简单介绍一下，数据分析是指适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

        那么数据分析有哪些工具呢，是不是都需要掌握？当然不是的，每一个流程选择适合自己的使用即可，把一个做好已经很好了。

一、数据获取

可以通过爬虫技术在互联网进行数据抓取，也可通过企业已经加工好的数据报表、或者直接通过企业数据库借用SQL进行取数。

1. 八爪鱼大数据

采集数据的工具，不懂爬虫也可以轻松使用。

2. ParseHub

线上爬虫程序，上手简单，可以采集Ajax、javaScript的网页数据，相对而言收集数据更广泛。

3. SQL

使用很频繁且非常强大的数据库工具，是很多人数据管理的首选，是一种从内部获取数据的软件。对新手，我推荐可以去B站上看mosh的教学视频，虽然是英文但配有中文字幕，讲解的非常好。每个视频时间都几分钟，不会让人感觉时间长且枯燥无味。下图是教学中的其中一部分。

 二、数据清洗

获取数据后，需要将得到的数据进行清洗。剔除空数据、重复数据等无效数据，确保数据精准。

1. excel

Excel是一种常用的数据分析工具，提供各种函数和工具，可以进行数据清洗、转换、计算和可视化操作等。

2. access

相当于一个小型数据库，树池利能力更加专业，但是相对的操作门槛更高，适合有一定基础的人。

三、数据分析

获得清洗好的数据后，可以先对数据进行初步分析，观测可能得到的结论。对前期问题进行解答。

1. SPSS

世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。很多金融和财经大学的必修课，应该不用过多介绍了吧。

 2.python

开源且免费，当下最热门的数据分析工具，用户多经验多，寻求帮助也非常容易，网上学习视频也很多。

3.R语言

会用R是成为一名成熟的分析师的重要标志。R语言更像是综合性较强的一类数据分析工具，专业性更强。各行各业有专业的工具库，模块十分齐全。

四、数据可视化

简单分析后，将数据进行可视化处理，让得出的结论更加清晰的展现，对于汇报对象，易于理解。

1. 简道云

简道云，上手非常简单，会基础excel就会这个，适合毫无大数据分析基础的人员，提供从数据收集到数据可视化的功能。

2. FineBL

 FineBL是一款BI商业智能工具，能简单快速地生成各种炫酷的动态可视化数据表，做有目的性的数据分析。

3. Tableua

内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。解决的问题更偏向商业分析。

 工具只是辅助，还是不要太依赖工具，合理使用。