数据分析的常用工具：入行数据分析怎么学

数据分析作为一项备受企业重视的能力，已经不再局限于专业的数据分析岗位，越来越多的运营、产品等岗位，也开始要求数据分析能力。不管是入行想做数据分析，还是想提升数据分析能力，掌握数据分析的常用工具，都是有必要的。


在数据分析的实际工作当中，一套数据分析的工作，通常是需要多个工具结合完成的。比如说——

数据搜集/抓取：Python爬虫

数据库的使用：SQL

数据分析：Python数据分析、Excel等

数据可视化的能力：Tableau；Python里matplotlib/seaborn扩展包

其实稍加总结，数据分析的常用工具，主要就是集中在Excel、SQL以及Python这三者。

1、Excel

常用操作有函数、可视化、数据透视表、VBA。对刚入行的小白来说，熟练掌握Excel分析和报表制作是最基础的一步，对于简单逻辑的报表和小规模数据集，数据处理起来还是很快的。

而随着数据规模的加大，Excel的效率就不够看了。再加上数据无法实时更新，需要耗费很多重复人力在更换数据源上，并且可视化效果也有限，这时候就不适合Excel了。

2、SQL

数据分析“直接”使用的数据大多数都为结构化数据，这些数据通常都存在数据库里(SQLServer，Mysql，Oracle，Hive等)，而要提取这些数据，SQL必不可少。

常见的SQL操作分为：

读，即select语句，可以分为select，from，where，group by 4个模块；

写，即create(新建)，insert(插数)，drop(删除)。

常见的数据类型有：

数值，e.g.int，bigint，bool，float，decimal等；

字符串，e.g.char，varchar，string等；

日期，e.g.date，datetime，timestamp等；

对应这3类数据类型的函数需要熟练掌握。

此外，还有两类必须掌握的函数：

1.聚合函数，也称为“聚集函数”，常用的有：count，sum，avg，max，min，group by；

2.窗口函数，即对一组值进行操作(不需要使用到group by)，常见的函数有(此处以Hive举例):

计算：count|sum|avg|max|min over；

分区：partition by；

位置：lag，lead，first_value，last_value等；

排序：row_number，rank，dense_rank，ntile；

3、Python

Python处理大规模的数据集及复杂的数据需求，是行业主流认可的工具。尤其是Python的几个数据处理包，性能极其强大。

NumPy

提供真正的数组，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库，内置函数处理数据速度是C语言级别的。

Scipy

Scipy依赖于NumPy，NumPy提供了多维数组功能，Scipy提供了真正的矩阵，以及大量基于矩阵运算的对象与函数。

Pandas

Pandas是Python下非常强大的数据分析工具。它建立在NumPy之上，功能很强大，支持类似SQL的增删改查，并具有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等。

Matplotlib

Python中著名的绘图库，主要用于二维绘图，也可以进行简单的三维绘图。

Scikit-Learn

Scikit-Learn依赖NumPy、Scipy和Matplotlib，是Python中强大的机器学习库，提供了诸如数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等功能。

关于数据分析的常用工具，入行数据分析怎么学，以上就是给到大家的一些建议了。数据分析任务的处理，越是数据规模大、数据需求复杂，对于专业工具的要求也就越高，尤其以Python为代表。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Python数据分析班，本月正在招生中，课程大纲及试听课程，可联系客服了解！