数据分析常用的软件工具有哪些？初学者应该先从哪方面开始学起？

我给你一份数据分析经典入门指南，按照这份指南，小白也能成为数据分析高手！
这是一份入门到熟练的指南，并不包含数据挖掘等高阶内容。可也足够让产品和运营们获得进步。
Step1：Exc

我给你一份数据分析经典入门指南，按照这份指南，小白也能成为数据分析高手！

这是一份入门到熟练的指南，并不包含数据挖掘等高阶内容。可也足够让产品和运营们获得进步。

Step1：Excel学习掌握

所用的工具正是职场中最常用的Excel！

①重点函数学习

重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数

②数据透视表学习

我曾说过，如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。

掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。

Step2：数据可视化

所用工具：PowerBi、Excel

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。

数据可视化是数据分析的主要方向之一。首先要了解常用的图表：

Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。后续的进阶可视化，势必要用到编程绘制。为什么？比如常见的多元分析，你能用Excel很轻松的完成？但是在IPython只需要一行代码。

其次掌握BI，下图是微软的BI。

BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。

BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。

BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。最后需要学习可视化和信息图的制作。

Step3：数据库学习

所用工具：SQL

Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。

SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。

学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再有点追求，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。以后就可以和技术研发们谈笑风生，毕竟将“这里有bug”的说话，换成“这块的数据死锁了”，逼格大大的不同。SQL的学习主要是多练，网上寻找相关的练习题，刷一遍就差不多了。

好了，经过这三步之后，你已经具备数据分析基本功力，剩下的需要训练的就是你的思维和实际的业务分析能力了。

节选自秦路《七周成为数据分析师》