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数据分析的入门是可以自学的。Excel 的使用是数据分析入门的基础。无论是数据处理、数据分析还是图表制作，都离不开函数的使用。做表的时候，经常遇到各种序号的录入，比如大家都知道，数字序列 12345，直接在 Excel 中拖拽就能生成。其实你只要多花 1 分钟时间，记几个函数，就能 get 花式录入各种序列，不信现在就可以打开 Excel 试试。1、阿拉伯数字方法 1：录入 1，按住 Ctrl，向下拖拽。方法 2：录入前两个数字，向下拖拽。2、等差序列录入前两个数字，向下拖拽。3、等比序列录入前两个数字，右键向下拖拽，选择【等比序列】。4、罗马数字利用公式，录入：=ROMAN(ROW(A1))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。5、带圈数字利用公式，录入：=UNICHAR(ROW(A9312))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住 9312 这个数字。UNICHAR 函数，可以返回由 UNICODE（二进制编码）对应的字符。Unicode（统一码）是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。6、带括号数字利用公式，录入：=UNICHAR(ROW(A9332))，向下拖拽。记住 9332 这个数字。7、字母序列（大写）利用公式，录入：=CHAR(ROW(A65))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住数字 65。8、字母序列（小写）利用公式，录入：=CHAR(ROW(A97))，向下拖拽，利用行号快速生成序号。记住数字 97。9、英文月份（全称）在第一单元格输入 January（1 月），向下拖拽，生成连续月份序列。10、英文月份（简称）在第一单元格输入 Jan（1 月），向下拖拽，生成连续月份序列。11、英文星期（全称）在第一单元格输入 Monday（星期一），向下拖拽，生成连续星期。12、英文星期（简称）在第一单元格输入 Mon（星期一），向下拖拽，生成连续星期。13、天干在第一单元格输入：甲，向下拖拽，生成十天干。14、地支在第一单元格输入：子，向下拖拽，生成十二地支。下面来看几个进阶的例子：1、英文大小写转化2、从邮箱中提取账户名3、用 SUMPRODUCT 匹配项目得分4、带有单位的数据也能求和5、快速录入一串字母序列6、快速合并文本7、1 秒钟模拟表格，批量生成随机数8、用 REPT 函数来模拟图书评分9、用 INDIRECT 函数实现跨表汇总学好函数，收获的不仅仅是高效——同样的数据处理和分析，别人一个星期的工作，如果你精通 Excel，你一个小时就能解决。更重要的是——函数是逻辑的训练，学好函数可以实现有效思考，提高解决问题的能力。另外一个玩法，数据可视化01 华夫图介绍华夫图，因其颇像华夫饼而得名，常常用来展示百分比数据。比如，上面这张图就是典型的华夫图，一共 10*10=100 个方格，有颜色的格子数量代表要表达的百分比。一般来说，制作华夫图的方法有两种。一种是使用条件格式——即在 Excel 单元格中将小于指定数字的单元格设置为带颜色的单元格；另一种方法是使用图表，用散点图来制作一个 10*10 的点，然后用图形进行填充。事实上，还有一种方法，比这两种更简单，而且制作的过程也多少让人感到出其不意！这个方法就是——使用 REPT 函数。02 REPT 函数REPT 这个函数，用在这个场景下就很绝。REPT——Repeat（重复），它可以将指定字符重复指定的次数，常常用来制作单元格内的数据条。比如，公式：=REPT("|"，E7/10)，将「|」重复了 E7/10 次，就形成了数据条的效果。还可以用来制作五星好评：再比如，公式：=REPT("★"，E7)&REPT("☆"，5-E7)，将五角星重复了指定次数，就形成了五星评价的效果。 不同的是，这个公式里使用了两个 REPT，分别对实心、空心五角星做了不同次数的评价，但加起来等于 5。REPT 用好了，可以做出很多意想不到的效果。03 用 REPT 制作华夫图不难看出，华夫图中也同样是对两种图形（一个实心、一个空心）进行重复，只要计算好分别重复的次数就好。例如 66%，在华夫图中相当于对□重复 34 次，而对■重复 66 次。因此——第 1 步：在单元格中输入公式：=REPT("□"，ROUND((1-C6)*100，0))&REPT("■"，ROUND(C6*100，0)) 第 2 步：设置对齐此时所有方块是横排的，可以打开单元格格式设置，在对齐中勾选自动换行。第 3 步：设置行高和列宽调节单元格所在行的高度和宽度，让华夫图刚好以 10*10 进行排列：这样，华夫图的效果就完成了。 如果想表达一组数字，可以直接复制单元格并进行排列，形成如下效果：你学会了吗？ ▼ 华夫图作品欣赏Excel 畅销书作家徐军泰，从 10 万次学员问答中，选取了使用频率最高的 10 个函数应用。用 3 天时间，零基础学会 10 个高频函数，可以解决工作中遇到的很大部分问题。徐老师还会通过直播，手把手带你操作。老师还分类整理了 4300 套 Excel 模板，包括财务、销售、人事、行政等，到手即可使用。现在限时免费，赶紧点击下方的卡片报名吧。报名后一定记得根据引导添加助教，领取「4300 套 Excel 模板资料包」哦~ 
数据分析的基础是数据管理。有款叫蓝点通用管理系统的软件，可由用户自定义实现各种数据管理功能，简单灵活，且数据统计分析很直观方便。
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。PythonPython，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS软件SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。
数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。日常的数据分析，Excel就能满足大部分需求，不过在数据量越来越大、维度越来越多、分析越来越复杂的今天，仅靠Excel解决也不现实，不过不用担心，市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类：数据处理软件Excel和MySQLExcel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。数据库MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。数据可视化Smartbi和EchartsSmartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局。轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。
EXCEL：最常见的数据分析软件，会的人比较多，功能也比较齐全，操作比较简单，可以分析，可以制图（图表类型也不少）等等，不过一旦数据量大了，EXCEL比较卡，确实有点浪费时间。SPSS：可以分析数据，可以做一些数据模型，但需要企业人员有一定的数据和统计基础，上手相对难些，用好了很不错。BDP个人版：有数据接入、数据处理、可视化分析等功能，操作简单，功能也比较齐全，数据图表效果也很好，主要数据可以实时更新，节省了很多重复分析的工作。不过BDP免费版接入的数据容量有限，这也是一个问题，除非要花费买容量咯。可以根据这些特点，选择适合企业的~
QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。为各种发现功能设计了相应的并行算法。MineSetMineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。提供多种 萃诰蚰J健e799bee5baa6e78988e69d83313333656339310 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取?br> 支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。能与关系数据库平滑集成。实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。
