其实数据分析工具有很多种，不同类型的用户也有自己适合的选择。虽然两者都包含数据分析，但实际上还是有些细微的区别。为了方便大家学习，我整理了一些高质量的数据分析书籍资源，从初学者到高级都有。需要有一定基础，专业，适合有针对性的图表制作。2.开发工具类的PythonR语言等适合的人。
数据分析有哪些工具？
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点1好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。2功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。所以结论就是找一些操作容易功能强大图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。
DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。上图先，先看些基本图各种数据分析好后，可以做成组合图册重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。
在数据分析，挖掘方面，有那些好书推荐？
为了方便大家学习，我整理了一些质量比较高的数据分析书籍资源，从入门到进阶都有。如果你对数据分析感兴趣的话，你可以从每个阶段挑与一两本书籍来学习。1.数据分析入门推荐阅读深入浅出统计学如果是对统计学没有多少概念，这本书非常适合入门。但是如果已经学过统计的就可以不用看了。因为统计学在数据分析中的地位是比较重要，所以把他放在入门书籍中。
数据之美这本书里面有丰富的可视化数据类，虽然没有什么干货，但是可以从案例中看到数据在生活中的作用，看到数据分析的思想，从而了解不同领域的人数据处理的想法过程。我把它放在入门是想让大家了解数据分析的作用，提起学习它的兴趣。2.利用Python学习数据分析推荐阅读用Python写网络爬虫学习一门语言是一个长期的过程，没有不能追求速成。
推荐这本书的原因主要是网络爬虫，在数据获取方面灵活性非常高。他的精髓在于所见即所得，你可以利用它获取网页上的上万条，甚至百万条数据。例如我就抓取过知乎粉丝过万所有用户，豆瓣8分以上的书籍以及网易云音乐歌单排行榜等等。3.R语言与数据挖掘推荐阅读数据挖掘与R语言基于CASE的学习方式弥补自己的缺点和不足，还可以动手玩一玩代码4.数据可视化数据可视化方面，虽然市面上有很多书，但我的建议是直接学习一款可视化工具。
大数据分析需要学习什么？
这方面我有经验。让我来回答这个问题。目前，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已经成为我们数据行业日常语言中的同义词。虽然两者都包含数据分析，但实际上还是有些细微的区别。比如数据分析，强调的是一种逻辑思维能力，一个探索过程，通常是从一个具体问题出发。它需要好奇心、寻找答案的欲望和良好的应变能力，因为这些答案并不总是容易得到的。
