数据分析师的必备工具：使用这些精选工具提升你的技能

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发现成为数据分析师的关键工具

工具
Juliette Carreiro，Ironhack 技术作家
朱丽叶·卡雷罗

技术作家

数据分析

虽然我们希望为您提供一份作为数据分析师需要学习的最佳工具的综合列表，但这取决于您的角色和公司的需求。不同的公司会有不同的要求，并且可能使用内部或外部工具集；一些数据分析工具用于执行算法、可视化数据和结果等任务，而其他数据分析工具可能用于准备数据进行分析、评估结果或制定假设或预测。

数据分析工具还可用于自动执行繁琐 波斯尼亚和黑塞哥维那 whatsapp 数据 的任务，为数据分析师提供更多时间进行实际分析。然而，数据分析中使用了一些关键工具。这些包括SQL、Python、Git和数据管理工具，例如R、SAS 和 SPSS。

让我们深入研究并发现作为数据分析师所需学习的工具。

数据分析师的必备工具
SQL
许多大公司使用SQL进行数据分析，它被认为是分析师的关键工具之一。为什么？SQL 或结构化查询语言对于管理和操作关系数据库至关重要。例如，数据分析师使用 SQL 执行查询，从大型数据集中提取有价值的见解，例如识别销售趋势或客户行为。流行的 SQL 工具包括 MySQL、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server：

它是作为数据分析师必须学习的最突出的工具之一，并且也被软件工程师在软件开发中使用。

SQL 是一种编程语言，最初是为了管理关系数据库的数据而创建的。

它是一种简单易学的工具，可以用于复杂、具有挑战性的数据分析，是数据分析师的热门选择，因为代码本身不难阅读或理解，可以用来操作和改变数据。

它允许您以类似于 Excel 的方式整理数据，但涉及大型数据集并同时跨多个表。

Python
Python是一种开源编程语言，常用于推理统计和概率，可让您使用 Pandas 库构建和管理数据结构。根据 Kaggle 的一项调查，Python 是数据专业人士中最受欢迎的编程语言，超过 80% 的受访者使用它进行数据分析。Python 的多功能性和广泛的库支持（例如用于数据处理的 Pandas 和用于数据可视化的 Matplotlib）使其成为数据分析师不可或缺的工具

Python 是一个多功能工具，支持数据操作、数据分析和数据表示。

许多拥有在线业务的公司使用 Python 来分析用户活动，它尤其适合创建图形和数字信息的视觉表示。

它可以让您通过图表或图形的形式直观地呈现收集的数据，还可以用于解释大型数据集。

如果您需要通过 A/B 测试来检验假设并评估收集的数据，那么 Python 也是一个有用的工具。

分析工具：Excel、VBA 和 Matlab
Excel 是数据分析领域的经典，是数据分析师学习的重要工具。这是一个简单易学的程序，数据分析师应该精通 Excel 的各个方面，从使用公式到创建数据透视表。任何电子表格应用程序都会有用，但 Microsoft Excel 是最广泛使用的。

除此之外，分析师通常还需要 SPSS 等统计分析工具；对于新晋分析师来说，SPSS 是一个不错的选择（请阅读下文有关 SPSS 的更多信息！）。更有经验的数据分析师可能需要 VBA - Visual Basic for Applications，这是一种专为 Excel 设计的编程语言，常用于财务分析，也兼容 Word 和 Powerpoint。此外，Matlab 是另一个有用的工具，旨在创建算法、构建模型和分析数据。

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来源：FutureLearn

数据管理工具：R、SAS 和 SPSS
数据分析（特别是数据管理）中有三个非常重要的工具：R、SAS 和 SPSS。数据管理是在组织或公司内组织、存储和维护数据的过程，是数据分析中的重要一步，因为信息可能需要即时可用、保持最新并可供各种分析功能访问。