数据分析师必须知道的七款数据分析工具

数据分析师在近几年俨然成为了留学生求职中热度最高的职位，这个结合了商业思维和技术分析的新兴职位的职位对综合实力的要求颇高，随着越来越多的拥有分析师背景的留学生小伙伴和转专业的高学历海归们涌入数据分析的求职市场，数据分析师的Bar也在近几年水涨船高。单单只会数据库调取，数据可视化软件已经不能满足很多高科技和独角兽公司的需求了，很多公司也对数据分析师们提出了更高阶的要求：会大数据处理，数据挖掘，建模，人工智能等等。那今天就和BOSS直聘一起来看看想成为数据分析师必须知道的七款数据分析工具有哪些吧！

1、EXCEL：很多小伙伴们认为Excel谁不会使用呢？但Excel作为入门级的工具，同样也是最基础也是最主要的数据分析工具。很多在传统行业的公司也非常依赖于Excel做一些简单的数据分析工作。Excel具备多种强大功能，除了创建表单，简单的数据清洗，还可以完成数据透视表，VBA等。Excel十分容易上手的，也很适合和一些没那么懂数据分析软件的同事或上司汇报工作时使用，但有一个比较严重的问题就是处理的数据量较小。

2、MySQL/ORACLE/POSTGRESQL：毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，其重要程度和Excel不相上下。数据分析专业的小伙伴们常常戏称自己为SQL民工也是因为同样的原因。SQL入门比较容易，概括起来就是在数据库里搜索调取想要的数据，在数据库里增删改查新旧数据。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。

3、TABLEAU/POWERBI：作为可视化工具的Tableau和PowerBI在数据分析中也是不可或缺的一部分。Tableau的上手也非常快，只要拖拽处理过的数据后便会产出很多精美的可视化图像。数据可视化，用图表来识别问题并影响决策，在做数据分析和演讲时都是必不可少的加分项。

4、PYTHON：除了SQL外，数据分析师的JD上，Python也是重中之重。Python也是一款比较容易上手的数据分析软件，其写作语法和英语比较相似，比起Java，C++等SDE必须要会的软件更容易上手。用Python清理数据和处理数据时往往比较快速便捷，同时，有很多数据科学家也会在Python中编写模型，Python可以进行爬虫，写游戏，可以说是数据分析师一定要会的数据分析工具了。

5、R：随着Python的广泛应用，用R的分析师近几年好像有所减少，但R多被用于统计计算和图形的编程语言的免费软件。 R语言在统计学家和数据挖掘者中广泛用于开发统计软件和数据分析，同时R语言作为一个老牌分析软件，其Library做的非常的完善，如果同学们在使用R语言时遇到任何问题都基本可以在Library里找到答案。

6、APACHE SPARK：接下来这款是大数据分析软件，Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。 和Hadoop MapReduce一样，用于在集群上使用并行的分布式算法来处理和生成大数据集。但Spark的执行速度比MapReduce快100倍，是想要进入大数据领域的分析师一定要会的技能之一。

7、BIGML：BigML是另一种广泛使用工具，它提供了一个完全可交互的，可用于处理机器学习算法。 BigML提供了使用云计算满足行业需求的标准化软件。通过它，公司可以在公司的各个部门中使用机器学习算法。例如，它可以将这一软件用于销售预测，风险分析和产品创新。 BigML专门从事预测建模。它使用各种各样的机器学习算法，例如聚类，分类，时间序列预测等。

最后，小编想告诉大家的是，数据分析工具只是工具，最关键的是要拥有数据分析思维，快速高效的解决问题，为公司和团队带来不可或缺的帮助！祝数据科学方向求职的小伙伴们在这个春招季都能收获满意的Offer。