在互联网行业，数据分析师是一个比较受青睐的岗位，而随着大数据时代的到来，各行各业也发现了数据分析的重要价值，因此数据分析师是目前比较热门的岗位。那么，你知道数据分析需要学什么软件吗?今天，就跟随小编一起来看看吧
第一软件：能熟练使用Excel
只要谈到数据处理，数据分析，Excel是无论无何躲不开的。大概率也是现在每个人都在用的。在Office组件里，Excel应该是被关注最多，使用频率最高的组件了。从功能上来说，Excel好像无所不能，能存数据、画表格、图表、画图，写文章，还能做简单的系统。
第二软件：学会Access是入门
Access是一个小型数据库软件，也是Office系列套装组件之一，是和Excel一起推出的，Access是个人建立自己的数据仓库，开启你数据之旅的起点，在Access里你可以，创建数据表之间的关系，创建查询，来练习SQL语法，这些都是入门SQL语言的起点，也是培养你数据思维的基础。
第三软件：能熟练掌握SQL基础操作
企业内部的数据，要通过SQL数据软件来分析内部数据的组成，当你了解了内部数据的构成，这往往是不够的，我们要把我们的数据与外部数据作对比，这样才能得到一个准确的信息。
第四软件：Tableau数据可视化的利器工具
可视化利器，Tableau绝对是所有数据分析师的必备品，作为2003年就已经面市，经过10个版本的升级迭代，Tableau已经是一款非常完善的数据可视化工具。
软件四：会学Python你能更加准确的掌握数据
外部数据我们是通过Python来找到，SQL可能很多人都听说过，但是Python对于很多人就比较陌生了，其实Python离我们最近只不过很少听到它的名字，现在大多的搜索引擎都是采用Python语言来编写的，俗称网络爬虫、蜘蛛爬虫这样说就明白了吧。大数据分析师学会了这两个软件基本上就能够掌握准确的数据，没错一个是内部数据一个是外部数据。
数据分析师都该掌握哪些工具
“工欲善其事，必先利其器”，工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利，比喻要做好一件事，准备工作非常重要，对于数据分析师来说，好的数据分析工具，可以使得数据分析工作事半功倍。
日常数据分析中，有80%的时间都是在数据处理和数据可视化，所以，借助工具进行数据清洗以及可视化很有必要，可以提高数据处理效率，以及丰富分析内容，针对不同的数据分析应用场景，可分为初级、中级、高级应用，下面举例说明。
初级应用
刚刚入门学习数据分析使用Excel最为合适不过了，Excel操作简单，界面简洁，功能较多，不管是数据处理还是数据可视化，总能得心应手，并且，作为一款职场必备办公软件，其功能特点被大家所熟知。
对于Excel的学习，通常要求掌握数据分类汇总、数据透视表的使用，五类常用的Excel函数，包括文本清洗类、关联匹配类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类五类，除此之外，Excel还有比较多的工具箱，比如Excel自带的数据分析工具箱、PowerMap，独立开发的工具箱比如方方格子、EasyCharts，都能使得数据分析更加便捷。
中级应用
熟练掌握Excel后，可以尝试使用一些更高级的数据分析工具，一方面，如果数据量比较大的时候，仍然使用Excel就会变得比较困难，处理效率慢不说，就连打开数据量大的表格都是个问题，另一方面，Excel在交互式图表方面功能有所欠缺，而PowerBI和Tableau很好的解决了这个问题，用于创建一个Dashboard最为合适不过，丰富了图表内容。
PowerBI和Tableau的使用相对比较简单，在数据清洗方面有大量的功能菜单可以使用，比如数据排序、数据去除重复值、数据聚合等，除此之外，还可以使用软件内的计算字段功能，对数据做更高级的清洗，有意思的是，在数据可视化时，PowerBI和Tableau都可以使用简单的“托拉拽”，就可以生成一个丰富的交互式图表。
高级应用
学习了中级应用后，接下来是重头戏，介绍MySQL和Anaconda，之所以放在最后来讲，是因为这两种软件功能实在是太过于强悍，首先说说MySQL软件，MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，简而言之，MySQL用于管理数据，而数据是一个企业的生命线，可见MySQL的重要性不一般，MySQL通常用于数据清洗和数据存储。
其次，在说说Anaconda软件，Anaconda软件是一个开源的包、环境管理器，其具有数据清洗、数据建模、数据可视化等众多的包，比如，比较常见的NumPy：科学运算包，Pandas：数据处理和分析工具包，Matplotlib：绘图工具包，SciPy：数据运算包，Scikit-learn：机器学习工具包。
除了常规的软件使用，对应的还有一些比较好的编译器和插件，比如MySQL软件可以连接Navicat Premium 12使用，Anaconda软件可以连接PyCharm Community 使用，并且，Jupyter Notebook还有众多插件，这里推荐JupyterLab，让你在写代码的时候，感受到插件所带来的快捷。
数据分析师必须掌握的数据分析工具
现在是数据说话的时代，也是数据竞争的时代。数据与信息已成为企业智力资产和资源的意识日益增强。全球500强企业中就有超过90%建立了数据分析部门，其数据分析和处理能力正成为越来越重要的技术手段。“数据分析”这个职业也应运而生，成为倍受追捧的职业之一。
数据分析员，指在不同的行业中，专业从事工业数据的收集、整理、分析、并根据数据作出产业研究、评估及预测的专业人士。网络时代的数据分析人员面对的不再是数据匮乏，而是数据过剩。
所以你应该怎么做一个数据分析师呢？最起码要具备以下五项技能。
1、了解商业。
进行数据分析的前提是懂业务，也就是说，熟悉行业知识、企业业务和流程，最好有自己独到的见解，如果脱离了行业认知和公司业务背景，分析的结果将只是一团糟，没有太大的使用价值。
2、懂得管理。
一是要求数据分析框架搭建，如确定分析思路需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就难以建立数据分析的框架，后续的数据分析工作也难以进行。另一种角色是针对数据分析的结论提供有指导意义的分析建议。
3、懂得分析。
懂得分析是指掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能灵活运用于实际工作中，以便有效地进行数据分析。其基本分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。
4、了解工具。
懂得工具就是掌握数据分析相关的常用工具。资料分析方法是理论，数据分析工具是实现理论分析方法的工具，面对越来越大的数据，我们不能依靠计算器来分析，要靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析工作。
5、懂得设计。
了解设计就是用图表有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图形设计是一门很大的学问，如图形的选择、版式的设计、色彩的搭配等，都需要一定的设计原则。
特别是“懂工具”这一点尤为重要，互联网时代的数据分析师不仅要具备出色的专业技能，还要学会借助数据分析工具，进行高效的数据处理，为决策提供数据支持。
比方说，数据分析师必须掌握的数据分析工具之一，数据分析BI工具，是一个能帮助数据分析师高效完成数据处理工作的优秀数据分析工具。
BI工具擅长交互和报告，更善于解释已经发生和正在发生的数据。数据将是数据挖掘的发展方向。BI工具的优点是极大地解放了数据分析人员的工作，提升了整个部门的数据意识。市场上销售的BI工具有很多种，思迈特软件SmartBI就是非常好的一款。
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