熟悉哪些数据分析工具和技术

3、 目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。 Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富。 ④大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等 如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。

4、 统计学、编程语言、数据库、机器学习、可视化工具。 1、统计学：统计学是数据分析师必须学习的基础课程，也是其分析数据的核心知识之一。 通过学习统计学，数据分析师可以掌握基本的数据分析思路和方法，包括概率、假设检验、回归分析等等。

2、 2. 数据质量分析：在处理数据集时，首先要评估数据集的质量，并对其进行描述性统计分析。 3. 分析工具：掌握SQL是必须的，同时要熟悉Excel的数据透视表和公式，学会使用至少一种统计分析工具（如SAS、VBA、SPSS/SAS/R），以及其他分析工具（如Matlab），根据需要进行选择。

1、 2、数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。 3、数据可视化：学习数据可视化基础，包括数据图表、数据地图等，能够将数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。