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“数据分析”可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。
“数据分析”大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。
工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从“工具”层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？
说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。
2.BI工具
BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。
关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、PowerBI，还有帆软等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。
Tableau是三位斯坦福人Dr.PatHanrahan,Dr.ChrisStotle,ChristianChabot于2003年成立的，这是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。
Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。
Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。
Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。
大家可能都知道，PowerBI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如PowerQuery，PowerPrivot,PowerView和PowerMap等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的PowerBI数据可视化工具。
PowerBI简单且快速，能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时PowerBI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。PowerBI的分析功能很强大，它的PowerPivot和DAX语言，让我们能够编写类似Excel中的公式，来进行复杂的高级分析。
同时，无论你的数据是简单的Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合，PowerBI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。
最后我们简单说说PowerBI的组成部分，大家可以自行下去查看学习。
PowerBI包含Windows桌面应用程序（称为PowerBIDesktop）、联机SaaS（软件即服务）服务（称为PowerBI服务），及移动PowerBI应用（可在Windows手机和平板电脑及iOS和Android设备上使用）。
PowerBI有三个用于不同场景的组件：PowerQuery(数据处理组件)，PowerPivot（轻量级建模组件），PowerBIDesktop（独立数据可视化程序）。
帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。
其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。
用过FineReport的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，操作起来同样也是那样的方便。
另外，FineReport的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。
其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？
这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，最大的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。
①python与R相比速度要快。②python的工程化应用强于R，可移植性更强。③python的应用场景大于R，仿佛R可以做的，Python基本可以，它不擅长的，Python也可以。④如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，这就是为什么大学老师都用R的原因。
作者：黄伟呢
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