数据可视化分析工具有哪些？

很多小伙伴渐渐看到了企业对于数据分析人才的渴求，纷纷将目光投入到数据分析行业中来。可当他们真做好计划，着手学习使用数据分析工具时，又会遇到新的疑惑：这么多数据分析工具，我究竟该选哪一个？

为了给大家一个清晰的解答，我们今天为大家介绍时下比较实用的5款工具，希望能对正在学习数据分析的小伙伴有所帮助~

1、为什么要做数据分析？

在分享之前，我们先来聊聊，为什么我们要做数据分析？

紧跟时代的步伐，追随互联网企业的配置，对于很多企业来说，无疑是最好的风向标。比如，之前手机界的一霸——诺基亚，曾独领风骚好几年，然而，当安卓系统、iOS系统这样的互联网手机配置出现时，诺基亚拒绝新事物，坚持用塞班系统，所以，它很快就被时代淘汰了~

同样的，企业利用数据分析技术，为企业做决策，辅助提升工作无疑是非常重要的。

但是，也千万不要夸大数据分析的功劳。尤其是一些中小型的企业，没必要非配置一个数据分析团队，来为企业做决策建议。这样无论是在人力、物力成本上，都是一种损失。

2、数据分析的流程是什么？

那么，数据分析的流程是什么样的呢？一张图，带你了解全貌~

3、数据分析工具介绍

对于大多数企业来说，数据分析师们主要会用到的分析技能为：数据分析+数据可视化2种技能。那么，与之对应好用的数据分析工具有哪些呢？

1）Excel

我们都知道，Excel是一款学习起来相对较为容易，并且功能强大的统计类软件，主要用途是处理分析数据，将散乱的数据加工成我们需要的内容。此外，它不仅仅是一个存储数据的容器，用户还可以借助其强大的函数、透视表、可视化、VBA等功能帮助其完成大量的数据分析工作。

那么，对于数据分析从业者来说，我们首先应该掌握些什么呢？笔者以为，我们可以从以下几个类目来掌握：

统计函数：包括COUNT、COUNTA、COUNTBLANK、COUNTIFS、SUM、SUMIFS、AVERAGE、AVERAGEIFS、MAX、DMAX、MIN、DMIN、MEDIAN、SUMPRODUCT、VAR.S、SKEW、NORM.DIST等；

字符串函数：包括LEN、LENB、LEFT、RIGHT、MID、UPPER、LOWER、FIND、SEARCH、SUBSTITUTE、REPLACE、CONCATENATE、EXACT、TRIM等；

数值函数：包括RAND、RANDBETWEEN、ABS、MOD、POWER、PRODUCT、CEILING、FLOOR、ROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN等；

逻辑函数：包括AND、OR、NOT、IF、IFERROR、ISTEXT、ISNUMBER等；

日期和时间函数：包括TODAY、NOW、YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、DATE、TIME、DATEDIF等；

匹配查找函数：CHOOSE、VLOOKUP、HLOOKUP、LOOKUP、MATCH、INDEX、OFFSET、INDIRECT等。

优点：

简单易上手，内心接受程度更高更快

学习成本低，学习困难程度低

缺点：

数据整合能力差：当遇到多个来源的数据同时合并处理时，困难程度大大提升；

动态的可视化能力差：Excel可以完成基本的可视化操作。但如果遇上数据变动，就比较难处理；

数据共享能力差：尤其是经常需要共享数据的人，一定会为N份数据表格而头疼的。

2）Finebi

Finebi是国内主流的大数据分析处理工具，具有良好的可视化能力，还支持大批量数据的处理，普及率几乎占据了商业市场的2成以上。

对于数据分析师来说，尤其是打算朝着业务方向发展的数据分析师来说，这是一款不错的数据分析处理工具，值得好好学习和掌握。

优点：

可进行自助式大数据分析，新人易上手

适应国内数据市场，支持多种数据源

操作便捷，拖拽使用；

对国内商业模式比较友好；

缺点：

国际认可度低；

性能不够稳定，不满足实际环境中的测试

3）Tableau

Tableau属于国外比较主流的、专业的数据分析软件，但是在国内的普及度还是比较一般。但是，站在理性的角度来说，对于想要在国外发展的人士来说，掌握Tableau还是非常必要的。

优点：

灵活性强，专业性强，适合大厂工作的数据分析师们

数据清理、检查、联接/合并数据等功能，都非常完善

缺点：

学习成本高，难度大

只解决国内企业某些业务的能力较差

可以连接国际主流数据库，不支持国内数据库的导入

4）Python

说到Python，想必不需要我多解释了，处理量级的数据问题，就选Python。

Python作为一种跨平台的高级编程语言，拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种数据处理和分析的工具，在大数据分析中的优势非常明显。

优点：

简单易上手，比起其他编程语言，学习难度也更低；

数据分析能力非常强，还能为我们提供爬虫服务；

缺点：

不能拖拽数据，0基础学习还是需要一定的时间；

处理大数据的效率不算高；

5）Fine report

Fine report是一款强大的数据可视化工具，它内置多种可视化模版，可以做动态数据报表。同事，它还能为企业做可视化大屏，是个值得新手学习的软件。

优点：

纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身

可以直连数据库，支持多种数据库

支持报表管理、报表权限分配等多种功能

缺点：

数据量大时，不易进行搜索，虽然Fine report已经增加了目录管理搜索功能。

4、转行做数据分析师 有没有好的办法或建议？

对于没有基础，大学毕业就想转行做数据分析师的同学来说，转行压力几乎是0。为什么呢？因为他们还是白纸，且书本知识都还没忘，学东西的速度和记忆力都比较好，所以学习起来基本不费什么力气。

而对于工作几年才想转行的小伙伴来说，你们可就要提前给自己做好思想准备，毕竟哪行哪业，没有什么是不费力气就能学会的。就连去外地吃饭，我们还得适应一阵子呢，更何况是学一门技术，更应该做好先苦后甜的思想准备。至于做法，我觉得，可以这么做：

1）先从事一段时间运营或者销售类相关的工作，学运营思维。对于数据分析行业来说，企业业务的运作能力（简称业务能力）是必须了解的一个门槛。通过对自己所在企业地了解，我们还需要扩展到相应的行业，对行业的一些运营技巧，或者玩法，要懂一些，这样才能在后期辅佐我们，让我们对数据有更强大的感知。

2）在工作的同时，抽时间学习数据分析类课程，还能在工作时，把自己从课堂学到的知识往业务上套，让自己的业务、数据结合能力更强。最后等学完相应的课程，自己具备了数据分析技能，再内部转岗。这种方式大概是最保守但最稳妥的了。

5、写在最后

无论你最终是否决定进入进入数据分析行业，数据分析都会是未来个人转入AI行业一个很好的跳板。如今，那些熟悉行业知识，又掌握数据分析、挖掘的能力的人，后期将拥有更多的契机和资源，为自己创造更大的财富。

另外，转行虽不易，但只要想好了，就该去行动。毕竟，只有行动了的人，才有拥抱成功的可能。

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