數(shù)據(jù)分析工具主要分為四種：描述性分析工具、診斷性分析工具、預(yù)測(cè)性分析工具以及指導(dǎo)性（或規(guī)范性）分析工具。

1.描述性分析工具：這類工具主要用于理解和描述數(shù)據(jù)的基本特征。它們可以提供數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)等統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、箱線圖等。Excel、Tableau和Power BI等軟件都提供了強(qiáng)大的描述性分析功能。

2.診斷性分析工具：診斷性工具深入探索數(shù)據(jù)，以找出可能的原因和影響因子。例如，當(dāng)銷售額下降時(shí)，診斷性分析可以幫助識(shí)別是哪些因素（如產(chǎn)品價(jià)格、市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手活動(dòng)等）導(dǎo)致了這種下降。SPSS和SAS等統(tǒng)計(jì)軟件在這方面非常有用。

3.預(yù)測(cè)性分析工具：預(yù)測(cè)性工具利用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和結(jié)果。這通常涉及到復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，如回歸分析、時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。R、Python和SQL是構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)這些預(yù)測(cè)模型的常用編程語言。

4.指導(dǎo)性（或規(guī)范性）分析工具：這是最先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具，它們不僅可以預(yù)測(cè)未來，還可以推薦行動(dòng)方案。指導(dǎo)性分析工具結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法和業(yè)務(wù)規(guī)則，以提供關(guān)于應(yīng)該采取什么行動(dòng)的建議。例如，在供應(yīng)鏈管理中，規(guī)范性分析可以優(yōu)化庫存水平以減少成本。

每種類型的數(shù)據(jù)分析工具都有其特定的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，選擇哪種工具取決于分析目標(biāo)、數(shù)據(jù)類型和分析師的技能水平。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析實(shí)踐中，往往需要結(jié)合使用多種工具以獲得更全面和深入的洞見。

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：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。

EXCEL MATLAB Origin等等

當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強(qiáng)大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和矩陣知識(shí)，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡(jiǎn)單，只需點(diǎn)擊鼠標(biāo)，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結(jié)果。但它又比excel要強(qiáng)大些。一般日常的話可以用Excel，然后加載宏，里面有一些分析工具，不過有時(shí)需要數(shù)據(jù)庫軟件支持

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

3.其它語言的數(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，可視化庫豐富?？梢猿洚?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

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。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語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，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，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。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。