在身边偶尔会听到别人说做数据分析师，工具不是很重要，重要的是那些软实力，其实这一点我并不敢苟同。
俗话说工欲善其事必先利其器，所以工具用的好，其实是可以极大的提升工作效率的。那么作为一名数据分析师，都需要掌握哪些工具呢，这里先列出使用频率最高的3个工具。
学习写sql是做数据分析师的第一步，对于没有数据库和编程语言基础的人来讲，也并不是一件十分困难的事儿，关键在于你是否能找到一个“好师傅”带你飞，这里的“好师傅”一是指教你写sql的入门书籍，上面会系统的讲解sql的相关知识并且最好有实例教学；二是指在工作中会有前辈教你一些书写sql的良好习惯以及优化代码的方法等等（要知道把功能实现是一码事儿，高效的把功能实现是另一码事儿）。这里附上一本我学习sql的书，需要的人自行认领——《SQL基础教程》MICK 著（人民邮电出版社）。优化sql的方法如有需要，我会再开一篇文章给大家分享。
我认为第二重要的工具是excel，而非R,SAS, SPSS, 作为数据分析师，其实和建模师不同的是，分析师更多的时候是在分析数据，而不是建模，分析数据的时候你总得把数据放到一个文件里边是吧，这个文件就是excel。excel的功能远比我们想象的要强大许多，我见过每天用excel做报表的（还是在大型互联网公司），见过每天写vba处理上百封数据的，见过用excel画出十分精美的图表的，毫不夸张的说，做为一个数据分析师基本每天都要打开关闭几十个excel。那么，怎么把excel用的好呢？我觉得有一下几个模块要学会
第一个是公式，excel常用公式要熟练，网上很多教程，很容易找到。
第二个是数据透视表，因为分析数据的时候经常需要拆分到更细的粒度，所以数据透视表不可或缺。
第三个是图表，excel的图表功能基本已经可以满足一个数据分析师的日常需要了，但是什么数据画什么图，这也是一门学问，比如说想要表达趋势，那最好画线图，如果是想表示各个部分的占比，无需纵向对比，那最好画饼图。（这里如有需要我会再开一篇文章写图表的使用方法）。
一般情况下数据分析师极少会用到统计软件，但是在一些特殊情况下会有用到。比如有的公司也会要求数据分析师做建模一类的工作（一般这类公司缺少数据挖掘的专业人才），这个时候数据分析师可能首先需要了解一些经典的统计模型（最最常用的是逻辑回归模型），为了快速掌握，其实你大可不必去找一本《机器学习》去死磕书本，而是只要了解这个模型的使用场景、数据处理的方法、使用何种软件实现就可以了，这里可能会要求你有一定的概率统计基础，但就算是没有，你也不必要特别担心，搞清楚模型的输入和输出，最后证明模型真的是有用的，这才是王道。（更加专业的数据挖掘我也较少涉猎，感兴趣的同学可以自行想办法学习）。
如果一个人会写sql，精通excel，可以绘制精美的图表，并且懂得一些常用的统计模型，基本上在面试数据分析师职位的时候工具关就可以过了。当然这里还有一些其他的工具，在工作中也起到很大的帮助，比如画结构图的mindmanager，帮助你收藏处理工作文件的有道云笔记，以及做报告时常常用到的ppt。
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