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來源：數(shù)據(jù)分析不是個事兒

作者：李啟方

最近在后臺看到很多想進入數(shù)據(jù)分析領域的朋友私信我，讓我?guī)兔獯鹨恍┞殬I(yè)問題。在跟他們的交流中，我發(fā)現(xiàn)他們之中70%都是一無所知或剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)小白，但是都特別積極主動，是真心想學習數(shù)據(jù)分析。

他們中大部分人都不是為了轉(zhuǎn)行才想學，而是覺得多學一點數(shù)據(jù)分析的技能在身上，對自己的業(yè)務是有幫助的。

問的人很多，我也沒時間去一一回答，索性今天就針對數(shù)據(jù)分析中的應會工具來個盤點。

從基礎到進階，一步步學習，哪個階段學哪個工具，怎么學，需要學到哪種程度，讓你一目了然。

入門階段（適合數(shù)據(jù)小白）

1、Excel

Excel不用說了，數(shù)據(jù)分析領域入門級的工具，也是日常工作時最常用的工具。

掌握程度：

函數(shù)和公式：常用函數(shù)（邏輯、統(tǒng)計、查找、引用、文本、日期、數(shù)學函數(shù)等）
數(shù)據(jù)透視表：分類匯總、取平均、最值、自動篩選、會分析占比、同比、環(huán)比、定比。
*VBA程序開發(fā)：加分項，有能力的可以先學，如果時間精力不夠可以到進階階段再學

學習書籍/網(wǎng)站：

《你早該這樣玩Excel》、Excelhome論壇

Excelhome論壇

建議：

先跟著教程過一遍基礎，知道每個函數(shù)怎么用，了解數(shù)據(jù)透視表大概怎么做，然后再去網(wǎng)上找?guī)讉€案例跟著做，在練習中邊學邊練，這樣效率最高。

2、SQL

做數(shù)據(jù)分析，SQL也是必會的工具，因為我們要利用SQL語句來取數(shù)、清洗數(shù)據(jù)。

掌握程度：

了解常用的數(shù)據(jù)庫類型，學會基礎的增刪改查（會用 select 語句加字段，找數(shù)據(jù)；alter語句減字段；update更新數(shù)據(jù)等）；熟悉掌握主鍵的用法；理解SQL中各種join的異同

學習書籍/網(wǎng)站：

《SQL必知必會》/自學SQL網(wǎng)（強烈推薦，不愛看書的同學可以直接在網(wǎng)站邊學邊練）

兩點建議：

1、選定1-2本書和網(wǎng)站教程后就不要再在網(wǎng)上找學習資料了，這些教材足夠你用，不要浪費時間在這上面

2、學完一遍后，要學會自己總結(jié)，制作自己的思維導圖（像上圖），加深記憶，不要用別人的總結(jié)去復習，這樣學習效果不好。

3、Python

一般來說，有關數(shù)據(jù)分析的編程語言有Python和R語言，其中R語言傾向于統(tǒng)計分析、繪圖，而Python偏向數(shù)據(jù)處理，實用性更高一點，所以對于新手來說，入門學Python是比較好的選擇。

掌握程度：

了解學習Python基本概念

掌握并熟練使用三個庫 Numpy、Pandas、Matplotlib

學習書籍/網(wǎng)站：

《深入淺出Python編程》、B站教程視頻（全免費）

建議：

這幾年Python大熱，導致全網(wǎng)都是賣課的廣告，但其實網(wǎng)絡上有很多Python資源都夠你學，不用去花那冤枉錢。按照我給你建議的學習書籍/網(wǎng)站去學Python完全足夠。

進階階段（適合有一定數(shù)據(jù)基礎）

1、BI工具

數(shù)據(jù)最終是要呈現(xiàn)給業(yè)務/管理層查看的，因此到進階階段，BI工具也是必須要掌握的一個技能。

掌握程度：

懂得如何利用BI工具去連接數(shù)據(jù)庫；了解儀表盤 Dashboard 的概念，知道絕大多數(shù)圖表適用的場景；明白維度和指標的區(qū)分以及一些數(shù)據(jù)的清洗。

學習工具/網(wǎng)站：

FineBI：FineBI幫助文檔、帆軟社區(qū)

PowerBI：《Power BI 權(quán)威指南》

Tableau：《人人都是數(shù)據(jù)分析師：Tableau應用實戰(zhàn)》

建議：

現(xiàn)在市面上BI工具很多，主流的就是Tableau、FineBI和PowerBI，本土企業(yè)很多用FineBI，外企大多數(shù)是用PowerBI和Tableau。作為老牌的國外BI工具，Tableau的可視化和power bi的數(shù)據(jù)處理和建模，還是很牛的，不過個人認為對于我們國人來說有兩個不方便的地方：1、個人用的話，幫助文檔是英文的，漢化過后的看起來也很奇怪，理解和學習成本高；2、企業(yè)用的話無法實現(xiàn)國內(nèi)企業(yè)復雜式報表的需求，本地化服務不佳。

因為我本人在國企工作，政策大趨勢是擁抱國產(chǎn)化，F(xiàn)ineBI的各項服務做的也很好，方便我?guī)У牟块T在公司進行數(shù)據(jù)文化的推廣，所以我更習慣用FineBI。

當然這個也看使用和審美習慣，蘿卜青菜各有所愛，但不管是哪個BI，最終實現(xiàn)的目的都大差不差。

2、R語言

在前文提過，R語言是傾向于統(tǒng)計分析、繪圖，到了進階階段，能掌握R語言是非常加分的項，并且這幾年求職大廠時會R語言已經(jīng)成了一項基本技能，需要數(shù)據(jù)分析師熟練掌握。

掌握程度：

了解R的基本使用，掌握基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)導入導出，簡單的數(shù)據(jù)可視化。

學習書籍/網(wǎng)站：

《Learning R》：牢牢掌握第一章到第五章的數(shù)據(jù)基本入門，這是R最基本的東西，反復熟讀都不為過。別覺得自己看懂就行了，只有自己敲出來運行正確才行。至于第六章環(huán)境和函數(shù)這一章建議先直接跳過，比較抽象，等回頭R學差不多了，再回頭看學習效果比較好。

建議：

R和Python都比較容易學習，但在很多地方它們非常相似，如果你同時學習兩者，就會很容易混淆，所以建議不要同時學習它們。等其中一個掌握到一定的程度，再著手學習另外一個會比較好。

總結(jié)

工欲善其事必先利其器，工具的確是數(shù)據(jù)分析師的利器，但剛?cè)腴T的小白很容易陷入一種誤區(qū)，即我學會了這些工具，我就能成為數(shù)據(jù)分析師，這顯然是理解有誤。在實際工作中，想要成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，光學會這些工具是遠遠不夠的。

好的分析思路、讓自己數(shù)據(jù)分析后的結(jié)論能夠落地，實際推動業(yè)務增長才是成為一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的關鍵。

以上。

2022年最強數(shù)據(jù)分析工具盤點！

入門階段（適合數(shù)據(jù)小白）

進階階段（適合有一定數(shù)據(jù)基礎）

總結(jié)

2022年最強數(shù)據(jù)分析工具盤點！