数据分析工具众多，应如何分类与使用？

excel

不少刚初步了解数据分析的小伙伴，可能会有这样的困惑：数据分析工具众多，到底该精通哪个，又用哪个分析？确实，有不少工具可用于数据分析，像excel、sql、Python、spss、R、tableau、finebi、Hadoop、powerbi、spark等都是可以用来做数据分析的工具。在入门阶段，若无法对这些工具清晰分类，不理解可替代关系，还以为全都要学，那恐怕没学数据分析就想放弃了。那么，数据分析工具应如何分类？具体用途又是什么？下面咱们一起了解一下。2022年数据分析工具的分类是怎样的？下面，先给大家看一张图，大家可先了解下这些工具的归类。

首先，按工具用途差异，可大致分为4类，即可视化、建模、数据处理、数据获取工具。更具体来说，我们能进一步细化分类，对应不同方向的处理工具。举个例子，数据获取工具。它可再分为数据库工具和爬虫工具。你能用Python爬取数据，也能通过SQL从数据库提取数据，不过首先，你得精通SQL。再举个例子：数据处理工具。它能进一步细分为数据库工具、界面工具和代码类工具。例如，数据量不大时可用excel；数据量大就用SQL和Python；处理大量不可变数据还能用hive等。在数据建模上，简单的用excel、BI工具就能解决；而一旦涉及大数据建模，就可考虑SPSS、R、Python等专业统计分析软件了。在数据可视化领域，对于普通业务数据分析，能用tableau、PowerBI、FineBI等工具完成；专业报表工程师可选用更专业的finereport；开发人员则能挑选echart之类的开源可视化工具等等。大家可依据想从事的职位，对照着学习使用这些工具，具体的就不多说了。Q2：详细解析三大数据分析工具。

不得不讲，小学起大家就开始接触excel工具了。在不少人眼中，excel仅仅是办公软件，是office三件套中的一个。但实际上，那是由于你连excel三分之一的功能都未曾使用。实际上，excel堪称最全能的数据分析工具之一。它的强大之处在于，除制表外，还具备数据透视表、VBA等功能，能让人们按需分析。要是你在中小企业工作，精通excel的话，大部分数据分析业务都能出色完成。更确切地讲，处理、分析百万级以下的数据时，excel是很好的选择。新人若想学数据分析，excel必定是首选且必选的。

Python

新人若想成为BI数据分析师，学习到中期便可考虑学习Python了。这里想和大家分享一个观点：尽管很多初级岗位可能都用不到Python，可是若要在这个领域长远发展，Python必然是不可或缺的工具。在统计分析、预测分析等方面，Python等编程语言具备其他工具难以企及的优势。若能早日学会用Python做数据分析，之后就能随心所欲写代码实现需求，应聘大厂时也会更具优势。记住，这是入职大厂做BI的关键技能！3）以FineBI为例的BI工具。若想成为优秀的数据分析师，掌握一两种BI数据分析工具很有必要。BI工具专为企业数据分析打造，它们有共性，即按流程处理数据，例如：数据处理、清洗、建模、可视化，最后得出数据结论。这列工具聚焦性强，操作方便，无需太多代码基础，所以很受商业数据分析师喜爱。接下来，我们用FinBI给大家做个展示。导入数据集或数据包以获取数据。

创建自助数据集，按需求处理数据。（PS：数据加工操作靠鼠标就能完成，无需背函数公式，很棒。）

选择心仪的视图模板来创建可视化数据分析。

最后来谈谈Q3。事实上，数据分析工具数量众多，好不好用取决于对工具的熟悉度。很多工具功能有重合之处，大家按自身需求选适合自己的工具就行。补充一下，不管他人对XX工具评价如何，自己用着顺手就是最好的工具。