零基础如何入门数据分析？

关于问题零基础如何入门数据分析？一共有 2 位热心网友为你解答:

【1】、来自网友【数据分析不是个事儿】的最佳回答：

看到楼里大家都是系统性地阐述，我这边直接讲工具，毕竟工欲善其事，必先利其器。

作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel 工具

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。

其实，在众多的数据分析工具中，Excel 属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel 的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像 Excel 函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时 Excel 还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。

Excel 对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了 Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

二、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、Power BI，还有帆软 FineBI 等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

Tableau 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。

2、Power BI

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，Power BI 以前是一款 Excel 插件，依附于 Excel，比如 Power Query，PowerPrivot, Power View 和 Power Map 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 Power BI 数据可视化工具。

Power BI 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 Power BI 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。

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， Power BI 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。

3、FineReport

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。

4、FineBI

关于 FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式 BI 工具之一，类似于国外的 Tableau 等 BI 分析工具，但 FineBI 在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

但严格定义来讲，它其实是一款自助式 BI。支持 Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持 SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase 等多维数据库，支持 MongoDB、SQLite、Cassandra 等 NOSQL 数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

5、Python & R