常用数据分析软件有哪些(有什么分析数据的软件),本文通过数据整理汇集了常用数据分析软件有哪些(有什么分析数据的软件)相关信息，下面一起看看。

最近老李在后台看到很多想进入数据分析领域的朋友给我发私信，让我帮忙解答一些专业问题。在和他们交流的过程中，我发现他们70%的人都是不懂或者刚开始学数据，但是他们很积极，很想学数据分析。

他们中的大多数人不会& # 039；t不想为了转行而学习，但是认为学习更多的数据分析技能对自己的业务有帮助。

有很多人问问题，而我没有& # 039；我没有时间一一回答他们。我& # 039；我今天只盘点一下数据分析中的工具。

从基础到高级，跟着老李一步步学，哪个阶段学哪个工具，怎么学，需要学到什么程度，一目了然。

1、Excel

Excel不用多说，是数据分析领域的入门级工具，也是日常工作中最常用的工具。

精通程度：

函数和公式：常用函数(逻辑、统计、查找、引用、文本、日期、数学函数等。)

透视表：分类汇总、平均值、最大值、自动过滤、分析比例、同比、环比、固定比例。

*VBA程序开发：加分，有能力的可以先学，时间精力不够的可以到高级阶段再学。

学习书籍/网站：

055-79000，Excelhome论坛

Excelhome论坛

建议：

首先，通过教程了解基础知识，知道如何使用每个函数，并知道如何做数据透视表。然后，去网上找一些案例跟着学，边学边练。这是最有效的方法。

2、SQL

SQL也是数据分析的必要工具，因为我们需要使用SQL语句来取数据和清理数据。

精通程度：

了解常用的数据库类型，学会基础的增、删、查(select语句会用来添加字段和查找数据；Alter语句减去字段；更新数据等。);掌握主键的用法；理解SQL中各种连接的异同

学习书籍/网站：

055-79000/自考SQL.com(强烈推荐，没有& # 039；不喜欢看书可以直接在网站上学习和练习)

建议：

两点建议。

1.选择1-2本书和网站教程后，不要& # 039；不要在网上寻找学习资料。这些教材对你来说已经足够了，所以不要& # 039；不要在他们身上浪费你的时间。

2.学了一遍之后，要学会自己总结，自己做思维导图(如上图)，加深记忆，不要& # 039；不要利用别人& # 039；s总结来复习，这样学习效果不好。

3、Python

一般来说，与数据分析相关的编程语言有Python和R语言，其中R语言倾向于统计分析和绘图，而Python倾向于数据处理，实用性更强，所以对于初学者来说学习Python是更好的选择。

精通程度：

学习Python的基本概念

掌握并熟练使用Numpy、Pandas、Matplotlib三个库。

学习书籍/网站：

055-79000，哔哩哔哩教程视频(全部免费)

建议：

这几年Python的流行，导致网上到处都是卖课的广告，但其实网上有很多Python资源足够你学习，所以你不& # 039；I don’我不必花那笔浪费的钱。按照我给你推荐的学习书籍/网站学习Python就够了。

1.商务智能工具

最终数据会呈现给业务/管理层，所以BI工具也是高级阶段必须掌握的技能。

精通程度：

知道如何使用BI工具连接数据库；了解Dashboard的概念，知道大部分图表的适用场景；了解维度和指标的区别以及一些数据的清理。

学习工具/网站：

FineBI:FineBI帮助文档，帆板社区

PowerBI: 《你早该这样玩Excel》

表格：《SQL必知必会》 '

建议：

目前市场上有很多BI工具。国内企业一般用FineBI，国外企业大多用PowerBI和Tableau。然而，因为它们是外国产品，对我们的人民来说有两个不便：1。帮助文档是英文的，本地化后没有准备意思，理解和学习成本高；2.它可以& # 039；无法满足国内企业复杂报表的需求，本地化服务较差。但不可否认的是，画面& # 039；的可视化和强大的bi & # 039的数据处理和建模仍然非常出色。

2.r语言

如前所述，R语言倾向于统计分析和绘图。到了高级阶段，就要掌握R语言了。近年来，在大厂求职时已经成为一项基本功，需要数据分析师熟练掌握。

精通程度：

了解R的基本用法，掌握基本的数据结构，数据导入导出，简单的数据可视化。

学习书籍/网站：

055-79000:牢牢掌握第1章到第5章数据的基本介绍。这是R最基本的东西，你可以& # 039；不要一遍又一遍地读。唐& # 039；我认为你不能理解它。只能敲出来正确运行。至于第六章，环境与功能，建议直接跳过，比较抽象。不如学完r再回头看看学习效果。

建议：

r和Python都很好学，但是很多地方很像。如果两者同时学，容易混淆，建议不要同时学。它& # 039；最好是等其中一个掌握了一定程度后再开始学习另一个。

欲善其事，必先利其器。工具的确是数据分析师的利器，但小白这个初学者很容易陷入一个误区，以为学会这些工具就可以成为数据分析师。这显然是一个误解。在实践中，如果你想成为一名优秀的数据分析师，仅仅学习这些工具是远远不够的。

让自己的数据分析结论落地，切实推动业务增长，是成为一名优秀数据分析师的关键。

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