2022年最强数据分析工具盘点！-技术圈

来源：数据分析不是个事儿

作者：李启方

最近在后台看到很多想进入数据分析领域的朋友私信我，让我帮忙解答一些职业问题。在跟他们的交流中，我发现他们之中70%都是一无所知或刚入门的数据小白，但是都特别积极主动，是真心想学习数据分析。

他们中大部分人都不是为了转行才想学，而是觉得多学一点数据分析的技能在身上，对自己的业务是有帮助的。

问的人很多，我也没时间去一一回答，索性今天就针对数据分析中的应会工具来个盘点。

从基础到进阶，一步步学习，哪个阶段学哪个工具，怎么学，需要学到哪种程度，让你一目了然。

入门阶段（适合数据小白）

1、Excel

Excel不用说了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具。

掌握程度：

函数和公式：常用函数（逻辑、统计、查找、引用、文本、日期、数学函数等）
数据透视表：分类汇总、取平均、最值、自动筛选、会分析占比、同比、环比、定比。
*VBA程序开发：加分项，有能力的可以先学，如果时间精力不够可以到进阶阶段再学

学习书籍/网站：

《你早该这样玩Excel》、Excelhome论坛

Excelhome论坛

建议：

先跟着教程过一遍基础，知道每个函数怎么用，了解数据透视表大概怎么做，然后再去网上找几个案例跟着做，在练习中边学边练，这样效率最高。

2、SQL

做数据分析，SQL也是必会的工具，因为我们要利用SQL语句来取数、清洗数据。

掌握程度：

了解常用的数据库类型，学会基础的增删改查（会用 select 语句加字段，找数据；alter语句减字段；update更新数据等）；熟悉掌握主键的用法；理解SQL中各种join的异同

学习书籍/网站：

《SQL必知必会》/自学SQL网（强烈推荐，不爱看书的同学可以直接在网站边学边练）

两点建议：

1、选定1-2本书和网站教程后就不要再在网上找学习资料了，这些教材足够你用，不要浪费时间在这上面

2、学完一遍后，要学会自己总结，制作自己的思维导图（像上图），加深记忆，不要用别人的总结去复习，这样学习效果不好。

3、Python

一般来说，有关数据分析的编程语言有Python和R语言，其中R语言倾向于统计分析、绘图，而Python偏向数据处理，实用性更高一点，所以对于新手来说，入门学Python是比较好的选择。

掌握程度：

了解学习Python基本概念

掌握并熟练使用三个库 Numpy、Pandas、Matplotlib

学习书籍/网站：

《深入浅出Python编程》、B站教程视频（全免费）

建议：

这几年Python大热，导致全网都是卖课的广告，但其实网络上有很多Python资源都够你学，不用去花那冤枉钱。按照我给你建议的学习书籍/网站去学Python完全足够。

进阶阶段（适合有一定数据基础）

1、BI工具

数据最终是要呈现给业务/管理层查看的，因此到进阶阶段，BI工具也是必须要掌握的一个技能。

掌握程度：

懂得如何利用BI工具去连接数据库；了解仪表盘 Dashboard 的概念，知道绝大多数图表适用的场景；明白维度和指标的区分以及一些数据的清洗。

学习工具/网站：

FineBI：FineBI帮助文档、帆软社区

PowerBI：《Power BI 权威指南》

Tableau：《人人都是数据分析师：Tableau应用实战》

建议：

现在市面上BI工具很多，主流的就是Tableau、FineBI和PowerBI，本土企业很多用FineBI，外企大多数是用PowerBI和Tableau。作为老牌的国外BI工具，Tableau的可视化和power bi的数据处理和建模，还是很牛的，不过个人认为对于我们国人来说有两个不方便的地方：1、个人用的话，帮助文档是英文的，汉化过后的看起来也很奇怪，理解和学习成本高；2、企业用的话无法实现国内企业复杂式报表的需求，本地化服务不佳。

因为我本人在国企工作，政策大趋势是拥抱国产化，FineBI的各项服务做的也很好，方便我带的部门在公司进行数据文化的推广，所以我更习惯用FineBI。

当然这个也看使用和审美习惯，萝卜青菜各有所爱，但不管是哪个BI，最终实现的目的都大差不差。