常用的數據分析工具有哪些
「工欲善其事，必先利其器」，一個稱手的工具可以使我們事半功倍。對數據分析員而言，數據分析流程主要包括[數據獲取]、[清洗]、[統計分析]、[數據可視化]四個部分。這些組合中最常用的組合是SQL+Excel+可視化軟件。接下來就由小編為您介紹常用的數據分析工具有哪些。
常用的數據分析工具有哪些
一、Excel
Excel是最實用的綜合數據工具，但Excel真正被所有人使用的東西都是很少一部分。
功能，透視表可以解決大多數問題；PowerQuery+PowerPivot自動實現數據清洗和數據建模；數據分析工具庫可以快速進行常用統計分析，如回歸、方差分析、相關分析等。
假如Excel基礎一般，建議先去刷兩遍《王佩豐Excel實戰課》，可以幫你解決大部分問題，網易云課堂有免費課。
如Excel是常用的周期報告，推薦你學習PowerQuery+PowerPivot。PowerQuery是一個Excel插件和PowerBI組件。為各種類型源數據提供鏈接和預處理工作。PowerPivot可以處理查詢，并結合數據透視、切片器和過濾器，對已規劃的數據進行數據刷新，并進行交互操作。
通常，PowerQuery和PowerPivot一起使用，前者負責數據連接和清洗，后者負責計算和分析。可報小課系統學習，或查閱公開的資料。
比如：PowerQuery愛好者(pqfans.com)、微軟網站PowerPivot-概覽與學習-Excel(microsoft.com)
二、SQL
SQL是數據分析員的基本要求，大多數數據來源于數據庫，SQL在數據獲取和數據清理兩個環節中使用。編寫SQL需要回答兩個問題：1.數據來自哪里？2.如何提取？
1.數據來自哪里？
編寫SQL的先決條件是熟悉數據表的結構，簡單說就是從哪里獲得數據，需要包含數倉結構、每層內容、命名規則、數據計算周期等。要熟悉企業數據表結構并不簡單，需要逐步掌握。推薦先弄清哪些常用指標表的來源，再去熟悉公司數倉的架構，最后結合工作需求逐步了解其他數據模塊的內容。
2.如何提取？
了解數據表結構后，要實現日常數據提取與分析，需要熟悉select、distinct、where、and&or、orderby、insert、update、delete等等。
select--查找column1、column2、Sum(column3)--從tablewherecolumn1=vluse--條件groupby--分組column1,column2orderbycolumn1desc--排序。
在數據量大、數據結構復雜的情況下，簡單的數據提取往往不能滿足要求，需要掌握高級語法(如多表鏈接、子查詢、開窗函數、多維匯總、正則表達式等)，同時也需要理解諸如Access、Oracle、Mysql、SQLServer、DB2等主流數據庫語法差異，并對表整理常用函數進行比較。網上有許多SQL的免費學習資料，比如W3schoolSQL教程、SQL教程、菜鳥教程等，可以做入門課程。也可以利用身邊的好友資源，喝杯咖啡聊聊遇到的問題。
三、可視化
“數據可視化”是將數據分析結果轉換成圖表的過程，其最終目的是洞察數據中蘊涵的現象和規律，這其中包含著多種含義：發現、決策、解釋、分析、探索和學習。現在我們只從工具使用的角度來討論可視化。目前市場上的數據可視化工作很多，但是基本的邏輯是相通的。首先推薦學習一兩個工具，PowerBI是開始時比較合適的數據可視化工具。要掌握每一種數據源的連接方法，表格計算和功能，繪制各種圖表。PowerBI是微軟開發的一款商業智能軟件，專門做數據分析，分析家們通常用Excel就能上手。
數據分析工具也在不斷演變，需要根據公司的業務情況來選擇。例如做市場調查、競對分析經常使用Python來獲取外部數據，通常使用統計分析領域的SPSS，以及調用地圖開放平臺來進行地圖可視化繪制。分析工具與分析方法在數據分析工作中是密不可分的，科學的方法與高效的分析工具相結合，才能提高分析的效率和質量。以上就是小編為您介紹的常用的數據分析工具有哪些。
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