数据分析师常用的工具有哪些？

　　数据分析工具种类繁多，使用难度、场景、效率不一。这里对需求信息中有关分析工具的信息进⾏行了分析。工具包括常见的统计分析工具、大数据工具、开发语⾔言工具等总计30种。

　　本文主要展现工具的基本信息以及分析工具与不同因素的关系。最后探究需求侧对这些⼯工具之间的联系。

 

　　一、数据分析工具基本情况

　　以需求侧信息中提到该工具的次数作为分析工具权重。上图中工具越⼤大提到的次数越多，表示工具越流行。EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。⽽SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。

　　二、不同薪酬水平分析工具结构比较

　　三、不同分析工具岗位结构比较

　　四、数据分析岗位工具

　　业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主;EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。

　　五、数据挖掘岗位工具

　　数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：PYTHON在数据挖掘中被提及最多，R其次;数据挖掘类岗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台开发工具;数据处理⼯工具SQL被提及较多。

　　六、大数据分析岗位工具

　　数据分析工具上，主要包括了平台开发工具与分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大数据平台开发工具需求最为旺盛;PTYHON、R在大数据分析中提及;很多传统统计分析工具如SPSS、SAS等被提到得并不多。

　　七、工具关联分析-规则

　　规则主要体现了各个工具在招聘信息中共同出现的次数的多少，这⾥里输出共现频率最⾼的前11条规则。SAS、SPSS、R三个⼯工具被共同提到的次数较多;开发工具、大数据工具被共同提到的次数较多;PYTHON与R、开发工具、大数据工具被共同提到的次数比较多。

　　八、工具关联分析-网络图

　　网络图体现了关联的各个工具或工具组合之间的关系。左图有圆圈背景的节点代表右⼿手规则：图的下⽅以EXCEL、PPT、SPSS为主，代表了业务分析的必备工具;图的中央以SAS、SQL、R为主，代表了进阶的业务分析工具与数据挖掘工具，其中SQL、R⽐比较靠上⽅方，也代表了这两类工具的跨界性;图的上方是PYTHON、大数据工具、开发工具;位于图的上方，代表了技术要求更⾼的大数据平台常⽤用分析与数据挖掘的常用工具。