如何高效地学习数据分析工具？
去年我开始了解财务BP岗位，发现对数据分析这块的能力要求很高，也有些朋友在学。今年发现企业对员工的综合能力要求越来越高，特别感觉很多工作和数据分析分不开，而且现在企业也越来越重视这块。所以这次和六帽村的伙伴们一起讨论，大家对学习数据分析工具是怎么看的。
常见的数据分析工具
《思考快与慢》作者丹尼尔·卡尼曼在书中写道：“想要克服人自身因非理性造成的错误，我们可以借助工具——数据公式。” 非理性很容易导致错误，但借助数据分析工具，我们可以尽可能避免出错。就像我们不可能高估或低估银行卡余额一样。
数据分析工具在信息大爆炸的时代显得尤为重要，特别是对于那些焦虑于学习的人们，学习数据分析工具显得更为重要。如今数据分析的工具有很多种，让我们一起来了解一些基础的数据分析工具：
1.数据收集
SQL Server是一种关系型数据库管理系统，它提供了强大的数据管理、查询和分析功能，包括支持 SQL Server Analysis Services 的多维数据分析。
2.数据分析
Python则是一种非常强大的编程语言，有许多出色的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，可以进行更复杂的数据分析和建模。Python也在各行各业中广泛应用，尤其是在科学、技术、工程和数学等领域。
3.数据可视化
Tableau 这款软件简单易上手，能帮助任何人快速分析、可视化并分享信息，是小白必备神器。它不仅能帮我们高效整合海量数据，还能快速分析数据，形成图表，提高我们的工作效率。
而我今年也咨询过专做数据分析培训的朋友，了解过我的情况后，她推荐先学习Tableau和MY SQL这两款工具，因为这两个技能都可以在自己的电脑上搭建，方便平时学习，同时也能给自己未来就业拓宽道路，保持竞争力。
Microsoft Excel是一种广泛使用的电子表格软件，它包括许多数据分析和可视化工具，例如排序、筛选、透视表和图表等，这也是我们工作以来经常用到的工具。
Power BI是一种商业智能工具，它可以将数据从多个来源整合到一个平台上，并通过可视化和报表的形式呈现数据。
学习数据分析工具的好处
数据分析是将大量数据用合适方式提取，从中发现规律，形成有帮助结论的过程。能更有效的规避人的非理性盲区，用数据进行了客观反馈。
很多场景下说服对方，一个关键数据比一个小时的长篇大论更有效，这也是数据的魅力。而学习数据分析工具的好处实在太多了，使用它可以让我们事半功倍，而且不容易出错。那么学习它还有哪些好处呢？
1.更快速的数据处理和深入分析
使用数据分析工具可以自动化和加速数据处理和分析过程，节省时间和精力。这些工具提供了大量的功能和算法，可以帮助我们更轻松地处理和分析数据。
数据分析工具提供了更深入的数据分析功能，例如数据挖掘、统计分析、机器学习等，这些功能可以帮助我们更好地理解和利用数据。我们可以使用这些工具来发现数据之间的关系、识别趋势和模式、进行预测和预测等。
2.更好的数据可视化
数据分析工具提供了更好的数据可视化功能，可以将数据转换为图表、图形和报表等形式，使数据更加易于理解和沟通。这些可视化工具可以帮助我们更好地展示和分享数据分析结果。
目前我已经开始学习Tableau的营销分析专题，感觉很神奇，先引用数据源，再用拖拽的方式就能搭建出可视化的图表，清晰直观反映数据。
Taleau仪表板
3.更高的准确性和可靠性
使用数据分析工具可以提高数据处理和分析的准确性和可靠性，减少人为错误的风险。这些工具使用先进的算法和模型，可以自动化和标准化数据分析过程，从而减少错误和偏差。
总的来说，使用数据分析工具可以提高数据分析的效率、深度和准确性，同时提供更好的数据可视化和沟通能力。这些好处可以帮助我们更好地理解和利用数据，做出更明智的决策。
学习数据分析工具的难点
数据化时代来临，现在越来越多人开始学习编程，学习数据分析，加上现在人工智能和大数据越来越普及，如何更好的迎接数据化时代，更好的与人工智能合作，也是我们接下来要面对的难题。那么对于外行人士，在学习数据分析工具上会遇到哪些难点呢？
1.兴趣
学习数据分析工具之前，要确定自己对此真的很感兴趣，想认真学，并且对自己的工作有帮助，不然很难坚持学下去。之前有位朋友想学习数据分析工具，但她对数据和编程一窍不通，也就渐渐失去兴趣。
2.专业壁垒
数据分析需要比较多的数学基础和一定的编程经验，经验这些基础上才有了基本的数据分析概念，但最终数据分析的结果受数据影响也比较大，同时分析者还要有很强的逻辑能力及思辨能力。对自己来说真的是一件非常有挑战的事情，是否能坚持学下去也难点之一。
如何高效地学习数据分析工具
“高效学习”，意味着我们的学习能被广泛应用，能在你的职场中发挥作用，对你的工作能有效地进行指导、协助改进，并使你形成职场的核心竞争力。那么想要高效地学习数据分析工具，我们要怎么做呢？
1.明确学习数据分析工具的目的
我们每个人学习数据分析工具的目的是不同的，有些人是为了工作更高效，有些人是为了拓宽未来就业的道路或职位晋升，也有些人想用数据分析工具分析自己的日常生活。所以提前明确自己学习的目的，自信心会更强，也更有针对性地去学。
建议想入手数据分析工具的同学对自己做一个评估:
自己的学习能力如何?是否能掌握工具？掌握什么类的工具为宜？掌握到何种程度即可？
2.筛选合适的数据分析工具
数据分析软件很多，其特点和适用范围不同，学习门槛和场景不同，软件费用也因此差异很大。有的不需要连接网络，有的还必须在线。作为小白来说精力有限，我们要尽量根据企业需求或自己的能力来，咨询一些学过的朋友，筛选合适易上手的软件进行学习，通过自学+网课+实战等方式掌握应用。
我们也可以在知乎等检索渠道搜索：“数据分析的工具+高价值网站“，”数据分析工具必备网站“，”数据分析 公众号推荐“、”数据分析工具 书籍“等等，我们可以从中发现很多宝藏网站、博主，这些网站、公众号，能大大节约我们搜寻资源的时间，当我们在实践过程中遇到困难的时候，这些地方也大概率能找到一些方法帮我们度过瓶颈。
而我自己也询问了一些学过的朋友，了解到Python比较多人学，但是缺乏实操项目的练习，不能熟练应用起来，工作中也用到得少，学起来的动力不太足，最终半途而废了。所以选择适合自己的数据分析工具，一定要方便自己平常搭建且能运用到工作或生活中，这样学了也能坚持用起来。
3.实战提高数据总结的敏感度
数据有用，在于归纳总结的规律。总结也是区别高手和小白的分水岭，软件通常是容易入门，但提高要通过各种实战、实践，不断练习并归纳总结方法，在海量数据里精准的摸到自己最需要的规律。
一个软件，可能所有人都能用，但能够用好的人绝对是少数。很多时候就需要用实战不断积累总结，提高把握关键数据的敏感度，从小白一步步迈向高手之路。
而我们在学习数据分析工具过程中，也会逐步形成一种全新的数据分析思维，让我们变得更加高效。
本文由六分之一社群联合创作，由案主谢蓉主创，以下各方人员协助。
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