京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
作者:徐杨老师
编辑:Mika
Hello,大家好!我是徐杨老师,今天和大家聊聊入门数据分析必学的四个工具,你知道是哪几个吗?
那么第一个需要学习和掌握的就是Excel了。
基本上我们都会操作一些基本模块,会一些基本的函数:比如if函数、sum函数、甚至vlookup函数;还有数据透视表和一些常用的数据分析方法。
而且你知道吗?现在的Excel已经可以跑统计算法了。比如方差分析、线性回归都已经可以用Excel来完成。
因此,如果我们只是在日常工作中进行数据分析,一个Excel完全可以帮你解决。
在大家可以熟练的使用Excel去随心所欲地处理各种数据、图表之后,我们就可以开始学习结构化的查询语言了。简称SQL,是一种数据库语言。可以用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库系统。
SQL是所有数据分析师都必须掌握的基本功之一。
SQL学习起来最大的问题就是容易忘,几天不写就觉得手生想不起来,所以建议大家集中学习。推荐去看《Mysql必知必会》这本书,比较经典,然后可以辅助视频来学习。记得一定要多上手实践,不要只听不练。
在搞定了Excel和SQL之后,我们就要开始轻松的学习BI了。
比如Power BI,一款人人可用的数据可视化分析工具。
Power BI可以在数分钟内轻松完成数据处理和可视化。无论是电子表格、数据库还是 Hadoop大数据平台,甚至云服务,任何数据都可以轻松探索。任何人都可以使用直观明了的拖放来分析各种数据。无需编程即可深入分析。集合多个数据视图,可以进行更深入、更丰富的深入分析。
最后我们来说说这几年最火的数据分析工具——Python。
作为一门编程语言,可以通过调用不同的库,实现从分析到建模的所有功能。
对于数据分析师来说,主要应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括Numpy、Pandas 以及机器学习的库,比如statsmodels、sklearn等。
它也是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题,而不是去搞明白语言本身。
也正因为它功能强大,所以它的上手也比其他三种工具难得多。
以上就是这期的分享,希望我的解说对各位应届毕业生或者刚工作几年想转行的小伙伴有帮助!关注我,也欢迎有同样困惑的小伙伴私信我!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08