很多小伙伴漸漸看到了企業(yè)對于數(shù)據分析人才的渴求，紛紛將目光投入到數(shù)據分析行業(yè)中來?？僧斔麄冋孀龊糜媱?，著手學習使用數(shù)據分析工具時，又會遇到新的疑惑：這么多數(shù)據分析工具，我究竟該選哪一個？

為了給大家一個清晰的解答，我們今天為大家介紹時下比較實用的5款工具，希望能對正在學習數(shù)據分析的小伙伴有所幫助~

1、為什么要做數(shù)據分析？

在分享之前，我們先來聊聊，為什么我們要做數(shù)據分析？

緊跟時代的步伐，追隨互聯(lián)網企業(yè)的配置，對于很多企業(yè)來說，無疑是最好的風向標。比如，之前手機界的一霸——諾基亞，曾獨領風騷好幾年，然而，當安卓系統(tǒng)、iOS系統(tǒng)這樣的互聯(lián)網手機配置出現(xiàn)時，諾基亞拒絕新事物，堅持用塞班系統(tǒng)，所以，它很快就被時代淘汰了~

同樣的，企業(yè)利用數(shù)據分析技術，為企業(yè)做決策，輔助提升工作無疑是非常重要的。

但是，也千萬不要夸大數(shù)據分析的功勞。尤其是一些中小型的企業(yè)，沒必要非配置一個數(shù)據分析團隊，來為企業(yè)做決策建議。這樣無論是在人力、物力成本上，都是一種損失。

2、數(shù)據分析的流程是什么？

那么，數(shù)據分析的流程是什么樣的呢？一張圖，帶你了解全貌~

3、數(shù)據分析工具介紹

對于大多數(shù)企業(yè)來說，數(shù)據分析師們主要會用到的分析技能為：數(shù)據分析+數(shù)據可視化2種技能。那么，與之對應好用的數(shù)據分析工具有哪些呢？

1）Excel

我們都知道，Excel是一款學習起來相對較為容易，并且功能強大的統(tǒng)計類軟件，主要用途是處理分析數(shù)據，將散亂的數(shù)據加工成我們需要的內容。此外，它不僅僅是一個存儲數(shù)據的容器，用戶還可以借助其強大的函數(shù)、透視表、可視化、VBA等功能幫助其完成大量的數(shù)據分析工作。

那么，對于數(shù)據分析從業(yè)者來說，我們首先應該掌握些什么呢？筆者以為，我們可以從以下幾個類目來掌握：

統(tǒng)計函數(shù)：包括COUNT、COUNTA、COUNTBLANK、COUNTIFS、SUM、SUMIFS、AVERAGE、AVERAGEIFS、MAX、DMAX、MIN、DMIN、MEDIAN、SUMPRODUCT、VAR.S、SKEW、NORM.DIST等；

字符串函數(shù)：包括LEN、LENB、LEFT、RIGHT、MID、UPPER、LOWER、FIND、SEARCH、SUBSTITUTE、REPLACE、CONCATENATE、EXACT、TRIM等；

數(shù)值函數(shù)：包括RAND、RANDBETWEEN、ABS、MOD、POWER、PRODUCT、CEILING、FLOOR、ROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN等；

邏輯函數(shù)：包括AND、OR、NOT、IF、IFERROR、ISTEXT、ISNUMBER等；

日期和時間函數(shù)：包括TODAY、NOW、YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、DATE、TIME、DATEDIF等；

匹配查找函數(shù)：CHOOSE、VLOOKUP、HLOOKUP、LOOKUP、MATCH、INDEX、OFFSET、INDIRECT等。

優(yōu)點：

簡單易上手，內心接受程度更高更快

學習成本低，學習困難程度低

缺點：

數(shù)據整合能力差：當遇到多個來源的數(shù)據同時合并處理時，困難程度大大提升；

動態(tài)的可視化能力差：Excel可以完成基本的可視化操作。但如果遇上數(shù)據變動，就比較難處理；

數(shù)據共享能力差：尤其是經常需要共享數(shù)據的人，一定會為N份數(shù)據表格而頭疼的。

2）Finebi

Finebi是國內主流的大數(shù)據分析處理工具，具有良好的可視化能力，還支持大批量數(shù)據的處理，普及率幾乎占據了商業(yè)市場的2成以上。

對于數(shù)據分析師來說，尤其是打算朝著業(yè)務方向發(fā)展的數(shù)據分析師來說，這是一款不錯的數(shù)據分析處理工具，值得好好學習和掌握。

優(yōu)點：

可進行自助式大數(shù)據分析，新人易上手

適應國內數(shù)據市場，支持多種數(shù)據源

操作便捷，拖拽使用；

對國內商業(yè)模式比較友好；

缺點：

國際認可度低；

性能不夠穩(wěn)定，不滿足實際環(huán)境中的測試

3）Tableau

Tableau屬于國外比較主流的、專業(yè)的數(shù)據分析軟件，但是在國內的普及度還是比較一般。但是，站在理性的角度來說，對于想要在國外發(fā)展的人士來說，掌握Tableau還是非常必要的。

優(yōu)點：

靈活性強，專業(yè)性強，適合大廠工作的數(shù)據分析師們

數(shù)據清理、檢查、聯(lián)接/合并數(shù)據等功能，都非常完善

缺點：

學習成本高，難度大

只解決國內企業(yè)某些業(yè)務的能力較差

可以連接國際主流數(shù)據庫，不支持國內數(shù)據庫的導入

4）Python

說到Python，想必不需要我多解釋了，處理量級的數(shù)據問題，就選Python。

Python作為一種跨平臺的高級編程語言，擁有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多種數(shù)據處理和分析的工具，在大數(shù)據分析中的優(yōu)勢非常明顯。

優(yōu)點：

簡單易上手，比起其他編程語言，學習難度也更低；

數(shù)據分析能力非常強，還能為我們提供爬蟲服務；

缺點：

不能拖拽數(shù)據，0基礎學習還是需要一定的時間；

處理大數(shù)據的效率不算高；

5）Fine report

Fine report是一款強大的數(shù)據可視化工具，它內置多種可視化模版，可以做動態(tài)數(shù)據報表。同事，它還能為企業(yè)做可視化大屏，是個值得新手學習的軟件。

優(yōu)點：

純Java編寫的、集數(shù)據展示(報表)和數(shù)據錄入(表單)功能于一身

可以直連數(shù)據庫，支持多種數(shù)據庫

支持報表管理、報表權限分配等多種功能

缺點：

數(shù)據量大時，不易進行搜索，雖然Fine report已經增加了目錄管理搜索功能。

4、轉行做數(shù)據分析師 有沒有好的辦法或建議？

對于沒有基礎，大學畢業(yè)就想轉行做數(shù)據分析師的同學來說，轉行壓力幾乎是0。為什么呢？因為他們還是白紙，且書本知識都還沒忘，學東西的速度和記憶力都比較好，所以學習起來基本不費什么力氣。

而對于工作幾年才想轉行的小伙伴來說，你們可就要提前給自己做好思想準備，畢竟哪行哪業(yè)，沒有什么是不費力氣就能學會的。就連去外地吃飯，我們還得適應一陣子呢，更何況是學一門技術，更應該做好先苦后甜的思想準備。至于做法，我覺得，可以這么做：

1）先從事一段時間運營或者銷售類相關的工作，學運營思維。對于數(shù)據分析行業(yè)來說，企業(yè)業(yè)務的運作能力（簡稱業(yè)務能力）是必須了解的一個門檻。通過對自己所在企業(yè)地了解，我們還需要擴展到相應的行業(yè)，對行業(yè)的一些運營技巧，或者玩法，要懂一些，這樣才能在后期輔佐我們，讓我們對數(shù)據有更強大的感知。

2）在工作的同時，抽時間學習數(shù)據分析類課程，還能在工作時，把自己從課堂學到的知識往業(yè)務上套，讓自己的業(yè)務、數(shù)據結合能力更強。最后等學完相應的課程，自己具備了數(shù)據分析技能，再內部轉崗。這種方式大概是最保守但最穩(wěn)妥的了。

5、寫在最后

無論你最終是否決定進入進入數(shù)據分析行業(yè)，數(shù)據分析都會是未來個人轉入AI行業(yè)一個很好的跳板。如今，那些熟悉行業(yè)知識，又掌握數(shù)據分析、挖掘的能力的人，后期將擁有更多的契機和資源，為自己創(chuàng)造更大的財富。

另外，轉行雖不易，但只要想好了，就該去行動。畢竟，只有行動了的人，才有擁抱成功的可能。

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