各大行业常用的数据分析工具有哪些？哪些又很好用？
关于数据分析工具，目前还没有权威能给出让人信服的定义。
由笔者认为，凡是能对数据进行提取、处理并分析的都可以作为工具。
工具可以是一门语言，也可以是一个软件，还可以是一个框架、平台或者计算包。
近年来，数据分析和数据科学领域的新分析工具不断涌现，有的是通用型工具，有的是针对特定行业并专注于业务的，各有优势，数据分析师对分析工具也有不断变化的态度。
前年某咨询公司在国外对不同数据分析工具的普及度进行了调查，Python、R、Excel、SQL等热门分析工具都榜上有名，情况见下图。
工欲善其事，必先利其器。有些人来问我应该用或者学什么数据分析工具？
而我只能说各行各业各有千秋，传统行业和互联网行业情况相差悬殊；也和你在做的工作有关，你做业务的、做IT的、做商业分析、做专业技术分析岗如风险评估的，都要看不同情况来进行报表工具选择的。
无论是技能学习还是入职转岗，建议看一下传统行业和互联网行业使用的分析工具有哪些，在报表工具选择上摆正位置，避免歧路！
银行金融业
现在讲一下我比较熟悉的银行（金融业）。
和其他传统行业和互联网行业不同，银行业有着非常好的数据背景，信息化程度也非常高，坐拥几百万几千万甚至几亿客户数据、交易数据、浏览点击数据，所以数据分析的环境比较好。
简要说说银行业中常用的几种数据分析工具的特点及应用场景，给报表工具选择作参考。
1、人人都会的Excel
Excel是最受欢迎的电子表格处理工具，它支持几乎所有的标准分析工作流程，并拥有创建图表、数据透视表和VBA编程等多种强大的功能。但Excel只适用于简单分析，不适合处理大规模数据，难以支持超过百万行的数据。在实际业务中，只要简单地对小规模数据进行组合、汇总、计算、查询或绘制简单图表，Excel完全可以满足这些简单的基本的需求。例如，如果业务人员需要汇总当天某张交易明细表的总金额和交易总次数，则可以使用Excel来进行计算和分析。
2、便捷优美的BI
Bi工具是企业级的商业智能工具和完整的解决方案。它可以有效地整合企业现有的数据，快速准确地提供报表，为决策提供依据。与其他数据分析工具相比，Bi具有操作简单、阈值低、交互性强、可视化能力强等优点。目前市场上有很多Bi工具，如finebi、tableau等，以银行业流行的自助Bi工具finebi为例，业务人员可以使用该工具方便快捷地访问数据，进行探索性描述性分析，报表制作和可视化分析报表，实现自助数据访问分析。
FineBI分析报告
3、专业取数的SQL
对于银行数据分析师来说，取数是一项不可避免的工作需求。在日常工作中，他们需要从海量数据中取数以服务于业务需求部门，而SQL是最常用的取数工具。使用SQL，分析师可以从数据库中的数千个表中快速提取所需的数据，或者从包含大量数据的表中提取所需的一些信息。例如，如果一个业务部门想要在一个行范围的表中获取一个分支机构在特定时间段内的数据，可以通过使用SQL中的select语句和筛选条件轻松实现。
4、功能强大的SAS
SAS是一种老资历数据分析工具，具有很高的稳定性和安全性。它在银行业一直占据主导地位。SAS软件提供了丰富的统计分析功能和图形化操作界面，便于快速学习。SAS可以完成一系列完整的数据分析过程，从数据采集、清理、可视化到建模。与其他分析工具相比，SAS在风险建模和评估方面具有良好的优势，在信用风险管理领域发挥了巨大的作用。例如，许多银行业常用的信用评分卡模型都是基于SAS构建的。
5、无所不能的Python
近年来，Python在各个领域得到了越来越广泛的应用。作为一个开源工具，Python中的大量第三方库使其功能强大且完美，如numpy、pandas、SciPy和Matplotlib。它可以轻松快速地实现数据的批量清理、处理和可视化，特别是在机器学习和深度学习建模方面。
与其他工具相比，python在处理非结构化数据方面也有很大的优势。例如，使用Python定期抓取金融网站上公司的新闻和舆论，并使用Python中与自然语言处理相关的包来清洗、分词或分析这些文本数据。还可以通过文字云图像可视化大量的舆情文本，从而掌握市场动态，做出更准确的决策。
作为一名曾经的银行数据工作者，笔者认为，精通一种乃至多种数据分析工具对于数据分析人员而言是十分必要的，以便能应付不同业务场景和需求。以风险防控为例，当需要对客户的信用风险进行评估时，我们可以通过SQL从数据库里快速提取相关指标数据表，同时通过Excel观察表结构、分析元数据。在此基础上，我们可以运用BI工具进行描述性分析，计算相关统计指标或者作可视化的图表，做最终的分析报告。为获取更深层次、更全面的分析结果，我们可以通过SAS或Python构建逻辑回归分类模型，开展客户风险分析评级，辅助经营决策。
作为一名前银行数据工作者，笔者认为数据分析师非常有必要精通一种或多种数据分析工具，以满足不同的业务场景和需求。以风险防控为例，当需要对客户信用风险进行评估时，可以通过SQL从数据库中快速提取相关指标数据表，通过Excel观察表结构，分析元数据。在此基础上，我们可以使用Bi工具进行描述性分析，计算相关统计指标，或制作可视化图表，形成最终分析报告。为了获得更深入、更全面的分析结果，我们可以通过SAS或Python构建逻辑回归分类模型，进行客户风险分析和评级，辅助业务决策。
为了让大家更直观地了解各类数据分析工具的区别，报表工具选择下图从功能、场景和适用人员三个因素来对比，让大家参考参考。
各类分析工具横向对比图
互联网行业
Excel、SQL、Python、BI在使用场景和银行金融大同小异，故不多叙述，就只说差异所在。
互联网行业的数据分析主要应用于运营端，包括产品运营、电商运营、网站运营等，也有业务端（如供应链、物流、部分电商行业的门店等）和企业内部的专业数据分析（如财务、人力、销售等）。
虽然运营岗位不是专业的数据分析师，但他们基本上需要数据分析技能。例如，应该对产品进行埋点，应该统计产品的功能使用情况，应该进行交互分析，应该进行用户留存分析。网页应该分析每个环节的跳转率和环节的转化。电子商务比较复杂，包括产品分析、客户分析、广告投放分析等，但大多是基本的描述性分析，常用的工具是BI，如finebi和tableau。因为BI是一个比较好的商业工具。
专业的数据分析人员可能会在深度分析上用上R语言之类来进行数据建模，包括预测销售额，构建用户画像，风险监测。
其他传统行业
上述两个行业处于数据分析发展的前沿，因为它们拥有数据和技术的发展环境。然而，制造业、医药和房地产等其他传统行业的情况却大不相同。企业是否有数据乃至于能否进行数据分析尚不确定。
一些信息化相对成熟的企业（业务系统、数据库和IT部门相对完善）在过去两年中或多或少有数据意识。这类公司在进行数据业务时，更多的是由IT部门主导，不会像其他行业那样特别分离出数据分析岗位，除非大中型公司有专门的数据部门和数据中心。对数据分析的需求更多的是：
对企业数据做整合，把各业务的数据线整合起来，构建分析型的企业数据仓库
梳理公司各业务线的分析需求、指标体系，做好数据管理
梳理公司各业务线、各层级的报表体系，包括固定式报表、分析性报表、驾驶舱
搭建数据平台，业务可以自助的访问数据、探索性描述性分析，做报表、做可视化分析报告，实现自助取数分析。
但其实这些业务在各行各业都在做，互联网和银行金融也不例外，只不过这是传统行业的重头罢了。
至于使用的报表工具选择，有许多IT技术和组件用于构建企业数据仓库，这属于大数据工程师的范畴，因此我们在这里不讨论它。企业数据仓库建成后，前端需要进行报表展示，需要从数据库中取数进行分析。此时，Bi工具被更多地使用。此Bi工具可分为两类。一种是报表类型的工具，如finereport，表哥表姐爱不释手；另一种是分析性的，如自助式Bi分析工具finebi。深入的数据挖掘和模型构建需要Python和R。
其中，报表和BI的使用较多，因为传统企业的运营过程依赖于报表。另外，数据分析的基因不是很强，业务不能提出分析要求，分析师/表哥表姐对业务不太熟悉，所以很多数据都在报表中呈现。但是，现在的报表已经和过去不一样了。一些分析型报表和驾驶舱更注重商业决策的价值。当前的报表开发与Excel不同。例如，报表工具finereport的开发速度很快，这大大降低了报表开发的成本。
最后，个人觉得，作为一名数据分析师，要提高生产经营效率，就需要在面对复杂多变的业务环境时能够按不同传统行业和互联网行业实际情况灵活报表工具选择并运用手边的数据分析工具，当然这也依赖于你所在公司对多种分析工具的支持。笼统来讲，SQL、Excel和BI是要掌握的，技术型的还要再学一门Python。
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