数据分析师使用的工具有哪些?

EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。⽽SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。

业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。

数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：PYTHON在数据挖掘中被提及最多，R其次数据挖掘类岗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台开发工具数据处理⼯工具SQL被提及较多。

数据分析工具上，主要包括了平台开发工具与分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大数据平台开发工具需求最为旺盛PTYHON、R在大数据分析中提及很多传统统计分析工具如SPSS、SAS等被提到得并不多。

其实工具是非常具有个人喜好倾向的，每个数据分析师都有自己最习惯的工具，那么被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS 等。

Excel

Excel是最入门也是最基础同时也是最主要的数据分析工具，优点也是数不胜数，而且是人人装机必备，所以协同起来非常方便。

SQL

SQL是数据分析这个职业人手必会的工具之一，入门相对来说比较简单，业内人笑称这是增删改查的小能手，总之如果想做数据分析师，那么这个工具是必备技能。

Smartbi

Smartbi是专业的BI工具，非常稳定且 *** 作简单，功能也非常全面。

Tableau

Tableau和Excel部分功能有一些相似之处，但Tableau的界面优化更加完美，做出来的图比excel 要美观很多。

SPSS

SPSS *** 作比较简单，只要你对界面和功能基本会用，那么准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但是要想能读懂分析结果，需要自己有扎实的基础。

SAS

SAS 统计分析系统功能较 SPSS 而言更强大一些，它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

Python

Python相比 Excel、SQL 而言，综合功能最为强大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。

R

R 在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。

但是数据分析师不是单单只学会运用工具就可以的，最重要的还是数据分析思维和业务思维，以及强大的逻辑思维能力

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。

2、数据处理工具：Excel。数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

3、数据库：MySQL。Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。

4、数据可视化：Tableau &思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。

5、大数据分析：SPSS &Python&HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。

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