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發布時間:2023-05-29
新人入職場，會經常聽到老員工或者leader說，“這個業務我們要看XXX數據”“這個需求出個數據”等話題，很多新人初入職場的時候會很迷茫——數據是什么數據？哪些數據重要？我要怎么去分析數據才是有價值的？實際上，隨著大數據的發展，現在似乎越來越多的業務需要“數據意識”“數據分析”的能力，特別是大企業更是如此。簡單的來講，就是大企業的用戶多，產生的數據多，因此除了傳統的問卷調研、訪談等手段，還能通過大量的數據進行分析。這樣同樣能夠起到了解用戶反饋、產品效益的目的，甚至在很多情況下還會更準確、更省時間。
也因此，許多企業在招聘時會偏好有“數據分析”能力的候選人；同時很多打工人也發現，原有的Ｅｘｃｅｌ技能很難滿足自己的工作需求，有一定的數據能力能夠大大提升自己的辦公效率，開始自學數據分析。
今天，小助手就和大家分享下，除了常規的Ｅｘｃｅｌ，還有什么數據分析的工具值得用、值得學，主要分了三個等級
1.入門級：非數分方向的同學，如果僅是有一定的數據分析需求的話，學會這個就非常夠用了；
2.進階級：非數分方向的同學，如果對自己要求較高，又經常需要匯報演講，那這個就很合適；
3.專業級：數分方向的同學可以研究，非專業人士沒什么太大必要。
入門級：MySQL/ORACLE/POSTGRESQL
SQL基本上是數據方向上所有崗位的必備技能，重要程度和Excel不相上下。做數據分析專業的同學常常會稱自己為SQL民工也是因為同樣的原因。對于非數分崗位的同學，其實能夠掌握ｓｑｌ就非常足夠了。
SQL入門比較容易，概括起來就是在數據庫里搜索調取想要的數據，在數據庫里增刪改查新舊數據。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。
進階級：TABLEAU/POWERBI：
作為可視化工具的Tableau和PowerBI在數據分析中也是不可或缺的一部分。Tableau的上手非常快，只要拖拽處理過的數據后便會產出很多精美的可視化圖像。
數據可視化簡單明了，用圖表來識別問題，在做數據分析和演講時都會讓你在工作上非常加分。適合有數據分析需求，又需要做匯報的同學。
專業級：PYTHON：
除了SQL外，如果需要更成熟的數分技能，Python也一定會要求（當然大多數非數分崗的打工人還不需要這么專業）。Python也是一款比較容易上手的數據分析軟件。寫作語法和英語比較相似，比起Java，C++等SDE必須要會的軟件更容易上手。
用Python清理數據和處理數據時往往比較方便快捷，同時，有很多數據科學家也會在Python中編寫模型。Python可以進行爬蟲，寫游戲，可以說是數據分析師一定要會的數據分析工具了。
專業級：R Programming：
隨著Python的廣泛應用，用R的分析師近幾年好像有所減少，但R多數被用于統計計算和圖形的編程語言的免費軟件。
R語言在統計學家和數據挖掘者中廣泛用于開發統計軟件和數據分析，同時R語言作為一個老牌分析軟件，其Library做的非常的完善，如果同學們在使用R語言時遇到任何問題都基本可以在Library里找到答案。
專業級：APACHE SPARK
Apache Spark是大數據分析軟件，用于大規模數據處理的統一分析引擎。
它提供Java，Scala，Python和R中的高級API，以及支持常規執行圖的優化引擎。 和Hadoop MapReduce一樣，用于在集群上使用并行的分布式算法來處理和生成大數據集。但Spark的執行速度比MapReduce快100倍，如果你想要進入大數據領域的分析師，Spark是一定要會的技能之一。
專業級：BIGML：
BigML是另一種廣泛使用工具，它提供了一個完全可交互的，可用于處理機器學習算法。
BigML提供了使用云計算滿足行業需求的標準化軟件。通過它，公司可以在公司的各個部門中使用機器學習算法。
例如，它可以將這一軟件用于銷售預測，風險分析和產品創新。 BigML專門從事預測建模。它使用各種各樣的機器學習算法，例如聚類，分類，時間序列預測等。
