在身边偶尔会听到别人说做数据分析师,工具不是很重要,重要的是那些软实力,其实这一点我并不敢苟同。俗话说工欲善其事必先利其器,所以工具用的好,其实是可以极大的提升工作效率的。那么作为一名数据分析师,都需要掌握哪些工具呢,这里先列出使用频率最高的3个工具。
(1)sql
学习写sql是做数据分析师的第一步,对于没有数据库和编程语言基础的人来讲,也并不是一件十分困难的事儿,关键在于你是否能找到一个“好师傅”带你飞,这里的“好师傅”一是指教你写sql的入门书籍,上面会系统的讲解sql的相关知识并且最好有实例教学;二是指在工作中会有前辈教你一些书写sql的良好习惯以及优化代码的方法等等(要知道把功能实现是一码事儿,高效的把功能实现是另一码事儿)。这里附上一本我学习sql的书,需要的人自行认领——《SQL基础教程》MICK 著(人民邮电出版社)。优化sql的方法如有需要,我会再开一篇文章给大家分享。
(2)excel
我认为第二重要的工具是excel,而非R,SAS, SPSS, 作为数据分析师,其实和建模师不同的是,分析师更多的时候是在分析数据,而不是建模,分析数据的时候你总得把数据放到一个文件里边是吧,这个文件就是excel。excel的功能远比我们想象的要强大许多,我见过每天用excel做报表的(还是在大型互联网公司),见过每天写vba处理上百封数据的,见过用excel画出十分精美的图表的,毫不夸张的说,做为一个数据分析师基本每天都要打开关闭几十个excel。那么,怎么把excel用的好呢?我觉得有一下几个模块要学会
第一个是公式,excel常用公式要熟练,网上很多教程,很容易找到。
第二个是数据透视表,因为分析数据的时候经常需要拆分到更细的粒度,所以数据透视表不可或缺。
第三个是图表,excel的图表功能基本已经可以满足一个数据分析师的日常需要了,但是什么数据画什么图,这也是一门学问,比如说想要表达趋势,那最好画线图,如果是想表示各个部分的占比,无需纵向对比,那最好画饼图。(这里如有需要我会再开一篇文章写图表的使用方法)。
(3)统计工具(R or SPSS)
一般情况下数据分析师极少会用到统计软件,但是在一些特殊情况下会有用到。比如有的公司也会要求数据分析师做建模一类的工作(一般这类公司缺少数据挖掘的专业人才),这个时候数据分析师可能首先需要了解一些经典的统计模型(最最常用的是逻辑回归模型),为了快速掌握,其实你大可不必去找一本《机器学习》去死磕书本,而是只要了解这个模型的使用场景、数据处理的方法、使用何种软件实现就可以了,这里可能会要求你有一定的概率统计基础,但就算是没有,你也不必要特别担心,搞清楚模型的输入和输出,最后证明模型真的是有用的,这才是王道。(更加专业的数据挖掘我也较少涉猎,感兴趣的同学可以自行想办法学习)。
如果一个人会写sql,精通excel,可以绘制精美的图表,并且懂得一些常用的统计模型,基本上在面试数据分析师职位的时候工具关就可以过了。当然这里还有一些其他的工具,在工作中也起到很大的帮助,比如画结构图的mindmanager,帮助你收藏处理工作文件的有道云笔记,以及做报告时常常用到的ppt。
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