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2022年最強資料分析工具盤點!

作者:李啟方

最近在背景看到很多想進入資料分析領域的朋友私信我,讓我幫忙解答一些職業問題。在跟他們的交流中,我發現他們之中70%都是一無所知或剛入門的資料小白,但是都特别積極主動,是真心想學習資料分析。

2022年最強資料分析工具盤點!

他們中大部分人都不是為了轉行才想學,而是覺得多學一點資料分析的技能在身上,對自己的業務是有幫助的。

問的人很多,我也沒時間去一一回答,索性今天就針對資料分析中的應會工具來個盤點。

從基礎到進階,一步步學習,哪個階段學哪個工具,怎麼學,需要學到哪種程度,讓你一目了然。

2022年最強資料分析工具盤點!

入門階段(适合資料小白)

1、Excel

Excel不用說了,資料分析領域入門級的工具,也是日常工作時最常用的工具。

掌握程度:

  • 函數和公式:常用函數(邏輯、統計、查找、引用、文本、日期、數學函數等)
  • 資料透視表:分類彙總、取平均、最值、自動篩選、會分析占比、同比、環比、定比。
  • *VBA程式開發:加分項,有能力的可以先學,如果時間精力不夠可以到進階階段再學

學習書籍/網站:

《你早該這樣玩Excel》、Excelhome論壇

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Excelhome論壇

建議:

先跟着教程過一遍基礎,知道每個函數怎麼用,了解資料透視表大概怎麼做,然後再去網上找幾個案例跟着做,在練習中邊學邊練,這樣效率最高。

2、SQL

做資料分析,SQL也是必會的工具,因為我們要利用SQL語句來取數、清洗資料。

掌握程度:

了解常用的資料庫類型,學會基礎的增删改查(會用 select 語句加字段,找資料;alter語句減字段;update更新資料等);熟悉掌握主鍵的用法;了解SQL中各種join的異同

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學習書籍/網站:

《SQL必知必會》/自學SQL網(強烈推薦,不愛看書的同學可以直接在網站邊學邊練)

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兩點建議:

1、標明1-2本書和網站教程後就不要再在網上找學習資料了,這些教材足夠你用,不要浪費時間在這上面

2、學完一遍後,要學會自己總結,制作自己的思維導圖(像上圖),加深記憶,不要用别人的總結去複習,這樣學習效果不好。

3、Python

一般來說,有關資料分析的程式設計語言有Python和R語言,其中R語言傾向于統計分析、繪圖,而Python偏向資料處理,實用性更高一點,是以對于新手來說,入門學Python是比較好的選擇。

掌握程度:

了解學習Python基本概念

掌握并熟練使用三個庫 Numpy、Pandas、Matplotlib

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學習書籍/網站:

《深入淺出Python程式設計》、B站教程視訊(全免費)

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建議:

這幾年Python大熱,導緻全網都是賣課的廣告,但其實網絡上有很多Python資源都夠你學,不用去花那冤枉錢。按照我給你建議的學習書籍/網站去學Python完全足夠。

進階階段(适合有一定資料基礎)

1、BI工具

資料最終是要呈現給業務/管理層檢視的,是以到進階階段,BI工具也是必須要掌握的一個技能。

掌握程度:

懂得如何利用BI工具去連接配接資料庫;了解儀表盤 Dashboard 的概念,知道絕大多數圖表适用的場景;明白次元和名額的區分以及一些資料的清洗。

學習工具/網站:

FineBI:FineBI幫助文檔、帆軟社群

PowerBI:《Power BI 權威指南》

Tableau:《人人都是資料分析師:Tableau應用實戰》

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建議:

現在市面上BI工具很多,主流的就是Tableau、FineBI和PowerBI,本土企業很多用FineBI,外企大多數是用PowerBI和Tableau。作為老牌的國外BI工具,Tableau的可視化和power bi的資料處理和模組化,還是很牛的,不過個人認為對于我們國人來說有兩個不友善的地方:1、個人用的話,幫助文檔是英文的,漢化過後的看起來也很奇怪,了解和學習成本高 ;2、企業用的話無法實作國内企業複雜式報表的需求,本地化服務不佳。

因為我本人在國企工作,政策大趨勢是擁抱國産化,FineBI的各項服務做的也很好,友善我帶的部門在公司進行資料文化的推廣,是以我更習慣用FineBI。

當然這個也看使用和審美習慣,蘿蔔青菜各有所愛,但不管是哪個BI,最終實作的目的都大差不差。

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2、R語言

在前文提過,R語言是傾向于統計分析、繪圖,到了進階階段,能掌握R語言是非常加分的項,并且這幾年求職大廠時會R語言已經成了一項基本技能,需要資料分析師熟練掌握。

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掌握程度:

了解R的基本使用,掌握基本資料結構,資料導入導出,簡單的資料可視化。

學習書籍/網站:

《Learning R》:牢牢掌握第一章到第五章的資料基本入門,這是R最基本的東西,反複熟讀都不為過。别覺得自己看懂就行了,隻有自己敲出來運作正确才行。至于第六章環境和函數這一章建議先直接跳過,比較抽象,等回頭R學差不多了,再回頭看學習效果比較好。

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建議:

R和Python都比較容易學習,但在很多地方它們非常相似,如果你同時學習兩者,就會很容易混淆,是以建議不要同時學習它們。等其中一個掌握到一定的程度,再着手學習另外一個會比較好。

總結