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传统数据分析师仅仅依靠一个Excel就可以完成大部分数据分析的相关工作。而在大数据时代，随着数据的数量技术不断增大、数据类型不断多样化、数据结构不断复杂化。数据分析师则需要深入学习更多的工具了。
一、数据处理工具Excel
刚刚提到Excel是数据分析师常用的工具。从传统的数据分析师过度到互联网大数据分析，Excel的作用一直非常重要。当然在部分公司可能在最初数据处理的过程中还会用到Visio、Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。在Excel工具中，数据分析师需要重点掌握数据处理的重要技巧以及函数的使用，特别是数据清洗技术的应用。
二、数据库MySQL
Excel对于数据的处理能力是有限的，因此对于大中型互联网公司中，数据分析岗位必须要掌握数据库技术，目前国内互联网中常用的数据库是MySQL数据库。虽然不需要像数据库开发工程师一样能够完全掌握数据库知识，但是对于数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL行数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等都需要掌握。此外在比较高级的数据分析师中，还需要掌握MySQL的备份和回复，熟悉完整的数据库系统开发流程。
三、数据可视化
俗话说字不如表表不如图，对于数据分析而言，数据可视化是数据分析结果的展现，如何将数据展现的更好看，让别人能快速get到数据分析的结果是非常重要的，因此必须要掌握的还包括数据可视化的工具。一般来说网上有很多开源的工具，同时Python、Excel都可以实现部分可视化的效果。
四、大数据分析SPSS/Python/Hive
大数据分析需要处理海量的数据，因此对于数据分析师的要求就会非常的高，这个时候数据分析师就需要掌握和大数据相关性更大的一些工具。使用Hive来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合；使用SPSS modeler基础应用用来建模；使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作，可以从事数据挖掘工作；使用Python来编写网络爬虫，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等。
无论什么工具都是为了最终实现数据分析，并得到相应的结论。不仅仅是要掌握工具的使用方法，同样还要面对不同的数据分析需求使用更加切合高效的工具。善用数据分析师常用工具，早日成为一个优秀的数据分析师。
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