1、數(shù)據(jù)處理工具：Excel

數(shù)據(jù)分析師，在有些公司也會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘工程師等等。他們最初級(jí)最主要的工具就是Excel。有些公司也會(huì)涉及到像Visio，Xmind、PPT等設(shè)計(jì)圖標(biāo)數(shù)據(jù)分析方面的高級(jí)技巧。數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)需要擁有較強(qiáng)綜合能力的崗位，因此，在有些互聯(lián)網(wǎng)公司仍然需要數(shù)據(jù)透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項(xiàng)目計(jì)劃導(dǎo)圖演練、PPT高級(jí)動(dòng)畫技巧等。

2、數(shù)據(jù)庫(kù)：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉(zhuǎn)，能勝任一部分?jǐn)?shù)據(jù)量不是很大的公司。但是基于Excel處理數(shù)據(jù)能力有限，如果想勝任中型的互聯(lián)網(wǎng)公司中數(shù)據(jù)分析崗位還是比較困難。因此需要學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作;數(shù)據(jù)表的基本操作、MySQL的數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符、MySQL函數(shù)、查詢語(yǔ)句、存儲(chǔ)過程與函數(shù)、觸發(fā)程序以及視圖等。比較高階的需要學(xué)習(xí)MySQL的備份和恢復(fù);熟悉完整的MySQL數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)流程。

3、數(shù)據(jù)可視化：Tableau& Echarts

如果說前面2條是數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，那么在如今“顏值為王”的現(xiàn)在，如何將數(shù)據(jù)展現(xiàn)得更好看，讓別人更愿意看，這也是一個(gè)技術(shù)活。好比公司領(lǐng)導(dǎo)讓你對(duì)某一個(gè)項(xiàng)目得研究成果做匯報(bào)，那么你不可能給他看單純的數(shù)據(jù)一樣，你需要讓數(shù)據(jù)更直觀，甚至更美觀。

Echarts是開源的，代碼可以自己改，種類也非常豐富，這里不多做介紹，可以去創(chuàng)建一個(gè)工作區(qū)了解下。

4、大數(shù)據(jù)分析：SPSS& Python& HiveSQL等

如果說Excel是“輕數(shù)據(jù)處理工具”，Mysql是“中型數(shù)據(jù)處理工具”那么，大數(shù)據(jù)分析，涉及的面就非常廣泛，技術(shù)點(diǎn)涉及的也比較多。這也就是為什么目前互聯(lián)網(wǎng)公司年薪百萬(wàn)重金難求大數(shù)據(jù)分析師的原因。

我推薦一些常用的大數(shù)據(jù)分析工具

1.專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2.各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫(kù)

3.其它語(yǔ)言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，只需要簡(jiǎn)單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡(jiǎn)單，可視化庫(kù)豐富。可以充當(dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫(kù)

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語(yǔ)言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫(kù)。這些第三方庫(kù)可以讓我們結(jié)合Python語(yǔ)言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語(yǔ)言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡(jiǎn)潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫(kù)。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分，它可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作，廣泛地應(yīng)用于管理、統(tǒng)計(jì)財(cái)經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。

2、SAS

SAS由美國(guó)NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機(jī)地融為一體。SAS提供了從基本統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算到各種試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計(jì)分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R擁有一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖功能?？刹倏v數(shù)據(jù)的輸入和輸出，可實(shí)現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶可自定義功能。

4、SPSS

SPSS除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過鼠標(biāo)拖曳、點(diǎn)擊“菜單”、“按鈕”和“對(duì)話框”來完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化并分享信息。Tableau Desktop是基于斯坦福大學(xué)突破性技術(shù)的軟件應(yīng)用程序。它可以以在幾分鐘內(nèi)生成美觀的圖表、坐標(biāo)圖、儀表盤與報(bào)告。

工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。