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常见的数据分析工具,数据分析师要掌握哪些

作者:张老师 浏览次数: 2020-08-17 18:24
数据分析师在行业当中的发展,是紧跟大数据趋势的。数据分析师在过往的工作当中,主要都是针对于“小数据”,而当下的数据分析师,往往需要面对的是“大数据”,而对工具的运用也就变得更加重要。今天我们主要来聊聊,常见的数据分析工具,数据分析师要掌握哪些?

常见的数据分析工具

数据分析师的工作,主要是进行数据的分析处理,然后从中提炼出有价值的线索信息。我们可以从数据分析的工作流程当中,去获得常见的数据分析工具和能力要求:

①数据提取:Mysql和Hive为主

②数据处理:Excel、R、Python为主

③数据分析:数据分析方法论为主

④数据展现:Tableau、Excel、R、Python

在普遍的数据分析流程当中,常见的数据分析工具,基本上也就都在其中发挥着相应的作用。而作为数据分析师,要完成相应的工作,这些常见的工具,都需要有相应程度的掌握。

(1)Mysql、Hive

应用场景:基本上所有的数据获取方式,如果可以的话可以进一步学习一些Linux命令

掌握程度:超级熟练,数据提取不能出现任何的错误,不然后面的一切都是做无用功

(2)Excel

应用场景:最高频、最有机会展示的数据处理工具,举例当老板让你现场画个图的时候,你是很难说用R或者python去迅速完成的,那么这个时候Excel的作用就体现出来了。

掌握程度:超级熟练

(3)R

应用场景:R是一种统计语言,就是为数据分析而生,简单易学,但计算能力较差,所以现在行业的主流以Python为主,这里也就不多说。

(4)Python

应用场景:脚本工具,可扩展性极强,算法研发同学必备,数据分析以pandas包为主,其他常用包含爬虫和文本挖掘。

利用Python做数据分析,主要的几个库,Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等,尤其在解决大规模、复杂度高的数据分析任务上,有着明显的优势。

掌握程度:熟练

关于常见的数据分析工具,数据分析师要掌握哪些,以上就为大家做了简单的介绍了。数据分析对各类工具的应用,是提升效率的重要武器,尤其是Python,做高级数据分析必备。加米谷大数据,成都大数据培训机构,Python数据分析培训班,本月正在招生中,课程大纲及试学视频,可联系客服领取!
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