數據分析” 可謂是當今社會一個超級火爆的崗位，不論是科班的，還是非科班的，都想從事這個行業，畢竟都覺得這個行業賺錢多嘛。

　　“數據分析” 大緻可以分為業務和技術兩個方向，不管你是從事哪個方向，都對技能有一定的要求。業務方向，像數據運營、商業分析、産品經理等，對技術的要求相對來說低一點，編程工具你隻要會用即可（肯定是越精通越好）。技術方向，像數據算法工程師、數據挖掘工程師等，對技術的要求就很高了，必須要有很好的編程能力。

　　工欲善其事必先利其器，說起數據分析工具，大家都會感覺很迷茫，有這麼多數據分析工具，我應該學習哪個工具，它們之間的區别到底是什麼？今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點一下，作為一名數據分析師，應該學習哪些工具呢？

　　一、Excel工具

　　說起用什麼做數據分析，很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的數據分析工具，它們就像數據分析路上的攔路虎一樣，讓人踟蹰不前。

　　其實，在衆多的數據分析工具中，Excel屬于最常用、最基礎、最易上手的一款數據分析工具。Excel的功能十分強大，它不僅提供了衆多的數據處理功能，像Excel函數能夠幫助我們做數據整理，數據透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析，形形色色的圖表能幫我們形象地展示出數據背後隐藏的規律，同時Excel還有很專業的數據分析工具庫，包括描述性統計分析、相關系數分析等。

　　Excel對于轉行數據分析的小白來說，應該是最友好的。大家都知道“轉行”其實是一件很困難的事兒，但是你學會了Excel，是完全可以找到一份“數據”相關的工作的，隻有踏進數據領域，你才有可能從事其它更多的數據崗位。

　　二、BI工具

　　BI工具是專門按照數據分析的流程進行設計的，也是專門用于數據分析的工具。仔細觀察這些工具後，它們的基本流程是：【數據處理】-【數據清洗】-【數據建模】-【數據可視化】。

　　關于BI工具，其實有很多你估計已經用到過，比如說Tableau、Power BI，還有帆軟FineBI等。今天我們就分别帶着大家來盤點一下，這三款工具。

　　1、Tableau

　　Tableau是一款交互式數據可視化軟件，它的本質其實也是Excel的數據透視表和數據透視圖。

　　Tableau也是很好的延續了Excel，隻需要簡單地拖拽，就能很快地實現數據的分類彙總，然後拖拽實現各種圖形的繪制，并且可以實現不同圖表之間的聯合。

　　Tableau同時支持數百種數據連接器，包括在線分析處理（OLAP）和大數據（例如NoSQL，Hadoop）以及雲數據，至少現在你能學到的數據庫軟件，Tableau基本都能夠實現與其數據之間的互動。

　　2、Power BI

　　Power-BI是一款（BI）商業智能軟件，于2014年發布，旨在為用戶提供交互式的可視化和商業智能，簡單的數據共享，數據評估和可擴展的儀表闆等功能。。

　　大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，這些插件讓Excel如同裝上了翅膀，瞬間高大上，慢慢地就發展成為現在的Power BI數據可視化工具。

　　Power BI 簡單且快速，能夠從 Excel電子表格或本地數據庫創建圖表。同時Power BI也是可靠的、企業級的，可進行豐富的建模和實時分析，及自定義開發。因此它既是你的個人報表和可視化工具，還可用項目、部門或整個企業背後的分析和決策引擎。

　　同時，無論你的數據是簡單的 Excel電子表格，還是基于雲和本地混合數據倉庫的集合， Power BI都可以讓你輕松地連接到數據源，直觀看到或發現數據的價值，與任何所希望的人進行共享。

　　3、FineReport

　　帆軟是業内做報表比較久的一家公司，使用類excel風格的界面，可添加圖表和數據源，也可實現大屏效果。

　　其實它的類Excel風格界面，應該是它區别于Tableau工具的一個很重要的點。FineReport 通過直接連接到各種數據庫，就能方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報、月報和季報、年報。

　　用過FineReport 的朋友，還會有另外一種體會，它的圖形效果比Tableau要酷炫的多，操作起來同樣也是那樣的方便。另外，FineReport 的個人版本是完全免費的，并且所有功能都是開放的，大家趕緊下去試試吧。

　　4、FineBI

　　關于FineBI，這是目前市面上應用最為廣泛的自助式BI工具之一，類似于國外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在協同配合，數據權限上，能更好的解決國内企業的情況。

　　但嚴格定義來講，它其實是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星環等大數據平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維數據庫，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL數據庫，也支持傳統的關系型數據庫、程序數據源等。

　　5、Python & R

　　其實不管是Excel，還是介紹的三款BI工具，它們都是為了執行特定功能，而設計出來的。如果說某一天，既定功能不能很好，或者說不能滿足你的需求，那麼應該怎麼辦呢？

　　這就需要我們了解，并學習一點編程語言了，最大的優勢就在于：它非常強大和靈活。不管是R或者 Python，都有很多包供我們調用，同時也可以自定義函數，實現我們的某些需求。

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