一、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？

鉴于你是传统会计专业出身，那*需要考虑目前你是需要往哪方面发展，一般数据分析师职业规划有单纯的数据分析岗、数据建模岗。下面我们*说说一般数据分析师常用的软件工具有哪些？

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们*初级*主要的工具*是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的*技巧。数据分析师是一个需要拥有*强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT*动画技巧等。

在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据：各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要*掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比*困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作；数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比*高阶的需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau & Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为*”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚*更美观

如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比*流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。

Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里*做介绍，可以去创建一个工作区了解下。

4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面*非常广泛，技术点涉及的也比*多。这也*是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因

大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求*比*高，一般来说，大数据分析师需要会

（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。

（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师

（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师

（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等

总结一下：

写在*后

1、自身定位很重要

以上所有介绍的这些技能，都是根据你的自身定位而言，如果你定位只是小企业的数据分析岗位，那你也许只要把Excel玩的很6*可以了。但是从长远来看，这部分工作岗位，终将会被大数据分析所取代。这也*是为什么之前所说互联网公司重金难求大数据分析师了。

2、终身学习很重要

为什么这么说，你会发现这个是时代的脚步越来越快了，你一不学习*很容易被时代淘汰，暂时把自己定位小型企业数据分析师的人，别忘了还是要去学习现在更流行的更有趋势的技术。自己的工作领域能跟互联网挂钩的尽量往上靠，毕竟这是大势所趋。

**后

祝愿你早日成为大数据分析师

二、热门短视频数据分析平台哪个好？

乐观数据2.0抖音版整合了抖音全平台视频、账号、达人、商品等多个维度*的数据。乐观短视频运营助手，为用户提供热点追踪，分析热门视频、音乐、前沿话题，分析百万点赞视频制作与涨粉规律，创意直击，教你如何制作爆款视频，助力账号粉丝*增长。

可以查看短视频及商品流量趋势，以及包含达人销量榜、商品好物榜等在内的各类排行榜，甚*提供了热门视频、音乐、爆款商品及*账号，此外还有粉丝增长、粉丝画像的分析。通过乐观数据2.0，可以系统了解平台热门视频、热门商品，再也不会错过任何一个爆品。

通过乐观数据2.0的商品销量榜、商品带货榜可以发现更多高佣商品。而商品对应的数据趋势以及粉丝画像分析，可以了解各个产品的消费群体，从而针对性的选择产品来推广。

通过各个榜单上榜的达人及商品的分析，可以通过多爆品和*达人的分析，找到上榜规律或者对标账号，然后对自己的内容及选品做出调整。

跟其他数据分析平台比，有个优势*是价格便宜，数据分析全面，性价比超级高！

三、有哪些可视化数据分析工具推荐？

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数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类，对于兼具数据分析+可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。

这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能*做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。

下面*给大家看看Excel的作品：

Power BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。

可视化作品如下：

对于基础的可视化需求，Excel*足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。

5.Excel图表

二、Power BI可视化

根据图表展示性质，分为6大类图表：分别为比*、分布、趋势、占比等。

如何选择图表类型

如何选择图表类型

一个图表组成的基本要素有以下：标题、图例、横坐标、纵坐标、数据标签、背景、边框。

这里的图表跟Excel区别是，Excel能直接在图表里面删减。这里的颜色、格式设置，均有在图表设置区域完成。

当然PowerBI除了系统自定义的配色方案，还给我们提供了丰富的主题库参考，解决我们配色的烦恼。

自带配色

主题库里面有很多良好配色，在【视图】选项卡下的【主题库】

社区配色方案

靛青色主题

由于时间问题，先更新到这里，有疑问可以在评论区留言，到时候抽空给大家更新更详细内容。

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