数据分析的常见工具有哪些

1、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。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、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。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本 *** 作;数据表的基本 *** 作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau & Echarts

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。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

数据分析主要需要学习：认识数据、数据基础运算：科学计算模块Numpy—基础 *** 作、数据统计分析：科学计算模块Numpy进阶—统计分析、数据可视化基础：matplotlib基础绘图模块、数据可视化高阶：pyecharts三方库html动图绘制、表格数据 *** 作：pandas *** 作表格数据、pandas进阶—数据清洗 、数据集成、数据规约等内容。

认识数据：数据的定义、数据的类型、数据的度量方式、数据来源、脏数据来源、为什么做数据处理、数据处理有哪些维度。

数据基础运算：科学计算模块Numpy—基础 *** 作：简介、矩阵的创建、矩阵的运算、矩阵的属性、自定义数组的创建、数组的属性、特定形式数组的创建、随机数组的创建、数组的索引、数组的形状变换、数组的拆分和合并、数组运算

数据统计分析：科学计算模块Numpy进阶—统计分析：numpy文件读写、数组去重和重复、数组排序、常用统计分析函数

数据可视化基础：matplotlib基础绘图模：块折线图绘制、散点图绘制、柱状图绘制、子图绘制、直方图绘制、饼图绘制、箱线图绘制、雷达图绘制、三维图绘图、动图的绘制

数据可视化高阶：pyecharts三方库html动图绘制：yecharts简介、柱状图绘制、饼图绘制、折线图绘制、组合图绘制、流向地图绘制、中国地图绘制、世界地图绘制

表格数据 *** 作：pandas *** 作表格数据：Pandas简介、DataFrame与Series的创建、DataFrame与Series属性、DataFrame索引修改、Pandas文件读写、DataFrame查询 *** 作、DataFrame增删改 *** 作、Pandas统计分析、Pandas时间数据、Pandas分组聚合、Pandas透视表及交叉表

pandas进阶—数据清洗 、数据集成、数据规约：认识数据处理、数据集成、数据集成-堆叠合并、数据集成-主键合并、数据集成-重叠合并、数据清洗--重复值处理、数据清洗--缺失值处理

楼主是想做这样的吗？

echarts不是很熟悉，以前我都是用excel来实现数据可视化，后来同学推荐使用了bdp个人版，感觉很方便，只要将数据接入bdp个人版，然后简单的拖拽就可以完成图表的制作，楼主可以尝试~

<! DOCTYPE html>

< head >

< meta charset = "utf-8" >

< title >ECharts</ title >

</ head >

< body >

<!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->

< div id = "main1" style = "height:200px" ></ div >

< div id = "main2" style = "height:200px" ></ div >

< div id = "main3" style = "height:200px" ></ div >

< div id = "main4" style = "height:200px" ></ div >

<!-- ECharts单文件引入 -->

< script src = ">

一、什么是echarts数据可视化？

ECharts是一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。

借助 Canvas 的能力，ECharts 在散点图中能够轻松展现上万甚至上十万的数据。下面的微博签到图中就展现了 100k+ 的签到数据。大数据时代，Echars发现数据可视化之美

二、echarts数据可视化分析有什么作用：

1现状分析

告诉你过去发生了什么，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

2原因分析

告诉你某一现状为什么发生，经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

3预测分析

告诉你将来会发生什么，在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

三、如何实现echarts数据可视化？

我们通常会通过两种方式实现可视化大屏的制作：

（1）通过写代码的方式实现各种大屏的制作

大部分人可能会选择Echarts组件来做数据可视化，Echarts是百度的一款开源数据图表组件产品，它是一个纯Java的图标库，兼容绝大部分的浏览器，底层依赖轻量级的canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。

（2）通过可视化工具实现各种大屏的制作

下面这款工具是NBI大数据可视化分析平台的一个简单介绍：

可视化大屏的数据源可能来源于不同的数据库，所以平台必须得支持更多的数据源接入方式来满足特定的需求。

支持多种数据工作表的创建方式，比如拖拽 *** 作和SQL方式等。灵活自由的 *** 作方式，任务DIY制作报告，样式高度可控，方便查看数据报告。

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