数据分析该用什么工具？

一、数据分析该用什么工具？

听题主的提问，20m的数据使用Excel是完全不够用的了，Excel虽然能完成所有统计分析工作，例如制表、画图、函数、数据透视表等等，但问题也很明显，那就是作为最基础的入门工具，它能处理的数据非常有限，数据量太高需要处理的时间非常长，对于复杂的数据，需要用到许多公式，运行起来可不是慢一点点，搞数据分析的基本不会把Excel作为数据处理和分析的首选工具。下面给大家推荐 4 个好用的数据分析工具。

1.SPSS如果是要做统计分析的话，首先推荐SPSS，它是统计分析的入门，SPSS的操作界面很简洁，描述性统计、方差分析、因子分析、可视化图表等等，都是简单几步就可以完成的，明确自己需要做什么样的分析，看几个操作的教学视频很快就能上手。但SPSS的数据预处理能力比较弱，分析之前需要对数据进行编码，如果有中文数据的话，相对来说麻烦一些，不过如果需要分析的是纯数据的话，SPSS的统计分析能力是不错的。刚入门数据分析，很容易出现资料太多一头雾水的情况，不知道从何下手，在正式学习之前，可以先了解一下数据分析的框架，现在知乎知学堂训练营推出了三天实战训练，结合许多大厂的案例，真实讲解数据分析行业的工作内容，不仅对自己的能力也有清晰的照应，而且对接下来的进阶和精通都是有帮助的。

2.SQL更复杂的数据，建议学习一门简单的编程语言SQL，会让事情更容易解决一些，SQL是最基础、最常用的数据库语言，提取数据和报表开发都有独特的优势，上手无非就是增删查改这四步，前期学习需要理解SQL的语法和执行顺序，掌握作为计算机语言的技巧，后面上手会非常舒适，跑数据比Excel快很多很多，能承受的数据量也足够大，入门以后非常建议上手SQL，整个学习过程并不长，一周就差不多可以搞明白SQL的常用函数和join，跟着视频学习，自己动手写SQL。但是SQL的弱点也很明显，没有建模和可视化的功能，如果是需要做可视化的数据，只有SQL还是不够的。

3.BI简单的数据可视化可以用Excel，如果是工作需要的话，更建议使用BI软件，BI是近几年特别热的软件，全称Business Intelligence，商务智能。BI软件在国内外都有很多，各种界面琳琅满目，其实区别没有很大，国内外会有一些使用习惯上的区别，毕竟是外国人做的软件，虽然比我们早很多，发展也很全面，但是存在文化差异和一些使用习惯的不同，而且大部分国外软件都比较贵，如果不是公司出钱购买的话，建议用国内的BI就可以了。国内的BI软件没有根本性的不同，一般是交互有些区别，核心是一样的。BI软件的数据来源通常也是SQL数据库，通过拖拽不同的SQL语句，用其生成的结果实现进行多维分析，最终呈现出不同的表格和图形。

4.Python最后还有一个要提的就是Python，想要在数据分析行业长久做下去，我想Python是不能不学的，尤其是做数据获取和数据建模，爬虫和文本处理什么的都很方便，而且Python的语法相对简洁，除了数据分析，写web，做后端、运维都可以，哪怕不做数据分析了，掌握一门Python，在很多行业领域都能派上用场。数据分析能用的工具很多很多，根据自己的需求选择效率高适合自己的最重要。这门知乎知学堂的实战训练，比较适合新手，从搭建数据分析的框架开始，慢慢对数据分析领域进行深入了解，跟着老师的直播课程，比自己单打独斗要方便快捷一些，也能少走弯路。

二、有哪些数据分析的工具？

从整体上来说，数据分析工具主要用来做三件事情：数据预处理、数据建模、数据可视化。

学会这三个技能，无论使用什么工具，都能满足最基本的数据处理与分析需求。但是不同的数据分析工具会有不同的特点，使用者可以根据自己的数据和分析要求选择有相应适合的工具。 以下通过这三个方面，简单说说不同工具的优缺点，希望能带来一点帮助。

一、数据预处理

数据预处理是指对原始数据进行基本运算、统计和处理，包括数据导入、统计分析、因子分析、方差分析、假设检验等等，以便后续建模进行深入研究。1、Excel

Excel 是大家从小就开始接触的数据分析工具，只不过平常能接触到的功能有限，大部分人只挖掘到了 Excel 不到 5% 的功能，关于数据分析这方面，越高版本越好用，甚至可以完成所有的统计分析工作，制表、画图、函数、数据透视表都不在话下，但能处理的数据非常有限，超过 10w 就有些卡顿了。Excel 能做很多事情，但是想要只通过 Excel 做统计数据分析，还得精通 VBA，学习难度并不小，而且把 Excel 玩成统计工具，还不如专门学统计软件。

2、SPSS

SPSS 的操作很简单，界面也整洁，随便一个视频就能学会，包含了相对全面的模型和分析方法，整体来说 SPSS 的数据分析统计能力很强，但是数据预处理的能力比较差，在正式进行数据分析之前，需要对原始数据进行编码，一般问卷中的文字答案，都要特地编码成数字，才能进行计算。初学者可以通过 SPSS 了解统计分析的基本操作和原理，如果要更近一步的话，可以学习自带编程语言的工具，在数据处理上会更得心应手一些。

3、SQL

SQL 是最常用的数据库语言，搞数据的人基本绕不过 SQL 这一步，在提取数据和报表开发上有非常大的优势，入门相对比较简单，总结四个字：增删查改。SQL 需要掌握的内容包括数据的定义、控制和操控。理解 SQL 的语法和执行顺序，掌握函数使用技巧，这都是数据分析道路上不可缺少的工具，要入行，SQL 必须要学。但是 SQL 是一种数据库语言，并没有建模和可视化的功能，就像要学习高等数学之前，得用小学数学做基础一样，SQL 差不多是这种存在吧。

个人推荐知乎的一个课程，主讲老师是前 IBM 数据分析大佬猴子，课程是结合国内互联网一线大厂的案例，从基础讲起，用案例讲知识点，带练数据分析工具的同时，也构建数据分析思维，能让大家先有系统扎实的基础，对小白来说是很友好的选择。

二、数据建模

数据建模就是通过算法来识别事物间存在的潜在规律，能够预测事物发展趋势和用户行为。

1、SAS

SAS 相对 SPSS 其实功能更强大，SAS 是平台化的，主要运用于医疗、金融、电信等行业，相对更难学些，但掌握 SAS 对数据分析更有意义，比如离散选择模型、正交实验设计这些问题还是 SAS 更顺手。SAS 拥有自己的语言，有大量实战经验的高级玩家会很喜欢，需要通过编程实现数据处理、建模分析，甚至是可视化。所以门槛很高，而且安装包特别大，正版买起来也很贵，自己用的话是不建议的。

2、R

R 是一门用于统计计算与作图的语言，但不仅仅是一门语言，它有数据计算与分析的环境，可以说是专门用于数据分析领域。入门 R，不会很难，花几天时间学，可以掌握基本的数据结构和可视化，在实际解决问题的过程中，去寻找需要的 R 包，结合网络资料阅读使用技巧，基本就能应对。R 的特点是免费、开源，第三方的 R 包很多，但相应的第三方 R 包的质量也参差不齐，单机处理能力较弱，虽然入门不难，但作为一门语言，操作还是比较抽象。

3、Python

Python 和 R 都属于语言，用 Python 做爬虫和文本处理特别方便，如果从这两种语言里面挑的话，更建议 Python，因为 Python 更常用，数据分析在 Python 这里只是其中的一个能力，Python 还可以用来写 web，做游戏，做后端，做运维等。虽然这两者都是数据领域的佼佼者，但是 Python 在机器学习、爬虫等领域已经超越 R 了，数据分析也不分伯仲，不过 R 的缺点，Python 也是存在的。有能力的话，两者都可以了解，工作讲究效率，适合自己、效率高才是最重要的。

三、数据可视化

数据可视化主要是以图表的方式将数据结果呈现出来，让数据结果更清晰明了，简单易懂。事实上，简单的图表可以直接在 Excel 上完成，如果是对付一些庞大的数据，那我建议是直接使用 BI 软件，国内和国外的 BI 软件都可以考虑，国外的发展更完善一些，但对比国内的软件，还是会存在比较贵、和国内习惯不同、汉化等等问题，所以如果是初学、个人使用的话，可以尝试国内的 BI。BI 软件作为商业智能软件，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现的功能，可以直接从数据库中提取数据进行报表和可视化分析，在大数据处理方面的能力很强。例如 Yonghong、FineBI 等等。数据分析工具很多，突出领域也不同，学习的过程中找到自己的使用节奏，适合自己的工具才能用得趁手。

本文作者：@咖啡奶茶不能少

三、有哪些自媒体数据分析工具？

有人淘金，就有人赚淘金者的钱。

福州西瓜文化传播有限公司

• 飞瓜数据：https://dy.feigua.cn/ 作用，抖音短视频数据分析
• 知瓜数据：http://www.zhigua.cn/ 作用，淘宝直播数据分析系统
• 千瓜数据：http://www.qian-gua.com/?chl=feiguada 作用，小红书数据分析系统
• 西瓜数据：http://data.xiguaji.com/?chl=xiguaji 作用，公众号数据分析

上海看榜信息科技有限公司

新榜：https://www.newrank.cn/ 内容产业服务平台 各种短视频 自媒体数据都可以查看

一问信息科技（上海）有限公司

微问 http://wewen.io/ 公众号数据分析

湖南心镜科技有限公司

拓途数据https://www.tuotoo.com/ 公众号数据分析

北京微梦传媒股份有限公司

领库数据：https://www.kolrank.com/ 自媒体价值评估标准 微信 微博 头条

北京清博大数据科技有限公司

清博大数据 http://www.gsdata.cn/ 媒体 舆论 产业大数据服务者 微信 微博 头条 抖音 美拍 西瓜 梨视频 b站等

厦门星海无限科技有限公司

头榜 http://www.toubang.tv/ 专注于直播领域和主播的大数据分析 斗鱼 虎牙 yy

海宁名皮网络科技有限公司

达人记 http://www.darenji.com/rank.html 专注淘宝直播

四、电商数据分析用啥工具？

推荐FineBI作为电商数据分析的工具！

直播电商作为一种创新型的购物体验方式，以其直观、实时、互动性强的特点，迅速赢得了消费者的喜爱。在这种新的销售模式中，产品不再单纯地展示在商品主图和详情页上，而是通过直播形式展示给消费者，为消费者带来更加真实、立体的购物体验。

由于直播电商的实时互动性、种拔草一体化等特点，使得数据在该模式下更具价值。实时数据分析可以帮助直播实现实时监测和策略调整、精准推荐和个性化营销，从而提高用户满意度，增加销售转化率。

但目前，国内电商企业的直播电商实时数据分析现状令人堪忧，往往面临以下问题：

针对直播电商面临的数据挑战，帆软推出了一套综合解决方案——「直播电商数据解决方案」，帮助企业优化运营，提升利润，实现更高的业务增长。

直播电商数据解决方案在电商企业现有的职能部门资源基础上，通过产品的数据汇总能力，汇总直播电商的核心数据，包括市场大盘、经营情况、渠道效果等一系列关键数据。

通过将这些数据进行集中整合和智能分析，企业能够轻松把握直播电商运营的全貌。精准数据化管理，能够为企业的运营决策提供坚实支持，实现直播电商运营的高效数字化管理。

文章篇幅较长，将直播电商数据解决方案分为3篇内容详细展开，具体直播电商数据解决方案架构图如下：

1 市场大盘分析：总览行业洞察，发掘生意机会

随着信息时代的来临，直播电商行业蓬勃发展，成为各大企业争相布局的热门领域。在竞争激烈的市场环境中，如何挖掘行业机遇，抢占市场份额，已然成为了每个企业迫切需要解决的问题。因此，企业需要从上至下，从三大视角深度解读大盘数据，方能有效运用数据，差异化竞争，脱颖而出。

行业视角：从行业大盘视角，分析市场趋势，包括该品类市场占比，销售趋势等板块，分析整体行业结构，识别出行业内的热门品类和新兴趋势，及时调整产品组合和推广策略。

品类视角：从特定产品品类的数据角度出发，企业可以了解该品类的市场份额、销售情况、用户反馈等。结合市场品类结构变化，寻找品类增长角度，找寻品类机会。

竞品视角：观测竞品的核心指标数据，多维度了解其市场份额、产品特点、营销手段等。识别竞对的优势和薄弱环节，制定有效的竞争策略，找到与众不同的差异化竞争点。

从大盘整体的态势，到核心品类的解析，再至竞品之间的对比，层层深入，将点线面相结合，从而全面地洞察直播电商行业的概貌。

1、看大盘整体表现，寻找行业机会

大盘整体表现能够帮助电商企业进行市场潜力评估和竞争格局分析，同时更好地寻找行业机会：针对各品类、自身和竞品的大盘GMV和市占率的变化趋势，了解各平台消费能力趋势和自身在行业中的定位，制定相应的竞争策略。

以美妆为例，通过一级类目联动下钻二级类目，再下钻至三级类目的市占和同环比，可以清晰地对比和分析数据。如果大盘在增长，而自身市占率下降，则要追溯到运营日报，分析运营目标的达成是否异常，追溯是哪个月、哪一天、哪个店铺、哪个商品没有达成目标？

同时对于直播来说，直播和达播的占比也能侧面反映健康程度。在不同阶段，企业对于自播和达播的侧重点不一样。例如前期可能重点投入达播，但后期为了打造品牌力需要重点发力自播。两种方式各有优势，选择合适的直播形式取决于商家自身的品牌定位、直播营销策略和目标受众。对比这两种直播形式，可以帮助商家更好地了解自己的优势和劣势，制定更合适的直播营销策略。

大盘数据能够带给电商企业的，还有资源的合理规划和新兴趋势的发现。针对各级类目数量分布，与自身垂类账号投入做匹配，做到大类大投入，小类小投入，合理规划有限的资源。

同时，行业的整体表现会受到新技术、消费习惯等多方面因素的影响，及时把握这些趋势，寻找长尾市场中可能出现的潜力类目，提前入场，席卷长尾市场红利。

2、看核心品类分析，明确行业定位

在直播电商中，核心品类是指销售量较大、受欢迎度高的主要产品类别。通过对核心品类的深入分析，企业可以了解市场热点，找到满足消费者需求的最佳切入点。

比如，在当前直播电商市场中，美妆、服装、家居等品类成为核心产品，备受消费者喜爱。了解这些核心品类的销售趋势和消费者偏好，企业可以在产品设计、直播营销策略等方面进行精准定位，提供更具吸引力的产品和服务。

按照“品牌-店铺-商品”的层层下钻进行排名分析，展现当前类目赛道下TOP品牌、自身的品牌排名情况，通过自身品牌的行业排名变化走势，找到品牌在行业赛道的定位。

从这些行业细分类目热销词中，可以清楚把握自己所处细分类目下消费者的喜好，这些数据可以帮商家更好地选择更有市场潜力款进行推广。

3、看竞品对比，塑造差异竞争

行业存在强竞争现象，需要在宏观上从多渠道、多品牌紧盯竞品的行业占比情况，因为行业总量是固定的，只有保持市场的敏感度、抢占足够多的市场份额，才能保证自身的稳定持续发展。

在细节处，也能根据竞品的打法来制定自己的策略，得到自己想要的结果，突出自己的特点，在细节方面学习对手的优势。不同的优势要采取不同的打法才能做出效果。

比如说，观察竞品直播账号的现有粉丝数、近30天销售额、店铺自播GMV、店铺自播占比、场均观看人次、场均GMV、TOP产品等指标，可以针对性的学习和融合，学习竞争对手好在哪里，及时补足短板，或者吸取竞争对手做的不好的地方，及时闭坑，得出更高效的打法。

4、总结

在直播电商行业中，市场大盘分析是企业制定战略决策的基础。实时数据分析通过对大盘整体表现、核心品类分析以及竞品对比的点线面结合的综合分析，企业可以了解行业发展趋势，挖掘市场机遇，发掘核心产品，提升自身的竞争力。同时，也为接下来的经营决策提供有力支持。之后的文章我们将继续对经营分析和人群分析进行更细致的解读。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。

五、大数据可视化分析工具都有哪些？

“有哪些让人惊艳的数据可视化工具？请介绍下功能特点，擅长领域，价格成本等。”看了很多小伙伴们的回答，已经分享了很多数据可视化工具，那么这里再补充一款表格工具：SeaTable，它虽然不是专门的数据可视化工具，但它作为新型的协同表格和信息管理工具，不仅记录和管理信息比 Excel 更简单易用，而且有着非常实用的数据可视化功能。不能用惊艳来形容它，因为它给你的是易用、自动、实用，而不是花里胡哨。不需要你再去专门学习可视化工具使用，只要你简单用过 表格，那么你就可以在 SeaTable 表格上快速实现数据可视化，上手就会。

产品人群：面向小白、业务人员、数据管理人员、项目管理者、常用表格等广泛的人群。价格：免费使用数据可视化功能特点：

• 无需下载安装表格，在网页端和微信小程序上都可以使用、查看、共享。也支持私有化部署。
• 可用表格完成数据的收集汇总、存储、管理、可视化、分析、共享协作、内外部查询等。它同时结合了协同表格的易用性和数据库强大的数据处理能力，可实现数据的集中管理和可视化。单表支持千万级数据。
• 数据可视化功能丰富且免费：有日历、时间线甘特图、图库、看板、地图、BI高级统计等。可导出。
• 无需任何可视化基础，通过点选就可以快速自动实现。
• 可从本地直接导入数据，可直接在表格里记录和管理数据。可导出数据。并且也具有完善的 Python API，可快速地开发自定义数据处理流程。

本回答围绕数据可视化，简单介绍几点。当我们用 SeaTable 表格管理和可视化数据时，比如：

时间线甘特图可视化：当需要把表格管理的项目信息以甘特图形式可视化时，那么从表格的“插件”里一键添加“时间线”插件，仅需简单点选，就可以自动把项目任务呈现为时间线甘特图，不用再去费劲的布局和画图。并且可以添加多个时间线甘特图；可以设置显示字段、时间线颜色等；可选择以年、月、天展示。点击时间线条，可以直接进去查看和编辑详情。时间线图可下载为图片。如下图：

日历可视化：日历插件的设置同样很简单，也可以增加多个日历视图。点击日历上的标题可以直接进去查看和编辑。能以不同时间形式来展示日历。可打印。如下图：

看板可视化：它能以“单选”等类型列作为分组依据，来展示表格里的信息，让团队成员一目了然地查看工作任务。点击就可以进去查看和编辑记录详情。如下图：

普通地图可视化：地图插件支持普通地图、气泡地图、图片地图三种地图类型（高级统计插件中的地图支持更多地图）。通过它可把表格中的地理位置自动展示到地图上。可设置地理位置标签颜色、直接显示字段、悬浮显示字段等，可缩放查看，也支持大屏查看，可下载为图片。

图库数据可视化：可把表格中的图片以图库形式展示出来，可设置展示出的字段。点击标题可直接进去查看和编辑记录详情，点击图片可放大查看图片。如下图：

统计功能数据可视化：使用表格右上角的“统计”功能，仅需点选，就可以为不同的视图创建出统计表格、统计图表，快速完成数据透视、数据可视化。点击图标、数字可直接进去查看和编辑对应的统计记录。图表可导出为图片。统计表格可作为新子表导出到表格中。如下图：

BI高级统计数据可视化：内置BI功能的“高级统计”插件，同样免费使用。里面有丰富的可视化图表类型，如卡片、地图、热力图等。同样仅需点选，就可以快速创建出数据可视化图表。轻松完成数据分析、报表工作。图表可导出为图片。如下图：

本回答就介绍这么多，希望让你多一个更简单易用、更实用的数据可视化和表格工具，当然，它的功能还有很多哦。了解更多可访问 SeaTable

使用案例：

六、做数据分析什么工具好，除了Excel？

“有哪些数据分析类的软件可供参考？”，SeaTable 就提供了免费又好用的数据收集、数据存储、数据处理到数据的可视化和统计分析功能。作为一款新型的在线协同表格和信息管理工具，它支持“文件”、“图片”、“单选项”、“协作人”、“计算公式”等丰富的数据类型。它帮助我们用表格的形式来方便地组织和管理各类信息，同时又和专门的软件系统一样强大。它还可以按照需要进行扩展，实现数据处理的自动化和业务流程的自动化。SeaTable 功能丰富，操作简单，使用场景灵活，可以快速搭建出自己的业务应用。根据问题，简单介绍几点：

1.数据连接：支持导入Excel 、CSV、Dtable文件，支持导入 Excel、Dtable。后续还将支持更多的平台数据的快捷连接。

2.数据收集：在数据收集上，除了有传统的表单外，还支持更灵活的数据收集表，它可以实现填写一行或多行，并且每个人只能查看、填写和修改自己的数据，所有人填写的数据都会实时自动汇总，表格创建人/管理员可以看到所有数据。大幅提高 Excel 表格汇总等数据收集的效率。可以更方便地收集内外部数据。

3.数据存储：相比于 Excel，单表支持千万级数据，同时提供数据归档管理、 SQL 查询接口、数据查询等便捷功能。

4.数据处理：

①SeaTable 表格有非常好用的视图、过滤、分组、排序、隐藏列功能，在表格上增加多个视图并为视图设置相应的过滤等条件后，就可以实现自动整理和快速切换查看不同角度的数据。

②具有完善的 Python API 功能，可以帮我们快速地开发出自己的自定义数据处理流程；可以在表格上增加和运行多个脚本文件。

③SeaTable 还支持“按钮”列、自动提醒等满足不同场景中处理数据的功能。在团队付费版中还支持更强大的“自动化规则”功能。

5.数据可视化：在数据的透视、统计分析、可视化方面，SeaTable 提供了更好用的免费的功能。

①基础的统计功能：相比于 Excel 的数据透视，它更加简单好用，可以为表中不同的数据视图，快速创建出统计表格、统计图表，完成对零散数据的统计分析。图表实时自动更新，点击就可以直接进去查看和编辑统计图标对应的统计记录。图表支持导出。

②数据可视化插件：SeaTable 提供了多种数据可视化插件，比如：

可以把表中的地理位置等字段自动标记到地图上的地图插件；

可以日期任务等字段自动展示到日历上的日历插件；

可以把表中的图片列的图片等字段自动以图库形式展出来的图库插件；

可以把项目任务等以甘特图形式自动展示出来的时间线插件；

可以把任务状态等标签作为分组依据，以简洁形式展示出关键信息的看板插件。

③高级统计：和其他插件一样，同样是按需使用，一键添加，可以放置到工具栏，点击即可弹出。它内置了 BI 能力，能满足更高级的制作统计图表、报表的需求。可以根据需要创建出各类型的统计图表，设置简单，一看就懂。图表在仪表盘上可以调整位置。

数据分析案例：

七、数据流图用什么工具画最好？

虽然我们可以手动绘制 DFD，但除非是讨论时临时辅助表达，否则还是建议使用相关工具创建。

大多数 DFD 是使用专门的 DFD 工具创建的，这些工具有时与所使用的特定符号集或者一些特定功能捆绑在一起，因此选择适合所使用方法的工具非常重要。从一种工具到另一种工具的导入/导出可能会受到限制，因此企业应考虑使用标准工具。

部分DFD工具介绍如下：

1、Visio

理论上收费。支持两种语言。

可获得性：★★★★☆

易用程度：★★★★★

符号集规范：★★★★

2、http://Draw.io

免费。

可获得性：★★★★★

易用程度：★★★★☆

符号集规范：★★★

3、Lucidchart

有免费版。

Lucidchart is a web-based proprietary platform that allows users to collaborate on drawing, revising and sharing charts and diagrams. It is produced by Lucid Software Inc., based in Utah, United States.

4、Visual Paradigm

有中文。

收费。

Visual Paradigm (VP-UML) is a UML CASE Tool supporting UML 2, SysML and Business Process Modeling Notation (BPMN) from the Object Management Group (OMG). In addition to the modeling support, it provides report generation and code engineering capabilities including code generation. It can reverse engineer diagrams from code, and provide round-trip engineering for various programming languages.

5、Smartdraw

收费。

6、PowerDesigner

SAP豪华午餐。除非公司有系列。

八、有哪些好用的数据分析工具推荐？

工欲善其事，必先利其器，工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利，要做好一件事，准备工作非常重要，对于数据分析师来说，好的数据分析工具，可以使得数据分析工作事半功倍，所以掌握数据分析工具是学习数据分析的关键。

日常数据分析中，有80%的时间都是在数据处理和数据可视化，所以，借助工具进行数据清洗以及可视化很有必要，可以提高数据处理效率，以及丰富分析内容，针对不同的数据分析应用场景，可分为初级、中级、高级工具，下面举例说明。

01. 初级应用工具

刚刚入门学习数据分析使用Excel最为合适不过了，Excel操作简单，界面简洁，功能较多，不管是数据处理还是数据可视化，总能得心应手，并且，作为一款职场必备办公软件，其功能特点被大家所熟知，初级应用工具推荐使用Excel。

对于Excel的学习，通常要求掌握数据分类汇总、数据透视表的使用，五类常用的Excel函数，包括文本清洗类、关联匹配类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类五类，除此之外，Excel还有比较多的工具箱，比如Excel自带的数据分析工具箱、PowerMap，独立开发的工具箱比如方方格子、EasyCharts、tusimple BI都能使得数据分析更加便捷。

比如这里使用tusimple BI可以创建多种精美的图表，tusimple BI是一款专业的Excel 商务图表绘制插件，拥有超过120+项图表功能，傻瓜式一键出图，帮助用户轻松、高效地制作Excel所不能制作的高级图表，从此图表制作不再是难题。

使用tusimple Bl让Excel增加了更为丰富的可视化库，既有瀑布图、马赛克图、增长箭头等咨询公司专属图表，也有华夫图、玫瑰图、桑基图等时尚流行的信息图表。这些图表100%采用Excel原生图表制作，完全和内置图表属性一样，随数据变化而自动更新。

02. 中级应用工具

熟练掌握Excel后，可以尝试使用一些更高级的数据分析工具，一方面，如果数据量比较大的时候，仍然使用Excel就会变得比较困难，处理效率慢不说，就连打开数据量大的表格都是个问题，另一方面，Excel在交互式图表方面功能有所欠缺，而PowerBI和Tableau很好的解决了这个问题，用于创建一个Dashboard最为合适不过，丰富了图表内容。

PowerBI中内置了很多视觉对象，比如这里使用RadialBarChart径向条形图用来展示分类字段的数据达成情况，这里要展示各个市的体育代表团奖牌数据情况，将代表团拖入到Group，奖牌的属性（金牌、银牌、铜牌）拖入到Categories，值拖入到First Measure，就动态呈现了甘肃省第十五届运动会奖牌榜的变化情况。

Animated Bar Chart Race可以动态演示数据达成，这里动态演示不同月份手机品牌数的动态变化，将品牌拖入到Name，数量拖入到Value，月拖入到Period，所有的视觉对象都是内置的，使用起来轻松、方便。

PowerBI和Tableau的使用相对比较简单，在数据清洗方面有大量的功能菜单可以使用，比如数据排序、数据去除重复值、数据聚合等，除此之外，还可以使用软件内的计算字段功能，对数据做更高级的清洗，有意思的是，在数据可视化时，PowerBI和Tableau都可以使用简单的“托拉拽”，就可以生成一个丰富的交互式图表。

03. 高级应用工具

学习了中级应用后，接下来是重头戏，介绍MySQL和Anaconda，之所以放在最后来讲，是因为这两种软件功能实在是太过于强悍，首先说说MySQL软件，MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，简而言之，MySQL用于管理数据，而数据是一个企业的生命线，可见MySQL的重要性不一般，MySQL通常用于数据清洗和数据存储。

其次，再说说Anaconda软件，Anaconda软件是一个开源的包、环境管理器，其具有数据清洗、数据建模、数据可视化等众多的包，比如，下面为常见的数据分析包。

NumPy：科学运算包，Pandas：数据处理和分析工具包，Matplotlib：绘图工具包，SciPy：数据运算包，Scikit-learn：机器学习工具包，Seaborn：可视化包

除常规软件使用，对应的还有一些比较好的编译器和插件，比如MySQL软件可连接Navicat Premium使用，Anaconda软件可连接PyCharm Community 使用，并且，Jupyter Notebook还有众多插件，这里推荐JupyterLab，让你在写代码的时候，感受到插件所带来的快捷，如下就是Anaconda软件连接PyCharm Community进行代码编译。

总结来说，在数据分析不同的学习阶段使用的数据分析工具是不一样的，在入门学习阶段使用Excel即可，并搭配一些Excel插件，后期可以学习PowerBI或者是tableau，推荐使用PowerBI，可以较好的与Excel的学习做衔接，如果想要进阶学习数据分析，可以继续学习SQL和Python，相应的安装对应的数据分析工具。

数据分析，简单来说就是用各种软件来进行数据分析。现在市面上各种数据分析工具、软件很多，SQL、Power BI、Python等等。如果想要转行数据分析，但是之前没有涉猎过的小伙伴，还是跟着专业的老师学习会更加高效。本人推荐下面的数据分析实战训练营，不仅有常用的数据分析工具的学习→数据分析方法的掌握→当行业项目实战，还有数据分析行业大咖猴子老师坐镇，零基础&进阶人群统统适用，快点击下方卡片进入学习~

九、求推荐一款数据分析工具？

"有没有一款全面的、容易上手的数据统计分析软件？"在这里就分享一款全面、实用、简单好用的表格工具：SeaTable ，它是一款以在线协同表格为基础的新型数字化平台。它支持“文件”、“图片”、“单选项”、“协作人”、“计算公式”等丰富的数据类型，帮助用户用表格的形式来组织和管理各类信息。在表格基础上，它还支持自定义工作流、应用搭建、数据分析等丰富的扩展功能，让团队和企业快速搭建出灵活的业务系统和软件应用，低门槛实现工作的数字化。

SeaTable 功能丰富，简单易用，使用场景灵活。它能帮我们实现数据收集汇总、多类型数据记录、数据自动化处理、数据可视化、数据统计分析等全流程工作。针对问题，简单介绍几点。

一、数据收集、数据连接

1.灵活的数据收集功能：SeaTable 有传统表单，用它收集的数据，能实时自动汇总到表格；也有更强大的“数据收集表”，也就是表格式数据收集，用它能实现每个填写人可以填写一行或多行数据，并且每个填写人只能看到、填写和修改自己的数据，所有人填写的数据实时自动汇总，表格管理员可以看到所有数据。能方便地解决数据收集汇总的问题。

2.SeaTable 支持导入Excel、CSV文件，后续还将支持更多类型的文件导入、更方便的平台数据连接。

3.SeaTable 表格可以同时存储和运行多个脚本，支持用脚本实现自定义式的数据链接和处理。

二、多类型数据记录

SeaTable 表格支持丰富的数据类型，能帮我们记录多类型的数据信息。在表格里增加列时就需要选择一个合适的类型，这样不仅规范了数据格式，保证了数据的有效性，也方便了初始时的记录和后续的管理。

三、数据处理

1.可自动整理和快速切换查看不同角度的数据：SeaTable表格的“视图”功能，支持在表上增加多个视图，为视图设置相应的过滤等条件后，表格中的数据就会实时自动进入到各个视图里，我们可以随时快速切换查看。并且视图支持导出、打印、共享。

2.可存储和运行海量级数据：对于海量级数据，它还提供了“归档管理”功能，能方便地存储、管理、查看这些数据，可以选择自动归档功能，或手动归档单个视图，使用无忧。

3.支持用脚本处理数据：SeaTable 表格也支持使用自带的脚本功能去按需处理数据。

4.表格的“自动化规则”：这个功能也支持按设定的触发条件及动作，去自动处理数据、处理工作流程。无需代码和复杂操作。

5.支持数据处理、数据去重、数据查询、页面设计等快捷又好用的功能，可以满足数据处理相关的各项工作。

四、数据可视化

SeaTable 表格有丰富的数据可视化功能，按需一键添加即可使用，如地图、图库、日历、时间线、看板等插件。

五、统计、高级统计

1.统计：对于基础的统计分析，可以直接使用表格的“统计”功能去完成，仅需选择简单参数就可以为表的不同视图创建出统计图表、统计表格，并且实时自动更新，点击可直接进去查看和编辑，图表支持导出。

2.高级统计：它可以快速创建出更高级更多形式的统计图表，并且展示在仪表盘上，还可以随时拖动它们的位置，对于统计分析数据来说，创建快速，查看方便，一目了然。图表类型多样，包括：数字卡片、趋势图、分面图、热力图、中国地图、世界地图、组合图、饼图、折线图、基础条形图、分组条形图、各种柱状图等等。

SeaTable 不局限于数据的统计分析，更支持数据的全流程应用，支持按需求去搭建灵活的业务应用。

使用案例

十、常用的电商数据分析工具有哪些？

感谢推荐！电商运营常用的数据工具有很多，比如：

• 行业商品指数分析工具：阿里指数
• 货品的查询、采购、加工平台：阿里巴巴
• 电商平台数据分析工具：天猫生意参谋、京东商智等

以上都是电商领域的一些比较垂直和专业化的工具，在这里还要补充一款表格工具：SeaTable 表格，它是一款新型的在线协同表格和信息管理工具，在使用场景上非常广泛。我们电商运营也可以使用。

比如用来做部门工作计划表、运营美工协同工作表、电商销售数据表、商品信息表、活动记录表、直播记录管理表、新媒体工作协同表等等。那为什么不用传统的 Excel ，而用 SeaTable 表格呢？这是因为，它在信息数据的记录和管理方面，要比 Excel 更加简单易用。运营美工协同表：

新媒体运营协同表：

商品信息表：

当然了，这款表格功能很多，我们就不挨个介绍，仅从电商运营数据方面，简单分享几点。

1、图片、文件、长文本、标签等类型的数据，都能记录在表格里

它的数据类型非常丰富，在表格里不仅支持数字（多种格式）、文本、日期（多种格式）这类基础类型的数据，还支持图片、文件、长文本、协作人、链接其他记录等高级类型的数据信息。

比如数字类型，还支持选择多种格式，在单元格里输入数据后，就会自动以所选择的数字格式来呈现；

用了图片类型的列，就可以把图片添加或直接拖拽到单元格里，支持多张，点击就查看原图、下载、删除。还支持一键全部下载。

2、可快速切换查看不同角度的数据，整理和查看数据更自动灵活

在表上对数据的过滤、分组、排序等操作，要比 Excel 更加简单易操作，比如用分组功能，就可以把表里的列进行自动分组，内容相同的记录就会自动划分到一组；用过滤器就可以筛选出我们想要的数据。这些功能可以单独使用，也可以同时使用，非常方便。

而且它还支持在表上增加多个我们想要的数据视图，每个视图可以有不同的过滤、排序、分组等条件，设置完条件后，无论是已有的数据，还是新增的数据，在自动呈现在默认视图的同时，还会自动进入到各个符合视图条件的视图里。对于整理数据来说更自动化，对于查看数据来说更加灵活，我们可以随时切换查看不同的数据视图。

3、数据可视化功能丰富，使用也更便捷

在 SeaTable 表格上，不仅可以在表上来查看数据，还可以通过地图、时间线、日历、图库等更直观的可视化表里的数据。这些插件也不需要下载安装，在表格上点击下添加就可以使用。

比如地图，就可以把表里的地址，自动显示到地图上，并且还能一键标记不同的颜色。

图库，就可以把表里用了“图片”类型的列的图片，自动以图库的方式呈现出来，并且还可以选择展示表里的哪些列的信息。我们用来展示商品图、设计图等就会很方便。

4、统计分析数据更加简单快速

它的统计功能，可以对表格里的各个子表的各个数据视图的数据，进行统计，仅需选择几个简单的参数就可以快速的创建出各种统计图表，帮助我们完成对数据的分析。这些图表会随着表里的数据自动更新，不需要维护。点击还能直接进去查看和编辑详情。

上图中“美妆产品原产地占比”统计图设置：

以上，我们仅做简单回答。它还有很多同样方便易用的功能，比如：

表单就可以把收集的数据实时自动汇总到表格里。再结合视图、统计功能，就能完成数据收集、整理、分析的自动化。

脚本功能，就支持对表格里的数据，进行自定义快速处理。

它还支持接入 API ，实现应用扩展，让业务流程更加自动化。

其他就不再列举了。更多使用案例和模板，可查看它的官网 SeaTable ，模板可以直接使用。

这款表格不需要我们下载安装，电脑端和手机端登录就可以在线使用，也有微信小程序，能随时查看和编辑。

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