数据分析工具的种类比较多,场景不同使用的工具也有所不同,一款好的数据分析工具,可以帮助我们提高学习工作的效率,数据分析的方法是理论,而数据分析的工具就是我们实现理论的利器。
从最基础的EXCEL,SQL,Python到智能BI工具,本课程详细地列举数据分析工具的发展史,可以根据各自的需求来选择适合自己的,也会总结最高效的工具使用方法,千万不能错过。
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1、Excel
Excel作为最基础也数据分析工具,同时也是最主要的数据分析工具。Excel有多种强大功能,比如创建表单,数据透视表,VBA等等,Excel的系统十分强大,以至于没有任何一个分析工具是可以超越它的,可以根据自己的需求分析数据。
Excel可以满足绝大部分数据分析工作的需求,同时也提供友好的操作界面,对于具备基本统计学理论的用户来说Excel是比较容易上手的,就是它的处理的数据量较小。

2、SQL
SQL可以说是数据方向所有岗位都要掌握的工具,入门相对比较简单,概括起来就是增删改查,SQL需要掌握的知识主要包括数据的定义语言以及数据的控制语言和操控语言。
在数据操控的过程中要能够理解SQL的语法顺序和执行顺序,理解SQL与各种join的 不同,熟练的掌握SQL的重要函数,想要入行数据分析,SQL是必要技能。

3、Python
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计的语言。它的语法简洁清晰,Python在数据分析和数据可视化等方面都显得比较活跃。
同时Python具有强大的编程能力,但是这种编程语言不同于R或者matlab,python有非常强大的数据分析能力,还可以利用Python进行爬虫,写游戏,和自动化运维,在这些领域当中有应用很广泛,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,体现了Python有利于各个业务之间的融合,使用Python,能够大大地提高数据分析的效率。

《数据分析工具》
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