“資料分析” 大致可以分為業務和技術兩個方向，不管你是從事哪個方向，都對技能有一定的要求。業務方向，像資料運營、商業分析、產品經理等，對技術的要求相對來說低一點，程式設計工具你只要會用即可（肯定是越精通越好）。技術方向，像資料演算法工程師、資料探勘工程師等，對技術的要求就很高了，必須要有很好的程式設計能力。
工欲善其事必先利其器，說起資料分析工具，大家都會感覺很迷茫，有這麼多資料分析工具，我應該學習哪個工具，它們之間的區別到底是什麼？
今天我們從 “工具” 層面帶大家盤點一下，作為一名資料分析師，應該學習哪些工具呢？
一、Excel工具
說起用什麼做資料分析，很多人的腦海中都會不約而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很難掌握的資料分析工具，它們就像資料分析路上的攔路虎一樣，讓人踟躕不前。
其實，在眾多的資料分析工具中，Excel屬於最常用、最基礎、最易上手的一款資料分析工具。Excel的功能十分強大，它不僅提供了眾多的資料處理功能，像Excel函式能夠幫助我們做資料整理，資料透視表幫助我們快速、高效的做各種維度分析，形形色色的圖表能幫我們形象地展示出資料背後隱藏的規律，同時Excel還有很專業的資料分析工具庫，包括描述性統計分析、相關係數分析等。
Excel對於轉行資料分析的小白來說，應該是最友好的。大家都知道“轉行”其實是一件很困難的事兒，但是你學會了Excel，是完全可以找到一份“資料”相關的工作的，只有踏進資料領域，你才有可能從事其它更多的資料崗位。
二、BI工具
BI工具是專門按照資料分析的流程進行設計的，也是專門用於資料分析的工具。仔細觀察這些工具後，它們的基本流程是：【資料處理】-【資料清洗】-【資料建模】-【資料視覺化】。
關於BI工具，其實有很多你估計已經用到過，比如說Tableau、Power BI，還有帆軟FineBI等。今天我們就分別帶著大家來盤點一下，這三款工具。
1、Tableau
Tableau是一款互動式資料視覺化軟體，它的本質其實也是Excel的資料透視表和資料透檢視。
Tableau也是很好的延續了Excel，只需要簡單地拖拽，就能很快地實現資料的分類彙總，然後拖拽實現各種圖形的繪製，並且可以實現不同圖表之間的聯合。
Tableau同時支援數百種資料聯結器，包括線上分析處理（OLAP）和大資料（例如NoSQL，Hadoop）以及雲資料，至少現在你能學到的資料庫軟體，Tableau基本都能夠實現與其資料之間的互動。
2、Power BI
Power-BI是一款（BI）商業智慧軟體，於2014年釋出，旨在為使用者提供互動式的視覺化和商業智慧，簡單的資料共享，資料評估和可擴充套件的儀表板等功能。。
大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel外掛，依附於Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，這些外掛讓Excel如同裝上了翅膀，瞬間高大上，慢慢地就發展成為現在的Power BI資料視覺化工具。
Power BI 簡單且快速，能夠從 Excel電子表格或本地資料庫建立圖表。同時Power BI也是可靠的、企業級的，可進行豐富的建模和實時分析，及自定義開發。因此它既是你的個人報表和視覺化工具，還可用專案、部門或整個企業背後的分析和決策引擎。
同時，無論你的資料是簡單的 Excel電子表格，還是基於雲和本地混合資料倉儲的集合， Power BI都可以讓你輕鬆地連線到資料來源，直觀看到或發現資料的價值，與任何所希望的人進行共享。
3、FineReport
帆軟是業內做報表比較久的一家公司，使用類excel風格的介面，可新增圖表和資料來源，也可實現大屏效果。
其實它的類Excel風格介面，應該是它區別於Tableau工具的一個很重要的點。FineReport 透過直接連線到各種資料庫，就能方便快捷地自定義各種樣式，從而製作週報、月報和季報、年報。
用過FineReport 的朋友，還會有另外一種體會，它的圖形效果比Tableau要酷炫的多，操作起來同樣也是那樣的方便。
另外，FineReport 的個人版本是完全免費的，並且所有功能都是開放的，大家趕緊下去試試吧。
4、FineBI
關於FineBI，這是目前市面上應用最為廣泛的自助式BI工具之一，類似於國外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在協同配合，資料許可權上，能更好的解決國內企業的情況。
但嚴格定義來講，它其實是一款自助式BI。支援Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星環等大資料平臺，支援SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維資料庫，支援MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL資料庫，也支援傳統的關係型資料庫、程式資料來源等。
5、Python & R
其實不管是Excel，還是介紹的三款BI工具，它們都是為了執行特定功能，而設計出來的。如果說某一天，既定功能不能很好，或者說不能滿足你的需求，那麼應該怎麼辦呢？
這就需要我們瞭解，並學習一點程式語言了，最大的優勢就在於：它非常強大和靈活。不管是R或者 Python，都有很多包供我們呼叫，同時也可以自定義函式，實現我們的某些需求。
最後，分析工具放在後臺了，大家回個 “BI”就能獲得！