数据分析师软件有哪些,数据分析师需要具备哪些基础知识?

企业数据分析的工具和软件有哪些？一个数据分析师需要哪些基础知识？作为一个数据分析师，其实使用哪种软件并没有具体的规定，但是你必须精通几个可以完成你日常工作的分析软件，比如SAS，SPSS，MINTAB都是很好的数据分析软件，但是不同的数据分析师必须有自己熟练的软件。

我觉得哪个不一定好。就个人使用而言，要看在企业的工作中会用到什么。SAS是付费软件，价格昂贵。它的功能挺多的，对于一般的企业数据分析应该足够了。代码可读性普遍较高，有部分与sql语言非常相似。有一些传递参数的特殊方法，有时依赖于宏。很难像r一样轻松的写出函数，软件本体的大小取决于安装的模块，但是十几二十GB是必然的。

功能也很丰富。它所依赖的各种包都有个人和组织的贡献，有些包的更新很大程度上依赖于个人。我也遇到过很想用的包。因此，我只支持Linux或者已经停止更新并将其从cran中删除。但相应的，R参与更新的人也很多，很多新的软件包都是按照更前沿的方法做的，所以受到学术界和大部分中小企业(需要节约成本)的欢迎。

就像数据分析和可视化的快速发展一样，作为强有力的工具，PowerQuery和PowerBI为企业提供了更好的数据处理和分析能力，因此也受到了就业市场的广泛关注。本文将介绍PowerQuery和PowerBI相关的就业前景，为即将步入职场或打算转行的人指明方向。一、数据分析师数据分析师在数据驱动决策中起着关键作用，在企业中发挥着重要作用。

数据分析师的职责包括数据清理、数据建模、数据分析和生成可视化报告。他们通常会在市场研究、财务分析、销售和市场营销领域找到就业机会。其次，业务分析师负责从业务角度分析数据，并根据数据提供战略和运营建议。PowerQuery和PowerBI的应用可以帮助业务分析师快速提取和清理数据，进行深入的数据分析，并通过可视化将重要信息传达给业务决策者。

数据分析师通常分为两种，一种是应用级数据分析师，另一种是R