对于数据分析新手来说，最核心的是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。
但是，你说工具不重要吧，他又很重要，对应数据分析的不同环节，也要选择不同的工具，甚至选择更容易上手，下面我就推荐四个适合新手入门的数据分析工具：
一、Excel
适用场景：
- 一般的办公需求下的数据处理工作；
- 中小公司数据管理，存储（很多国有企业都用）；
- 学校学生，老师做简单的统计分析（如方差分析，回归分析）；
- 结合Word，PowerPoint制作数据分析报告；
- 数据分析师的主力分析工具（部分数据分析师的辅助工具）；
- 部分商业杂志，报刊图表制作（数据可视化）；
优点：
- 容易上手；
- 学习资源十分丰富；
- 可以用Excel做很多事情，建模，可视化，报表，动态图表；
- 帮助你在进一步学习其它工具之前（比如Python，R），理解很多操作的含义；
缺点：
- 深入学习需要掌握VBA，难度还是很高；
- 当数据量较大时，会出现卡顿的情况；
- 到Excel2016版，在不借助其它工具的情况下，Excel数据文件本身能够容纳的数据仅有108万行，不适合处理大规模数据集；
- 内置统计分析种类太简单，实用价值不大；
- 不像Python，R语言等开源软件，正版Excel需要付费，比如我用office365.每年需要支付300多块钱（不过也值了）
二、R语言
使用场景：
通过扩展的第三方R包，R能够做的事情几乎涵盖了任何需要数据的领域。就我们一般的数据分析或者学术数据分析工作而言，R能做的事情包括但不限于如下方面：
- 数据清洗与整理；
- 网络爬虫；
- 数据可视化；
- 统计假设检验（t检验，方差分析，卡方检验等）；
- 统计建模（线性回归，逻辑回归，树模型，神经网络等）；
- 数据分析报告输出（Rmarkdown）；
那么R容易学吗？
从我个人来看，想要入门R是非常简单的，10天的集中学习，对于掌握R的基本使用，基本数据结构，数据导入导出，简单的数据可视化，是完全没有问题的。有了这些基础，在遇到实际的问题时，去找到需要使用的R包，通过阅读R的帮助文档，以及网络上的资料，就能够相对快速的解决具体问题了。
三、Python
R语言和Python同为需要编程的数据分析工具，所不同的是，R专门用于数据分析领域，而科学计算与数据分析只是Python的一个应用分支，Python还可以用来开发web页面，开发游戏，做系统的后端开发，以及运维工作。
现在的一个趋势是，Python在数据分析领域正在追赶R，在某些方面已经超越了R，比如机器学习，文本挖掘等偏编程的领域，但R语言在偏统计的领域仍然保持优势。
Python在数据分析方面的发展，很多地方借鉴了R语言中的一些特色。所以，如果你现在还是一片空白，还没开始学习，要做决定学习R还是Python的话，建议从Python入手。
Python和R都比较容易学习，但是如果你同时学习两者，由于在很多地方它们非常相似，就会很容易混淆，所以建议不要同时学习它们。等其中一个掌握到一定的程度，再着手学习另外一个。
Python能做什么？
- 数据爬取，使用Python能够很容易的编写强大的爬虫，抓取网络数据；
- 数据清洗；
- 数据建模；
- 根据业务场景和实际问题构造数据分析算法；
- 数据可视化（个人感觉不如R好用）；
- 机器学习，文本挖掘等高级数据挖掘与分析领域；
应该学习R还是Python？
如果因为时间有限，只能选择其中的一种来学习的话，我建议使用Python。但我仍然建议两者都了解一下，毕竟每个人都不一样。可能你在某些地方听说，Python在工作中更加常用，但是工作中，解决问题才是最重要的，如果你能够用R高效的解决问题，那就用R。
实际上，Python很多数据分析方面的特色，是模仿R来实现的，比如pandas的数据框，正在开发中的ggplot可视化包模仿的是R语言中非常著名的ggplot2.
四、BI工具
多数分析师日常的工作就是做报表，而数据分析师更多用到的报表是BI。
BI全称商业智能，在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
BI工具主要有两种用途：一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。另外一种是使用其可视化功能进行分析，BI的优点在于它提供比Excel更丰富的可视化功能，操作简单上手，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI会缩短一半时间。
BI作为企业级应用，可以通过它连接公司数据库，实现企业级报表的制作。这块涉及数据架构，就不深入讲了。
关于BI，像Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview这类BI（商业智能）工具，涵盖了报表、数据分析、可视化等多层。底层还可于数据仓库衔接，构建OLAP分析模型。
个人觉得，要想快速上手数据分析，前期数据思维的养成，BI工具无疑是最容易上手的。
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，那么可以看下我的解答。
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。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。
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