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为什么学数据分析必学Excel、SQL、Python三大分析利器？
数据化的未来已来，让我们不得不面对一件事：如何让计算机替代我们的双手，实现自动化操作去消灭重复性的劳动呢？
其实，实现自动化的前提，就是——我们必须要懂得灵活运用三大最常用数据分析工具！下面和老男孩IT教育一起来了解一下吧！
初阶工具：Excel电子表格程序
1. 功能全面:几乎可以处理各种数据。
2. 操作方便:菜单、窗口、对话框、工具栏。
3.丰富的数据处理函数、绘制图表功能:自动创建各种统计图表 、自动更正、自动排序、自动筛选等。
优势：简单易学，高效办公，灵活处理已有数据；
劣势：过于简单，市场竞争力不足；
市场价值5-8k。
中阶工具：SQL数据库程序
1、简单易学：语句全都是由描述性很强的英语单词组成，而且这些单词的数目不多。
2、实际上是一种强有力的语言：灵活使用其语言元素，可以进行非常复杂和高级的数据库操作。
3、为数据管理与分析带来了灵活性：允许单位在快速变化的环境中从容响应，从而获得竞争优势。
优势：固定简单英文单词组成，较易上手，任意调取所需数据，数据分析师必备技能；
劣势：对于数据分析师岗位偏基础，想要高薪有难度，原有业务岗位懂SQL更优市场竞争优势；
市场价值8-15k
SQL是一种特定目的的程式语言，用于管理数据系统以及数据仓库，一般来说人们会把SQL和其他数据分析语言/框架结合来用，通常是是从大数据仓库里做数据筛选或者一些简单的BI，数据筛选后会导入到python pandas这种做数据分析的包里进行更详细更复杂的数据分析。
SQL非常容易上手，非编程背景的也能学能用。而且SQL通用，也广为人们接受，几乎所有语言都有SQL的库。现在后台数据大多存在数据库里，SQL依然是直接读取这些数据库数据的语言，所以SQL可以直接在db上做简单的分析。
高阶工具：python数据分析
1、 语法简单容易读写：异常快捷的开发速度，代码量少。
2、 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。
3、 丰富的数据处理包，百万级别数据可以采用Python处理。
优势：适合大量数据处理分析以及对未来的复杂预测，可以通过其进行自动化程序办公；
劣势：稍微有难度，需要下功夫去学习，但学好可胜任高阶数据分析能力岗位；
市场价值12-20k
