104學習精靈
新手自學 Python、R 語言？數據分析工具完整盤點
Python、R 語言、Excel、Tableau、Power BI 這麼多數據分析工具，新手自學怎麼選擇？一次盤點入門數據分析要知道的熱門分析工具，推薦想轉職數據分析師的你立刻收藏！
這是很多人在做資料分析的時候，經常會碰到一個問題。尤其是新人剛入門的時候，看到下面的資料分析工具，例如 Excel、SQL、SPSS、Python、Tableau、PowerBI、FineReport、R、Hadoop、Spark……
可能頭都大了，如果全都要學那可不是短期內能學完的。
在資料分析工具的選擇上，我的建議是對症下藥，因地制宜。我會從幾個角度對各種工具進行分析，希望能給剛入門資料分析的朋友一點幫助。
數據分析工具盤點 — 根據資料應用不同環節
每個資料分析工具都有其側重的功能點，在不同的資料應用場景下，選擇合適的工具，能實現效率最大化。
比如在資料獲取時，你可以通過 SQL 從資料庫中提取資料，也可以通過 Python 爬取資料，但你最起碼要能熟練掌握 SQL；
資料處理時，如果資料量不大，其實 Excel 是最方便快捷的資料處理工具，在大資料量的情況下，SQL 和 Python 的使用更為常見；在大量不可變資料的批處理作業中，hive 則最為合適；
分析建模方面，簡單的分析，Excel、BI 工具已經足夠，涉及到建模時，R、SPSS這類專業的統計分析軟體，就更能發揮出優勢，畢竟建模的思維和統計學是強相關的，當然，Python 也是一個不錯的選擇；
在做視覺化時，還是建議各位用專業的視覺化工具去做，視覺化工具的細分上也有很多，像普通的業務資料分析師和業務人員可以使用常見的 BI 工具 Tableau、Power BI、Fine BI 等去做，報表工程師更適合選擇專業的報表工具例如 FineReport，開發人員還可以選擇一些開源的視覺化工具例如 Echarts。
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