1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

在个人课题研究中，数据分析工具的选择取决于研究的目的、数据类型和分析方法。以下是一些常用的数据分析工具：

1.Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一，适用于处理结构化数据，如数值、日期和文本。它可以进行基本的统计分析，如描述性统计、回归分析和方差分析等。

2.SPSS：SPSS是一种专业的统计分析软件，适用于处理大量数据和复杂的统计分析。它提供了丰富的统计方法和模型，如t检验、方差分析、因子分析和聚类分析等。

3.R语言：R语言是一种开源的编程语言和环境，适用于处理各种类型的数据和进行高级的统计分析。它拥有丰富的统计包和函数库，可以进行复杂的数据处理、建模和可视化。

4.Python：Python是一种通用的编程语言，也广泛应用于数据分析领域。它提供了丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行数据处理、清洗、转换和可视化。

5.SQL：SQL是一种用于管理和查询关系型数据库的语言。在个人课题研究中，可以使用SQL来提取、筛选和汇总数据，以便进行进一步的分析。

6.Tableau：Tableau是一种可视化工具，可以将数据转化为交互式图表和仪表板。它可以帮助研究者更好地理解和展示数据，发现数据中的模式和趋势。

7.SAS：SAS是一种商业统计分析软件，适用于处理大规模和复杂的数据集。它提供了丰富的统计方法和模型，可以进行高级的数据分析和预测。

EXCEL MATLAB Origin等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持

操作步骤如下：

1、打开excel点击菜单栏中文件，选择并进入选项界面。

2、进入选项卡，点击“加载项”

3、点击“分析工具库”

4、点击底部的转到，进入加载宏界面。

5、在分析工具库前打钩，确认即可，此时excel表格右上角菜单栏中就会出现“数据分析”命令选项。

扩展资料

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。