性和易理解性。例如，如果業務人員需要比較不同門店的營業額，柱形圖通常是首選。而如果想展示兩個變數之間的關係，散佈圖可能更合適。因此，在選擇圖表型別時，首先需要做的是充分考慮資料的性質和業務目標。

Excel提供了多種圖表樣式和顏色選項，可使Excel圖表更生動、吸引人，也更易於理解。製作Excel圖表時可以自由調整圖表的顏色、字體和線條風格。例如，透過使用Excel的“圖表樣式”功能，使用者可以新增漸變、紋理和陰影效果。此外，還可以調整每個資料系列的顏色，以突出不同資料點的重要性。因此，合理運用圖表樣式和顏色能夠讓Excel圖表更生動且更具吸引力。

資料標籤是一種正文框，用於顯示每個資料點的值或標籤。使用資料標籤可以使圖表更加直覺和易於理解。例如，若使用者製作了一個柱狀圖來展示不同地區的銷售額，可以新增資料標籤以顯示每根柱子的銷售額。此外，還可以使用資料標籤來顯示每個資料點的百分比或具體數值。因此，運用資料標籤有助於讀者更清晰地理解資料。

圖表標題和軸標籤是幫助讀者理解Excel圖表的關鍵要素。圖表標題應簡潔明瞭，能夠概括圖表所表達的資料內容。軸標籤應明確表示資料的含義和單位。例如，若使用者建立了一個柱狀圖，用以呈現不同地區的銷售額，應在橫軸上標註地區名稱，在縱軸上標註銷售額單位。此外，還可以透過Excel圖表標題來總結整個資料集的重要特徵。因此，新增圖表標題和軸標籤有助於讀者更深入地理解圖表資訊。

不過Excel作為基礎圖表製作工具，也存在不少局限之處：

1. 客製性方面：儘管可以進行一定程度的圖表客製，但通常需要較多手動操作。對於建立複雜的圖表，可能需要大量的時間和精力。

2. 交互性方面：Excel圖表的交互性受到限制，使用者難以輕鬆進行資料的探索和分析。

與使用Excel製作圖表相比，使用BI工具能夠很好的彌補上面提到的這些不足。BI工具擁有更強大的資料連結、更進階的自動化、多樣的圖表型別、更強的交互性、協作功能和更出色的視覺化效果。

BI工具能夠輕鬆連結多個資料源，使得圖表製作更全面，可以綜合多個資料集。

以自助BI工具FineBI為例，它支援多種常見資料庫型別，包括Hsql、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL和Oracle。對於其他資料庫型別，它提供內建或插件方式的支援，能夠輕鬆幫助IT人員和業務人員解決資料連結的問題。

BI工具通常提供自動化功能，可以自動更新圖表資料，減少了手動操作的需要。在FineBI中如果修改了數據，會直接傳導至圖表中，無需再像excel圖表一樣修改資料需要手動修改圖表。

BI工具通常提供更多種類的圖表。FineBI採用自主開發的圖形組件，內建了50多種常用圖表型別，使圖形的種類更加多樣豐富。使用者能夠輕鬆選擇各種圖表型別，包括直方圖、折線圖、圓餅圖、甘特圖和散點圖等，以更好地展現資料。製作圖表也僅需拖拽維度和指標，無需複雜操作，即可一鍵生成各種精美而複雜的圖表和表格。

FineBI允許使用者輕鬆地客製圖表，新增交互元素和篩選器，以便進行更深入的資料分析。

FineBI支援資料集、組件和儀表板的靈活分享，並保證分享的安全性，團隊協作更便捷。多人可以同時編輯和分享圖表，促進團隊合作和決策制定。

FineBI的圖表具有更高的交互性。使用者可以透過點選、拖曳及放下和篩選來動態地探索資料，使分析更加直覺和深入。

雖然Excel在資料分析和視覺化方面具有一定的功能，但BI工具在函數和圖表方面更強大且易於使用。BI工具提供了更多進階的函數和更多多樣化的圖表選項，同時具有更高的效能和交互性。對於那些希望深入挖掘資料並獲得更有見地的洞察的人來說，BI工具是一個更好的選擇。

Gartner的數據顯示，有百分之四十的企業因為數據不足、資料不完整或者資訊不準確，未能達成其商業目標。選擇FineBI這樣的自助式BI工具幫助企業搭建一站式大數據分析平台，能夠幫助企業釋放資料的真正潛力！

因此，軟妹鼓勵各種組織和個人考慮將BI工具引入資料分析工作流程中，以提高效率和資料視覺化的質量~ 無論您是初學者還是專業人士，BI工具都可以幫助您更輕鬆地分析和呈現資料，進而更好地做出決策。不要害怕嘗試新的工具，因為它們可能會為您的資料分析帶來革命性的改變~

以上就是關於Excel圖表Excel函數和BI工具比較的全部內容啦，本文中涉及的各類視覺化圖表和戰情室均使用FineBI製作~ FineBI內建強大資料處理引擎和出色的圖表渲染機制，能夠應對更大量的資料分析和視覺化需求~

FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。立即點擊下方圖片，親自感受BI自助數據分析工具與辦公軟體的不同吧！