数据分析的工具有很多,从数据分析岗位的描述里其实就能发现企业都需要会哪些工具的人,这里我分成了4类来聊聊。分别是基础、可视化、专业的统计分析以及编程语言。

基础
说到数据分析的基础的工具,非Excel莫属。
Excel
微软办公系列的重要组成之一,任何办公人员都会用到的神器,不得不说它的体系太庞大了,在人力、金融、管理等多个领域都会应用,同样对数据分析人员来说,也可以进行各种数据处理和分析。

特点:
- 表格制作:简单的表格录入、制作、美化。
- 透视表:实现数据透视的效果,可以说学会数据透视表,基本可以解决80%的工作。
- 公式:通过公式可以进行数学计算。
- 统计分析:Excel里的 数据分析 可以实现描述统计、假设检验、抽样等统计分析的功能,只要用的好,不逊色于专业的统计分析软件。
- 图表:用Excel作图操作简单。简单的日报/月报中以及自己分析时Excel的图表完全可以满足我们的需求。但是当要进行专业的展示时,图表的美化就显得尤为重要,而用Excel去美化图表,也不是不行,只是要用到很多偏门的小技巧,没必要花那么多时间,现成有可用的工具。
- VBA:还可以用VBA编程实现更高级复杂的需求。
- 插件:Excel还能

本文详细介绍了数据分析的基础工具Excel,包括其数据处理、透视表、公式和统计分析功能。接着讨论了Tableau和Power BI两款可视化工具,强调它们在数据展示和商业智能中的作用。此外,还提到了统计分析软件SPSS和SAS,以及编程语言R和Python在数据分析领域的应用。文章适合数据分析初学者了解各类工具的特点和适用场景。
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