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
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20