隨著數(shù)據(jù)量越來越大，依賴于數(shù)據(jù)決策的場景越來越多，使用工具對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，越來越成為一個(gè)職場人必備的一項(xiàng)技能。那么如果要更自如的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就必須掌握幾個(gè)數(shù)據(jù)分析常用的工具。俗話說的好：工欲善其事必先利其器。那么數(shù)據(jù)分析常備的工具是啥呢？神器組合：xmind + sql+power bi +excel。我自己在實(shí)際工作中也是屢試不爽的。
01 工具包
工具都是有自己的適用場景的，知道什么場景下用什么樣的工具，可以最大程度的提高自己的效率。
各個(gè)工具的使用場景和順序：
02 微軟的商業(yè)智能'利器'
有些人可能對(duì)于POWER BI比較陌生，參考我之前的一篇文章來個(gè)科普貼。我自己是從2018年工作中接觸到POWER BI，自那以后也是比較癡迷于它。
-POWER BI與excel處理邏輯相似，由于它是微軟公司做的商業(yè)智能軟件。
-從excel演變而來，計(jì)算表達(dá)式與excel的函數(shù)表達(dá)式很像，區(qū)別是POWER BI的函數(shù)直接作用于一列或者一張表。
-學(xué)習(xí)成本比SQL和Python都要簡單，基本上能應(yīng)付絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析場景。
-本身使用是免費(fèi)的。
03 POWER BI的優(yōu)勢
下面以一個(gè)案例來講下POWER BI使用及優(yōu)勢。
Kaggle上的一個(gè)零售數(shù)據(jù)集：某英國在線零售商8個(gè)月訂單數(shù)據(jù)，訂單表，產(chǎn)品維度表（是我隨意打標(biāo)簽的創(chuàng)造的一個(gè)）：
stockcode: 產(chǎn)品code,invoiceNo:訂單號(hào)，invoicedate:下單日期，unitprice：單價(jià)，quantity:數(shù)量，customerid:顧客id；
我們從數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的流程來簡單講下優(yōu)勢(操作步驟見下圖演示）：
- 數(shù)據(jù)清洗整理（多數(shù)據(jù)源導(dǎo)入，清理模板，數(shù)據(jù)量大時(shí)候，速度快，數(shù)據(jù)基本空值情況）
可以從多數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)，本案例導(dǎo)入了csv和excel文件兩種(1&2);然后在power query進(jìn)可以看到列中的空值與錯(cuò)誤值情況（3），用行了清洗，去除空值和負(fù)值，這些清理操作會(huì)被保留下來(4)，下次更新數(shù)據(jù)源，不用再操作一遍。
- 數(shù)據(jù)模型建立 - 建立關(guān)系 + 表+ 計(jì)算列 + 度量值 + 計(jì)算應(yīng)用（計(jì)算銷售額）
POWER BI有個(gè)比較重要的功能就是數(shù)據(jù)模型，這個(gè)概念是數(shù)據(jù)倉庫中有的，接地氣點(diǎn)說就是搭建數(shù)據(jù)報(bào)表模板。
我們將兩張表(5)通過stockcode這個(gè)子段建立了關(guān)系（6-vlookup),然后生成新的計(jì)算列‘銷售額’(7)，計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格，最后用度量衡聚合SUM函數(shù)計(jì)算來銷售總額(8)。
- 我們用分析常用的視角來可視化探索這個(gè)零售的數(shù)據(jù)。
描述看各個(gè)國家的體量情況（9&10，采用地圖視角）;用分解樹細(xì)分定位國家的主要構(gòu)成品類（11&12）;看各個(gè)品類的趨勢情況(13&14)最后通過切片可以篩選任意國家的趨勢情況(15&16)。
- 固定化成模板 -可以直接連接數(shù)據(jù)庫。
POWER BI還有強(qiáng)大的功能可以直接連接數(shù)據(jù)庫，然后可以根據(jù)已經(jīng)制作好的模板，處理數(shù)據(jù)呈現(xiàn)想看的結(jié)果，以及建立動(dòng)態(tài)儀表盤等等功能。
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