决定使用什么工具实现数据需求，要考虑的因素其实非常多，主要有以下几个方面。
·需求的时效性；
·需求的稳定性；
·需求背后要解决的问题的复杂程度；
·需求的数据量；
·使用者对数据的解读方式和解读能力；
·研发资源和成本；
·已有工具的特征。
Excel在数据处理的灵活性和易用性之间找到了一个完美的平衡。
如果你需要对海量数据进行查询、计算、预处理，就用Hive；如果你要在本地处理较大量数据，就用SPSS或者R；
如果你需要建立复杂的模型，就用SAS、R、Python、MATLAB等；
如果你要处理大量文本，就用Python和PHP；
但是，如果你需要一个完整的、本地的微型“数据产品”，Excel再完美不过，这是其他任何一个产品都做不到的，至少做不到这么好。
综上所述，我们可以从以下两个方面总结出Excel最适合做什么。
（1）从需求实现的角度：Excel适合实现数据量较小的报表、数据分析、可视化需求。
（2）从产品思维的角度：Excel可以在本地模拟出从数据采集到数据仓库报表，再到数据可视化的全过程。
