數據分析工具有哪些

數據分析工具有哪些？隨著每個企業都在應用互聯網營銷推廣自己的品牌和產品，數據分析就成了指導企業進行營銷推廣的重要工具，哪常用的數據分析工具有哪些呢？

數據分析工具一：Excel學習掌握

1、重點函數

重點是了解各種函數：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間日期函數、文本函數

 

2、數據透視表

如果Excel只能學習一個功能，那唯一能入選的就是數據透視表。掌握vlookup和數據透視表是最具性價比的兩個技巧。學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。學會數據透視表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度。

 

數據分析工具二：數據可視化

所用工具：PowerBi、Excel

數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。

數據可視化是數據分析的主要方向之一。首先要了解常用的圖表：

Excel的圖表可以100%完成上面的圖形要求，但這只是基礎。后續的進階可視化，勢必要用到編程繪制。為什么？比如常見的多元分析，你能用Excel很輕松的完成？但是在IPython只需要一行代碼。

其次掌握BI，下圖是微軟的BI。

BI（商業智能）和圖表的區別在于BI擅長交互和報表，更擅長解釋已經發生和正在發生的數據。將要發生的數據是數據挖掘的方向。

BI的好處在于很大程度解放數據分析師的工作，推動全部門的數據意識，另外降低其他部門的數據需求。

BI市面上的產品很多，基本都是建立儀表盤Dashboard，通過維度的聯動和鉆取，獲得可視化的分析。最后需要學習可視化和信息圖的制作。

企業在進行網絡營銷推廣的時候，主要的數據參考來源就是各大推廣平臺的數據庫。百度指數，阿里指數等數據來進行分析。

 

數據分析工具三：數據庫學習

所用工具：SQL

Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是互聯網行業就是不缺數據。但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習數據庫。越來越多的產品和運營崗位，會在招聘條件中，將會SQL作為優先的加分項。

SQL是數據分析的核心技能之一，從Excel到SQL絕對是數據處理效率的一大進步。學習圍繞Select展開。增刪改、約束、索引、數據庫范式均可以跳過。主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等。如果想要跟進一步，可以學習row_number，substr，convert，contact等。另外不同數據平臺的函數會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。再有點追求，就去了解Explain優化，了解SQL的工作原理，了解數據類型，了解IO。以后就可以和技術研發們談笑風生，畢竟將“這里有bug”的說話，換成“這塊的數據死鎖了”，逼格大大的不同。SQL的學習主要是多練，網上尋找相關的練習題，刷一遍就差不多了。

 

好了，經過這三步之后，你已經具備數據分析基本功力，剩下的需要訓練的就是你的思維和實際的業務分析能力了。那就需要考慮目前你是需要往哪方面發展，一般數據分析師職業規劃有單純的數據分析崗、數據建模崗。


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