数据分析工具盘点

数据分析工具的操作能力是数据分析师的必备能力。这里我们就一起来盘点那些最常用的数据分析工具吧。

首先，是最常用的工具Excel。如果数据量不是很大，数据分析的项目也不是很复杂，优先推荐这款工具，它能满足我们日常分析如数据存储、数据统计分析和可视化等需求。缺点是功能简单，不能处理大数据。

第二，SQL数据库工具。企业的数据往往是海量的，数据的增、删、改、查等操作都离不开SQL语言。数据分析师常常会涉及到在数据库中查询并统计数据，因此，SQL数据库语言是数据的师必须要掌握的，也是面试时最常被提及的。

第三，BI工具。BI即商业智能，是将企业数据进行导入、整理、建模并进行可视化展示等操作的一套工具，目的在于协助企业做出更客观的决策。目前市面上最常用的BI工具有Tableau和Power BI，企业报表的呈现离不开BI工具的使用。

第四，Python编程语言。Python本身拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具，因此其在数据预处理、数据可视化和数据分析建模等方面都有不错的优势，但是由于涉及编程语言，也是很多数据分析小白很难深入掌握的一种工具。

目前市面上充斥着大量的数据分析工具，很多大数据分析相关课程也把数据分析教成了工具课，这其实是一个很大的误区。为什么呢？因为数据分析是解决问题的一种思维方式，数据分析师重点应该是解题思维和专业性，其次才应该是在自身的条件下选择合适的实现工具。对于工具众多且掌握困难等的痛点，对工具进行简化、弱化甚至合并是当今的一个必然趋势。我们都说大数据时代，人人都是数据分析师，在培养数据分析师方面，解决问题的思路和专业性方面要更加被强调，而工具的操作和使用不应该成为数据分析师在进阶道路上的拦路虎。

Datahoop平台的研发初衷就是解决数据分析师在解题时工具难和工具间相互转换等的问题，让数据分析师把精力和时间解放出来，把更多地宝贵时间投身到最关键的软性能力的构建上。Datahoop平台经历了数年的发展，已经成为众多数据分析师强有力的助手。尤其是Datahoop3.0平台，集几乎所有数据分析功能于一身，整个分析过程我们不需要转换任何其他软件，可以在平台上实现数据的获取和保存（更新后的版本尤其增加了个人数据库的接入和操作）、数据清洗和预处理（大量的清洗和预处理方法任意选）、数据可视化（更新后的版本尤其增加了多种图表的选择、报表和仪表板等功能）、数据建模（打包集合了上百种常用算法，直接拉入图标一键式操作）、结果展示和导出（支持将任意结果导出做下一步分析）等一系列的流程，全程连线操作，逻辑清晰。所以只要我们的分析思路清晰，就可以通过拖拉拽轻松实现任何操作，对任何人来说都没有操作上负担。这对于数据分析师群体，尤其是对工具使用有畏难情绪的分析师来说是非常友好的。

最后，希望更多的数据分析师了解并开始使用Datahoop3.0平台，释放精力和双手，更高效地解决实际问题，同时也希望Datahoop3.0平台能服务更多的数据分析师，成为数据分析行业的通用工具。