数据分析师要学哪些软件工具(张彦妮)

数据分析师是一种数据工程师，是指不同行业的专业人员，专门从事行业数据的收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测。

数据分析师必须学习软件

1、Excel

说到数据处理和数据分析，Excel什么都不能避免。现在大家也用大概率。Excel应该是Office组件中最关心、最常用的组件。从功能上看，Excel似乎无所不能。它可以存储数据、绘制表格、图表、绘图、写文章、制作简单的系统。

2、访问

Access是一个小型数据库软件，是Office系列的套件组件之一，与Excel一起推出。访问是个人建立自己的数据仓库，开始你的数据之旅的起点。在Access中，可以创建数据表之间的关系，创建查询来练习SQL语法，这是入门SQL语言的起点，也是培养你数据思维的基础。

3.基本的SQL操作

内部数据的构成要用SQL数据软件分析。当你知道了内部数据的构成，往往是不够的。我们应该将我们的数据与外部数据进行比较，以便获得准确的信息。

4、表格

Tableau这个可视化工具，绝对是所有数据分析师的必备品。Tableau从2003年开始上市。经过10个版本的升级迭代，Tableau已经成为一个完美的数据可视化工具。

5.Python的基本操作和原理

我们通过Python找到外部数据。很多人听说过SQL，但是Python对很多人来说是陌生的。其实Python离我们最近，但是很少听到它的名字。现在大部分搜索引擎都是用Python语言编写的，俗称网页爬虫和蜘蛛爬虫。大数据分析师在学习了这两个软件之后，基本可以掌握准确的数据，一个是内部数据，一个是外部数据。

数据分析师技能要求

1、懂业务。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是一个过线的风筝，没什么使用价值。

2.懂管理。一方面是建立数据分析框架的要求。比如要用市场营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很困难。另一方面，功能是根据数据分析结论提出指导性的分析建议。

3.理解分析。掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并灵活运用到实际工作中，从而有效地进行数据分析。基本分析方法有:比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

4.了解工具。掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，而必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。

5.懂设计。理解设计就是用图表有效的表达数据分析师的分析意见，让分析结果一目了然。图表的设计是一个很大的问题，比如图形的选择、版面设计、色彩搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。