当数据分析成为各行各业都绕不开的一个话题，
企业对其发展过程中积累了的大量数据愈发重视，
从而催生通过数据分析提炼背后信息的需求，
以期总结出所研究对象的内在规律，
从而帮助管理者进行判断和决策、采取适当策略与行动。

因此，如何自学数据分析、哪些分析软件好用？
也成了越来越多同学所关注并急需解决的问题。

自学数据分析的基础

掌握最经典的数据分析方法的基本原理，例如统计学原理、多元统计、应用回归逻辑回归、时间序列分析、运筹优化、数据挖握和文本挖掘等技能，可以说是基础标配。同学们最好在学校期间，下功夫花时间一一掌握好。

在这个学习的过程中，要注意并不是简单啃下公式，而是时刻以运用者的视角，了解其背后的原理并解读分析结果。解读的过程往往能够反映初学者的理解程度，这也是从事数据行业的基础中的基础。

从数据分析涉及到的专业知识点上看，一般包括数学、统计学、社会学、计算机科学、部分数据库和经济金融知识。

其中，特别需要提醒同学们的是，如果希望在数据分析的道路上走得长远，编程能力是必不可少的，现在的很多软件都能够提供较为便捷的数据分析，但对于一些高级技巧，还是需要编写代码来实现的。

哪些分析软件最好用？

无论是商用的SAS，还是开源的R或Python，只要掌握其中一种，基本就可以解决常见的挖掘升析问题。这里的“掌握”是指熟练运用，并有在各种分析工具之间触类旁通的能力。

· Tableau

Tableau帮助任何人快速分析、可视化并分享信息，可在数分钟内完成数据连接和可视化，无论是电子表格、数据库还是Hadoop和云服务。

Tableau的一个关键特性是它提供了一个有助于产生洞察的分析引擎，使人们能够在数据集上构建报告、仪表板和仪表板，然后它将提供有关数据图形表示的信息。

· Power BI

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。

就功能而言，Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力，因为它提供了直接支持。

· SPSS

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。

用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

· SAS

SAS 的主要功能包括访问大约120种工具和应用程序，在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据，以及使用SAS可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。

SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它也是最难掌握的软件之一。

当然，除了软件工具，在数据分析行业工作，需要很广的知识面，要结合市场营销、消费者行为等知识，了解业务运营流程等行业经验，也就是说需要保持不断学习的状态。

因为在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。数据将越来越有价值，而大数据和数据分析工具也将比发展得比以往更强大、更有决定性。