『壹』 數據分析常用哪些工具
1、數據處理工具：Excel
數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需辯培要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
2、資料庫：MySQL
Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化：Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，山源如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚攜唯唯至更美觀。
『貳』 數據分析一般用什麼工具啊
六個用於大數據分析的最好工具
一、Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
三、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入)等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
四、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google』s Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。