資料分析的常用方法（資料分析軟體工具有哪些）

“工欲善其事，必先利其器”，工匠想要使他的工作做好，一定要先讓工具鋒利，比喻要做好一件事，準備工作非常重要，對於資料分析師來說，好的資料分析工具，可以使得資料分析工作事半功倍。

日常資料分析中，有80%的時間都是在資料處理和資料視覺化，所以，藉助工具進行資料清洗以及視覺化很有必要，可以提高資料處理效率，以及豐富分析內容，針對不同的資料分析應用場景，可分為初級、中級、高階應用，下面舉例說明。

初級應用

剛剛入門學習資料分析使用Excel最為合適不過了，Excel操作簡單，介面簡潔，功能較多，不管是資料處理還是資料視覺化，總能得心應手，並且，作為一款職場必備辦公軟體，其功能特點被大家所熟知。

對於Excel的學習，通常要求掌握資料分類彙總、資料透視表的使用，五類常用的Excel函式，包括文字清洗類、關聯匹配類、邏輯運算類、計算統計類、時間序列類五類，除此之外，Excel還有比較多的工具箱，比如Excel自帶的資料分析工具箱、PowerMap，獨立開發的工具箱比如方方格子、EasyCharts，都能使得資料分析更加便捷。

中級應用

熟練掌握Excel後，可以嘗試使用一些更高階的資料分析工具，一方面，如果資料量比較大的時候，仍然使用Excel就會變得比較困難，處理效率慢不說，就連開啟資料量大的表格都是個問題，另一方面，Excel在互動式圖表方面功能有所欠缺，而PowerBI和Tableau很好的解決了這個問題，用於建立一個Dashboard最為合適不過，豐富了圖表內容。

PowerBI和Tableau的使用相對比較簡單，在資料清洗方面有大量的功能選單可以使用，比如資料排序、資料去除重複值、資料聚合等，除此之外，還可以使用軟體內的計算欄位功能，對資料做更高階的清洗，有意思的是，在資料視覺化時，PowerBI和Tableau都可以使用簡單的“托拉拽”，就可以生成一個豐富的互動式圖表。

高階應用

學習了中級應用後，接下來是重頭戲，介紹MySQL和Anaconda，之所以放在最後來講，是因為這兩種軟體功能實在是太過於強悍，首先說說MySQL軟體，MySQL是一種開放原始碼的關係型資料庫管理系統，簡而言之，MySQL用於管理資料，而資料是一個企業的生命線，可見MySQL的重要性不一般，MySQL通常用於資料清洗和資料儲存。

其次，在說說Anaconda軟體，Anaconda軟體是一個開源的包、環境管理器，其具有資料清洗、資料建模、資料視覺化等眾多的包，比如，比較常見的NumPy：科學運算包，Pandas：資料處理和分析工具包，Matplotlib：繪圖工具包，SciPy：資料運算包，Scikit-learn：機器學習工具包。

除了常規的軟體使用，對應的還有一些比較好的編譯器和外掛，比如MySQL軟體可以連線Navicat Premium 12使用，Anaconda軟體可以連線PyCharm Community 使用，並且，Jupyter Notebook還有眾多外掛，這裡推薦JupyterLab，讓你在寫程式碼的時候，感受到外掛所帶來的快捷。