什么是数据分析工具最基本的要求(哪些是数据分析工具)

说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。

涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。

但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。

Python适用性强，可以将分析的过程脚本化。

所以，如果你想在这一领域有所发展，学习Python也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。

要有独立把数据化为己用的能力,这其中SQL是最基本的，你必须会用SQL查询数据、会快速写程序分析数据。

当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。

要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratoryanalysisskills、Optimization、Simulation、MachineLearning、DataMining、Modeling等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。

对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。

哪些是数据分析工具

数据分析需要的软件主要包括Excel、SPSS、SAS、Tableau、Python以及R等。

Excel是数据分析中非常基础且常用的工具。

它提供了丰富的数据处理、统计和分析功能，包括数据排序、筛选、图表制作等。

Excel的易用性和普及性使其成为数据分析入门的首选软件。

例如，通过Excel的数据透视表功能，用户可以轻松地汇总、分析大量数据，快速识别出数据中的规律和趋势。

SPSS是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场营销、医学等领域。

它提供了多种统计分析方法，如回归分析、方差分析、聚类分析等，能够帮助用户深入挖掘数据背后的信息。

SPSS还具备强大的数据管理和可视化功能，使得复杂的数据分析过程变得更加直观和易于理解。

SAS是一款功能强大的数据分析和统计分析软件包，广泛应用于商业、科研和政府机构。

SAS提供了丰富的数据分析工具和算法，支持大规模数据处理和复杂的数据挖掘任务。

其强大的编程能力和灵活的数据处理能力使其成为数据分析专业人士的首选工具之一。

Tableau是一款可视化数据分析工具，它允许用户通过拖放界面来创建丰富的交互式数据可视化。

Tableau的直观性和交互性使得数据分析结果更加生动和易于理解。

用户可以利用Tableau快速探索和分析大量数据，发现数据中的关联和趋势，从而做出更明智的决策。

Python和R则是两种流行的编程语言，它们在数据分析领域具有广泛的应用。

Python的pandas和numpy等库提供了强大的数据处理和分析能力，而R语言则以其丰富的统计和图形功能著称。

这两种语言都支持自定义函数和算法，能够满足复杂的数据分析需求。

例如，利用Python的机器学习库scikit-learn，用户可以构建预测模型来预测未来趋势或进行分类任务。

综上所述，数据分析需要的软件多种多样，从基础的Excel到专业的统计分析软件如SPSS、SAS，再到可视化工具Tableau以及编程语言Python和R等。

这些软件各具特色，能够满足不同领域和层次的数据分析需求。